Об этом проекте

Laminar — это платформа наблюдаемости с открытым исходным кодом, созданная специально для ИИ-агентов. Разработана компанией Laminar AI (Y Combinator S24) и может использоваться либо через управляемое облачное решение, либо в самостоятельном развертывании. Основные возможности, описанные в README: - Трассировка: SDK трассировки на основе OpenTelemetry, который автоматически инструментирует фреймворки и провайдеров, такие как Vercel AI SDK, Browser Use, Stagehand, LangChain, OpenAI, Anthropic и Gemini, одной строкой кода. Существуют клиентские библиотеки для TypeScript (npm @lmnr-ai/lmnr) и Python (PyPI lmnr). - Сигналы: пользователи описывают поведение агентов на простом английском языке (например, агент застрял в цикле), и Laminar оценивает запуски агентов и отправляет уведомления в Slack при возникновении такого поведения. - Оценки: расширяемый SDK и CLI для запуска оценок локально или в конвейерах CI/CD, а также интерфейс для визуализации и сравнения результатов. - Доступ через MCP и CLI: агенты программирования могут запрашивать трассы, спаны, метрики и события с помощью SQL, а также исследовать или отлаживать проблемы на основе данных трассировки. - Дашборды: конструктор дашбордов для трасс, метрик и событий с поддержкой пользовательских SQL-запросов. - Аннотация данных и наборы данных: пользовательский интерфейс рендеринга данных для аннотации и создания наборов данных, используемых в оценках. Примечания по производительности и архитектуре: платформа написана на Rust, заявляет о 20-кратном сжатии трасс для приема и хранения, включает пользовательский движок реального времени для просмотра трасс по мере их возникновения, полнотекстовый поиск по данным спанов и gRPC-экспортер для данных трассировки. Самостоятельное развертывание: самый быстрый локальный способ — клонировать репозиторий и выполнить `docker compose up -d`, что запускает легковесный, но полнофункциональный стек, доступный по адресу http://localhost:5667. Также предоставляется файл для продакшн-развертывания (docker-compose-full.yml). В README описано обновление существующих установок, включая пересоздание контейнера ClickHouse и усечение отключенных системных таблиц журналов для освобождения дискового пространства. Конфигурация: дополнительные настройки LLM-провайдеров поддерживают Gemini, OpenAI (или совместимые с OpenAI шлюзы, такие как LiteLLM, OpenRouter, vLLM), AWS Bedrock и Azure AI Foundry, с возможностью переопределения размера модели и статическими заголовками. Пользовательская схема Postgres может быть настроена через POSTGRES_SCHEMA для развертываний с общей базой данных. Самостоятельные развертывания собирают анонимную телеметрию использования, которую можно отключить с помощью LAMINAR_TELEMETRY_DISABLED=true. Примеры быстрого старта предоставлены для TypeScript (Laminar.initialize плюс обертка observe) и Python (Laminar.initialize плюс декоратор @observe) для трассировки вызовов LLM и входных/выходных данных функций.