agent_debugger

Peaky Peek (agent_debugger) es una consola de auditoría y confianza local-first y de código abierto diseñada específicamente para depurar agentes de IA. A diferencia de herramientas de observabilidad tradicionales como LangSmith, OpenTelemetry o Sentry, Peaky Peek se centra en responder la pregunta que realmente importa a los operadores: ¿puedo confiar en lo que hizo este agente? La herramienta captura la cadena causal completa detrás de cada acción del agente y reformula cada ejecución como un registro de auditoría que responde cinco preguntas clave: qué sucedió, por qué, con qué evidencia, con qué resultado y dónde falló. Cada afirmación se clasifica de forma determinista como verificada, parcialmente verificada, contradicha, no respaldada, no verificada o desactualizada, y cada sesión recibe una puntuación de confianza explicable más una tarjeta de veredicto con una postura nombrada (actuar, verificar-primero o no-actuar). Las características clave incluyen: - Consola de Auditoría y Confianza de Agentes con tarjetas de veredicto deterministas, puntuaciones de confianza explicables, narrativas de fallo, insignias de verificación y señales de riesgo - Visualización de Árbol de Decisión para navegar el razonamiento del agente como un árbol interactivo - Reproducción de Puntos de Control para viajar en el tiempo a través de la ejecución del agente con reproducción consciente de puntos de control - Búsqueda de Trazas para encontrar eventos específicos en todas las sesiones - Agrupación de Fallos y Coordinación Multi-Agente para análisis adaptativo de fallos similares - Comparación de Sesiones para comparación lado a lado de dos ejecuciones de agentes La integración está disponible mediante tres métodos: un decorador simple (@trace), un administrador de contexto (trace_session) y auto-parcheo de configuración cero que funciona con PydanticAI, LangChain, OpenAI SDK, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex y Anthropic sin cambios de código. La arquitectura consiste en una capa SDK para instrumentación, una capa de inteligencia para detección y reproducción, un servidor FastAPI con almacenamiento SQLite y un frontend React/TypeScript con nueve paneles especializados. El proyecto tiene licencia MIT, requiere Python 3.10+ y está disponible vía pip como peaky-peek-server. Las características de privacidad incluyen operación local-first sin telemetría externa, pipeline de redacción opcional, autenticación de clave API con hash bcrypt y almacenamiento SQLite sin dependencia en la nube.