我厌倦了手动调试追踪
摘要
一位开发者构建了一个AI代理调试工具,通过比较重放与参考运行来识别行为首次偏离的位置,表达了对手动追踪调试的挫败感。
我感觉最近有很多关于代理的帖子:代理第一次运行正常,但下一次就会出问题。不同的工具调用,不同的参数,奇怪的分支,循环,状态问题等等。追踪/日志虽然存在,但你最终还是得手动找出行为实际发生变化的位置。我们自己在一些代理项目中也遇到过这种情况,所以我和我的朋友开始为自己构建一个调试工具。思路很简单:将重放与参考运行进行比较,并显示行为首次偏离的位置。想了解一下大家现在是如何高效调试这类问题的。LangSmith/Langfuse、评估、自定义日志、手动追踪比较,还是其他方法?
相似文章
厌倦了用W&B和Langfuse调试AI代理,所以我自建了一个追踪器,寻求反馈
构建了一个新的追踪器用于调试AI代理,它能自动检测循环、将会话记录为可读时间线,并支持并排对比。寻求反馈。
@benhylak:我们构建了第一个本地调试智能体的合理方法。你可以查看你的追踪记录。codex/claude code 也可以。这允许……
一个新的开源工具可以通过查看追踪记录实现AI智能体的本地调试,允许使用codex和Claude code等工具自动编写评估并进行测试。
@RespanAI:AI可观测性平台筹集了超过10亿美元,旨在为智能体时代重塑打印调试。手动阅读追踪记录不是…
Respan推出了一款AI可观测性平台,能够自动捕获追踪记录中的问题,旨在取代基于智能体工作流程的手动调试。
你究竟如何调试AI代理?
开发者分享了在生产环境中调试AI代理的困境,指出了幻觉问题、提示词更改导致的回归以及高昂的API成本,并向社区征求策略。
给在生产环境中运行 AI 代理的朋友们一个快速问题
一个问题,指出 AI 代理记忆层缺乏可观测性,询问团队在没有完整追踪能力的情况下如何调试错误的检索结果。