इस प्रोजेक्ट के बारे में

Agent DevTools लाइब्रेरी एआई एजेंट्स के लिए एक लोकल-फर्स्ट, कारणीय डिबगर है। इसका मुख्य उद्देश्य संपूर्ण एग्जीक्यूशन ट्रेस में गहरी दृश्यता प्रदान करके प्रश्न 'मेरा एजेंट इस तरह क्यों व्यवहार किया?' का उत्तर देना है। यह टूल पूर्ण कारणीय पथ को कैप्चर करता है: अंतिम उत्तर को कौन सी मेमोरी प्रविष्टियाँ प्रभावित करती हैं, कौन से रीट्रीवल उम्मीदवार चुने गए और क्यों, और प्रॉम्प्ट में कौन सा संदर्भ जोड़ा गया। फिर यह स्पष्ट भाषा में संभावित कारण को उजागर करने के लिए अच्छे रन और खराब रन के बीच अंतर तुलना करता है, जैसे कि एक अप्रचलित मेमोरी मान या गलती से चुना गया रीट्रीवल उम्मीदवार। मुख्य विशेषताओं में चरण-दर-चरण एग्जीक्यूशन समीक्षा के लिए एक रीप्ले टैब, इनपुट से रीट्रीवल, मेमोरी, प्रॉम्प्ट निर्माण, LLM इन्फरेंस और टूल कॉल्स तक के प्रवाह को दिखाने वाला एक ग्राफ़ व्यू, और रन के बीच सटीक अंतर को उजागर करने वाला एक समर्पित डिफ़ टैब शामिल हैं। स्थानीय SQLite स्टोर यह सुनिश्चित करता है कि सभी डेटा सत्रों में निजी और स्थायी रहें। LangChain के साथ एकीकरण सहज है—डेवलपर्स trace.run() कंटेक्स्ट मैनेजर का उपयोग करके न्यूनतम प्रयास के साथ अपने एजेंट कोड को इंस्ट्रूमेंट कर सकते हैं, जिससे सभी इनपुट, रीट्रीवल चरण, मेमोरी ऑपरेशन, प्रॉम्प्ट असेंबली और टूल इनवोकेशन की स्वचालित लॉगिंग संभव हो जाती है। डैशबोर्ड एक व्यापक UI के रूप में कार्य करता है जहाँ उपयोगकर्ता मेमोरी म्यूटेशन से लेकर टूल कॉल परिणामों तक, ट्रेस के किसी भी पहलू में ड्रिल डाउन कर सकते हैं, जिससे मैन्युअल लॉग पार्सिंग के बिना समस्याओं का जल्दी निदान करना आसान हो जाता है।