agent_debugger

Peaky Peek (agent_debugger) 是一个本地优先、开源的审计与信任控制台，专为调试 AI 代理而设计。与 LangSmith、OpenTelemetry 或 Sentry 等传统可观测性工具不同，Peaky Peek 专注于回答运维人员真正关心的问题：我能信任这个代理做了什么吗？ 该工具捕获每个代理动作背后的完整因果链，并将每次运行重新构建为审计记录，回答五个关键问题：发生了什么、为什么发生、有哪些证据、结果如何、在何处失败。每个声明被确定性分类为已验证、部分验证、矛盾、不支持、未验证或过时，每个会话获得可解释的信任评分以及带有命名姿态（执行、先验证或禁止执行）的裁定卡。 关键功能包括： - 代理审计与信任控制台，提供确定性裁定卡、可解释信任评分、失败叙述、验证徽章和风险信号 - 决策树可视化，以交互式树形式导航代理推理过程 - 检查点重放，通过支持检查点的播放进行代理执行的时间旅行 - 轨迹搜索，跨所有会话查找特定事件 - 失败聚类与多代理协调，自适应分析相似失败 - 会话比较，并排比较两个代理运行 集成提供三种方式：简单装饰器 (@trace)、上下文管理器 (trace_session) 以及零配置自动补丁，无需代码更改即可与 PydanticAI、LangChain、OpenAI SDK、CrewAI、AutoGen、LlamaIndex 和 Anthropic 配合使用。 架构包括用于插桩的 SDK 层、用于检测和重放的智能层、带 SQLite 存储的 FastAPI 服务器，以及带九个专用面板的 React/TypeScript 前端。该项目采用 MIT 许可，需要 Python 3.10+，可通过 pip 安装为 peaky-peek-server。 隐私功能包括本地优先运行，无外部遥测，可选编辑管道，带 bcrypt 哈希的 API 密钥认证，以及无云依赖的 SQLite 存储。