pandaprobe

给 AI Agent 装上追踪和评测，调试不再靠猜

Pandaprobe 是一个开源的 AI Agent 工程平台，专注于解决 Agent 开发中「黑盒难调试、效果难量化」的问题。它提供 traces（调用链路追踪）、evals（评测）和 metrics（指标）三大能力，帮助开发者看清 Agent 每一步的输入输出、工具调用和推理过程，并用可复现的评测集衡量改动前后的效果差异。项目用 Python 编写，开箱即用地集成 LangGraph、CrewAI、Claude Agent SDK 等主流 Agent 框架，无需重写业务代码即可接入观测。定位偏基础设施层，适合把 Agent 从 demo 推向生产时做质量保障和持续迭代。

开源 freemium 基础设施

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 786

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 freemium

项目数据

分类基础设施

开发团队chirpz-ai

所属国家

官网地址https://pandaprobe.com

GitHubhttps://github.com/chirpz-ai/pandaprobe

定价模式freemium

价格说明开源可自托管，官网提供云服务，定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agent-engineering,agent-evaluation,agent-observability,agentic-ai,claude-agent-sdk,crewai,langgraph,monitoring,open-source,openai-agents-sdk,self-hosted,tracing

GitHub 星标★ 786

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-12-16 00:00:00

最近更新2026-09-15 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-14

浏览次数0

使用教程

核心亮点

同时覆盖 traces、evals、metrics 三块，调试与评测闭环
原生适配 LangGraph、CrewAI、Claude Agent SDK 等主流框架，接入成本低
Python 技术栈，与现有 Agent 代码同语言，便于二次开发

不足之处

项目处于早期，785 星规模，生态与文档成熟度待观察
多框架适配的深度和长期维护节奏尚需时间验证

适用场景

调试多步 Agent 时定位是哪一步工具调用或推理出错
上线前用评测集对比 Prompt 或模型改动的效果
生产环境持续监控 Agent 的延迟、成功率和异常指标

替代项目

Langfuse、Arize Phoenix

项目介绍

pandaprobe 是一个基础设施领域的开源项目，官方简介：open source agent engineering platform: traces, evals, and metrics to debug and improve your AI agents. Integrates with LangGraph, CrewAI, Claude Agent SDK, and more.。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 785 星标。

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