agentsight

用 eBPF 透视 AI Agent 的系统行为，无侵入定位问题

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 基础设施 🍴 复刻 117 🐛 待处理 45 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 769
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

agentsight 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队eunomia-bpf
官网地址https://eunomia.dev/agentsight
GitHubhttps://github.com/eunomia-bpf/agentsight
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言C
技术栈/模型agent,ebpf,llm,observability
GitHub 星标★ 769
上线时间2025-07-07 00:00:00
代码更新2026-10-31
仓库体积859.3 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态活跃
收录时间2026-09-12
浏览次数6

项目介绍

agentsight 是一个用 C 语言编写的轻量级系统级 AI Agent 可观测性工具，基于 eBPF 技术实现。它解决的核心问题是：当 AI Agent 在本地或服务器上运行时，开发者往往只能看到应用层日志，无法了解 Agent 实际发起的系统调用、网络请求、文件访问和进程行为。agentsight 通过内核态 eBPF 探针无侵入地采集这些底层事件，将 Agent 的运行轨迹以系统视角呈现出来，帮助定位性能瓶颈、异常行为和安全风险。核心能力包括：对 Agent 进程的系统调用追踪、网络连接监控、文件读写审计，以及轻量级的数据聚合与输出，适合在开发调试和生产环境部署，无需修改 Agent 代码。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 769

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 25 分钟 部署方式：命令行安装 4 步

环境要求

  • Linux 内核 5.8+
  • root 权限
  • Rust 或 Homebrew

安装与启动步骤

  1. 1装 CLI

    看 Agent 到底在系统层做了什么：用 eBPF 追踪。

    cargo install agentsight

  2. 2或 brew

    Mac 上直接装。

    brew install eunomia-bpf/tap/agentsight

  3. 3跑一次追踪

    需要 root 权限挂 eBPF 程序。

    sudo ./agentsight debug trace --otel --otel-endpoint http://localhost:4318

  4. 4看前端

    可视化界面单独起。

    cd frontend && npm run dev

如何确认成功

能看到 Agent 进程的文件、网络、execve 事件流。

注意事项

  • 日志说不清的时候，系统调用是唯一真相。
  • eBPF 需要内核头文件，容器里跑要 --privileged。
  • 生产采集要注意数据量，别把磁盘写满。

核心亮点

  • 基于 eBPF 实现内核级无侵入观测，不需要修改 Agent 代码或引入 SDK
  • C 语言编写，运行时开销低，适合资源敏感的生产环境
  • 聚焦系统调用、网络和文件等底层事件，能发现应用日志看不到的异常行为

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区生态尚不完善
  • 仅提供系统级观测，缺少与 LLM 调用链、提示词等应用层数据的关联分析

适用场景

  • 调试 AI Agent 运行时出现的文件权限或网络连接失败问题
  • 在生产环境监控 Agent 进程的异常系统调用和资源访问行为
  • 安全审计场景下追踪 Agent 对敏感文件和端口的访问记录

替代项目

Pixie、Cilium Tetragon

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