opentraces

给 AI Agent 装上黑匣子,完整记录每一步操作,调试审计不再抓瞎。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 5 🐛 待处理 68
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 103
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费。

项目预览

opentraces 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JayFarei
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型agents,mlops,observability,traces
GitHub 星标★ 103
上线时间2026-03-27 00:00:00
代码更新2026-10-28
仓库体积71.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

opentraces 是一个面向 AI Agent 的本地优先证据层(evidence layer),用于记录 Agent 在工作过程中看到、执行和修改的所有操作。它解决的是 Agent 行为不可追溯、难以调试和审计的问题。核心能力包括:自动捕获 Agent 的输入输出、工具调用、文件变更等关键事件,并以结构化方式存储;提供本地优先的数据存储,保证隐私和可控性;支持与主流 Agent 框架集成,便于开发者接入。通过 opentraces,开发者可以回放 Agent 的完整工作轨迹,定位问题、优化提示词,并为合规审计提供依据。项目处于早期阶段,API 和功能可能快速迭代。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 103

技术标签

核心亮点

  • 本地优先存储,数据完全自主可控,隐私安全有保障
  • 结构化记录 Agent 的所见、所为、所改,回放调试效率高
  • 轻量级 Python 实现,易于集成到现有 Agent 工作流

不足之处

  • 项目处于早期,API 稳定性待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • Agent 开发调试:定位逻辑错误和异常行为
  • 合规审计:记录 Agent 操作轨迹以满足监管要求
  • 团队协作:共享 Agent 执行记录,提升透明度

替代项目

LangSmith、Langfuse、WandB

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