AgentOps 代理运行跟踪与调试

代理调试的盲区

多步代理出问题时，控制台里往往只有一句“执行失败”。具体是第几步失败、那次 LLM 调用返回了什么、工具调用传了什么参数，全都看不到。没有会话级的记录，排查只能靠反复加 print，成本高且难以复现。

这套技能做了什么

AgentOps 的思路是给代理会话埋点：在运行时初始化一个 AgentOps 客户端，之后代理产生的每次 LLM 调用、每次工具调用都会自动生成分析数据。基于这些数据，你可以：

• 回放整个会话：一步步重放代理运行过程，定位失败发生在哪一步。
• 追踪模型成本：把每次 LLM 调用的开销汇总出来，而不是事后估算。
• 检查工具调用：查看每个工具调用的输入输出，验证行为是否符合预期。
• 跨框架对比行为：同一代理逻辑跑在不同框架上，用同一套数据对比差异。

底层支持 OpenAI Agents SDK（Python 与 TypeScript）、CrewAI、Agno、LangChain、AutoGen/AG2、CamelAI 等框架，也可以选择自托管部署在自己的云上。

适用边界

• 技能不替代框架本身的调试能力，它做的是会话级记录，排查仍需结合代理逻辑本身。
• 数据上报依赖 AgentOps 客户端，网络或密钥配置不当会影响记录完整性。
• 自托管虽然可行，但意味着自己维护部署，接入前需评估运维成本。