lmnr

Laminar es una plataforma de observabilidad de código abierto creada específicamente para agentes de IA. Está desarrollada por Laminar AI (Y Combinator S24) y puede utilizarse mediante un servicio en la nube gestionado o autoalojarse. Capacidades principales descritas en el README: - Tracing: Un SDK de tracing nativo de OpenTelemetry que puede instrumentar automáticamente frameworks y proveedores como Vercel AI SDK, Browser Use, Stagehand, LangChain, OpenAI, Anthropic y Gemini con una sola línea de código. Existen bibliotecas cliente para TypeScript (npm @lmnr-ai/lmnr) y Python (PyPI lmnr). - Señales: Los usuarios describen comportamientos de los agentes en lenguaje natural (por ejemplo, un agente atascado en un bucle), y Laminar evalúa las ejecuciones del agente y envía notificaciones de Slack cuando ocurre el comportamiento. - Evaluaciones: Un SDK y CLI extensibles para ejecutar evaluaciones localmente o en pipelines de CI/CD, además de una interfaz para visualizar y comparar resultados. - Acceso MCP y CLI: Los agentes de codificación pueden consultar trazas, spans, métricas y eventos con SQL, e investigar o depurar problemas basándose en los datos de las trazas. - Paneles: Un constructor de paneles para trazas, métricas y eventos con soporte para consultas SQL personalizadas. - Anotación de datos y conjuntos de datos: Una interfaz personalizada de renderizado de datos para la anotación y creación de conjuntos de datos utilizados en evaluaciones. Notas de rendimiento y arquitectura: la plataforma está escrita en Rust, afirma una compresión de trazas de 20x para la ingesta y el almacenamiento, incluye un motor en tiempo real personalizado para ver las trazas a medida que ocurren, búsqueda de texto completo sobre los datos de los spans y un exportador gRPC para los datos de tracing. Autoalojamiento: La configuración local más rápida consiste en clonar el repositorio y ejecutar `docker compose up -d`, lo que inicia una pila ligera pero completa accesible en http://localhost:5667. También se proporciona un archivo compose orientado a producción (docker-compose-full.yml). El README documenta la actualización de instalaciones existentes, incluida la recreación del contenedor de ClickHouse y el truncado de las tablas de registro del sistema deshabilitadas para recuperar espacio en disco. Configuración: Los ajustes opcionales del proveedor LLM admiten Gemini, OpenAI (o puertas de enlace compatibles con OpenAI como LiteLLM, OpenRouter, vLLM), AWS Bedrock y Azure AI Foundry, con anulaciones opcionales del tamaño del modelo y cabeceras estáticas. Se puede configurar un esquema de Postgres personalizado mediante POSTGRES_SCHEMA para despliegues con bases de datos compartidas. Los despliegues autoalojados recopilan telemetría de uso anonimizada, que puede desactivarse con LAMINAR_TELEMETRY_DISABLED=true. Se proporcionan ejemplos de inicio rápido tanto para TypeScript (Laminar.initialize más un envoltorio observe) como para Python (Laminar.initialize más un decorador @observe) para trazar llamadas LLM y entradas/salidas de funciones.