عن المشروع

هذا المشروع هو مكوّن إضافي لـ DeepSeek Harness (DSH) يوفر مراقبة كاملة عبر OpenTelemetry لعمليات الوكلاء الذكيين. يصدّر التتبعات والمقاييس والسجلات إلى GreptimeDB، وهي قاعدة بيانات سلاسل زمنية، ويأتي مع سبع لوحات Grafana جاهزة للتصور. يقوم المكوّن الإضافي بقياس كل دورة (turn) واستدعاء نموذج وتنفيذ أداة في جلسة DSH، مسجلاً أعداد الرموز (المدخلات، المخرجات، قراءات الذاكرة المؤقتة، كتابات الذاكرة المؤقتة، رموز الاستدلال)، والمدد الزمنية، وأسماء الأدوات، والنتائج، ومعلومات الأخطاء. يتم تنظيم التتبعات كمسافات (spans) للدورات مع مسافات فرعية للمحادثة والأدوات كمسافات شقيقة، مرتبطة بمعرفات الخطوات. تشمل المقاييس مدرجات تكررية لاستهلاك الرموز، ومدد العمليات، وعدادات استدعاءات الأدوات. تلتقط السجلات سجلاً واحداً لكل حدث جلسة مع أعمدة قابلة للاستخراج لمعرف الجلسة ونوع الحدث والدورة والخطوة. تغطي لوحات Grafana السبع جوانب مختلفة: النظرة العامة (أعداد الرموز، السرعة، استخدام الذاكرة المؤقتة)، التكلفة (تقديرات نقدية باستخدام أسعار قابلة للتهيئة لكل مليون رمز)، الجلسات (مدة المحادثة، عدد الدورات، حالات الفشل)، حلقة الوكيل (تكرار الأدوات، معدلات الفشل، استدعاءات النموذج لكل دورة)، مستكشف التتبعات (عرض شلالي لكل مسافة في دورة واحدة)، مستكشف السجلات (أحداث جلسة قابلة للتصفية)، والمقاييس (عروض مبنية على PromQL لفترات احتفاظ أطول). تستخدم لوحة التكلفة أربعة أسعار قابلة للتهيئة للمدخلات غير المخزنة مؤقتاً، وقراءة الذاكرة المؤقتة، وكتابة الذاكرة المؤقتة، ورموز المخرجات، مع قيم افتراضية تطابق أسعار DeepSeek المنشورة. يتم تثبيت المكوّن الإضافي كمكوّن DSH عادي عبر `dsh plugin add` ولا يتطلب أي مجمع أو حاوية جانبية. يدعم الإعداد نقاط نهاية مخصصة، وأسماء قواعد بيانات، ومصادقة، واختيار الإشارات، وأوضاع خصوصية المحتوى (لا شيء، كامل، كامل + المطالبة)، وفترة الاحتفاظ (TTL)، وتوقيت التصدير. تضمن قائمة سماح إيجابية أن أنواع الأحداث غير المعروفة تصدّر هويتها فقط. لا تغادر ثلاث فئات من البيانات الجهاز في أي وضع: البيانات الوصفية الخاصة بالأدوات، ورسائل الأخطاء الداخلية، وتتبعات مكدس الطلبات. يستهدف المشروع إصدارات معينة من DSH قبل الإصدار النهائي ويتضمن جداول توافق. يتكامل مع TMA1، الذي يعمل كوسيط لـ OTLP إلى GreptimeDB مُدار. تشمل القيود المعروفة عدم استقرار إصدارات DSH قبل الإصدار النهائي، والاصطلاحات الدلالية التجريبية لـ GenAI، وعدم وصول TTL إلى جداول المقاييس، وعدم وجود تصدير فوري لكل دورة.