厌倦了在五个不同工具之间切换来调试多步骤LLM工作流。构建了一个统一的工作空间来解决这个问题——寻求反馈！

大家好，我一直在开发一个开发者工具，以解决我在构建复杂AI工作流时遇到的一个主要痛点：可观测性碎片化。使用现有工具时，我经常发现自己在跟踪、提示日志、令牌指标和应用程序日志之间来回跳转，只是为了弄清楚为什么单次多步骤运行失败。我想要一个界面，整个调查都在一个连贯的视图中进行。这是我正在实验的数据层次结构：项目 -> 会话 -> 运行 -> 事件 事件捕获一切——工具调用、LLM输入/输出、提示和原始执行日志。如果一个运行不属于更大的用户会话，它就独立存在。这种结构似乎对单智能体循环和复杂的多智能体架构都表现良好。为了过滤噪音，我添加了过滤器，专门捕获常见的智能体问题，如无限工具循环和上下文窗口膨胀，以及标准过滤器（时间、客户端等）。它还跟踪自定义业务事件，以将技术执行与实际用户结果连接起来。我会在评论中放一个快速的2分钟演示视频，展示实际的UI操作。对于任何构建或维护生产AI工作流的人来说：这种层次结构对您的用例有意义吗？什么感觉真正有用，什么看起来像是功能膨胀？非常希望得到一些尖锐、诚实的反馈，关于这是否真正为您解决了一个实际问题。谢谢！