agent-trace

给 AI 智能体装上监控,看清每一步动作和花费

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 10 🐛 待处理 6 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 102
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

agent-trace 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队Siddhant-K-code
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-observability,agent-skills,agent-trace,agent-traces,agents,ai-agents,claude-code,cli,codex,copilot-cli,datadog,developer-tools,gemini-cli-extension,honeycomb,llm-tools,mcp-server,observability,opentelemetry,strace,tracing
GitHub 星标★ 102
上线时间2026-03-15 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积3.0 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

agent-trace 是一个面向 AI 智能体的可观测性工具,旨在帮助开发者深入理解智能体的运行过程。它解决了 AI 应用调试困难、成本不透明、行为不可控等痛点。核心能力包括:自动追踪智能体的每一步操作(如工具调用、LLM 请求、内部决策),生成详细的执行轨迹;提供成本分析,按 token 或调用次数统计支出,让费用一目了然;支持性能监控,定位延迟瓶颈和错误来源。项目以 Python 编写,提供 CLI 接口,可轻松集成到现有工作流,并支持与 Datadog、Honeycomb 等主流监控平台对接。通过可视化界面或日志输出,开发者能快速回放智能体行为,找出逻辑缺陷或资源浪费点,从而优化提示词、调整模型参数或改进工具链。

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 ★ 102

核心亮点

  • 自动追踪智能体完整执行轨迹,包括工具调用和 LLM 请求,调试直观
  • 内置成本分析,按 token 和调用次数统计,费用一目了然
  • 支持与 Datadog、Honeycomb 集成,复用现有监控体系

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 仅提供 CLI 接口,缺少图形化界面,上手门槛稍高

适用场景

  • 调试复杂 AI 智能体,定位逻辑错误或意外行为
  • 监控生产环境智能体成本,优化 token 消耗
  • 对比不同模型或提示词的效果,辅助选型

替代项目

LangSmith、Langfuse、WandB Weave

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