agentsre

给AI智能体装上SRE仪表盘，提前发现质量劣化

开源 free 基础设施
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GitHub 星标 ★ 309
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类基础设施
开发团队Ajay150313
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/Ajay150313/agentsre
定价模式free
价格说明开源项目，无官网定价信息
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 309
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-04-25 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-18
浏览次数0

项目介绍

agentsre 是一个面向智能体 AI（Agentic AI）的 SRE 可靠性观测与度量工具，用 Python 实现。它要解决的问题是：当 AI 智能体在生产环境中自主调用工具、执行多步任务时，传统监控指标（延迟、错误率、吞吐）无法反映其决策质量和可靠性。项目提出并实现了四个核心度量：DQR（决策质量率）评估智能体每一步决策是否合理；TIE（工具交互错误）追踪工具调用失败与参数错误；HER（幻觉逃逸率）识别智能体输出中脱离事实或越权行为；AQD（智能体质量下降）监测质量随时间的退化趋势。通过这些指标，团队可以把智能体当作需要 SRE 保障的服务来运营，在故障发生前发现质量劣化，并为告警、回滚和根因分析提供数据基础。项目定位为基础设施层，适合需要将 AI 智能体纳入现有可观测性体系的工程团队。

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 提出 DQR、TIE、HER、AQD 四类面向智能体决策质量的度量，填补传统 APM 指标盲区
  • 以 Python 库形式提供，便于接入现有 SRE 与可观测性工具链
  • 关注质量随时间的退化趋势，支持在故障前预警而非事后告警

不足之处

  • 项目处于早期（309 星），指标定义与 API 可能频繁变动
  • 缺少与主流可观测性平台（如 Prometheus、OpenTelemetry）的现成集成示例
  • 文档与社区规模待观察

适用场景

  • 生产环境部署自主智能体后，持续监控其决策质量与工具调用可靠性
  • 智能体版本迭代时，对比新旧版本的 DQR 与 HER 指标判断是否回退
  • 将智能体质量指标接入告警系统，在幻觉率或工具错误率突增时触发通知

替代项目

Langfuse、Arize Phoenix

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