ClawMetry: Open-Source Observability-Dashboard für OpenClaw-Agenten

ClawMetry ist ein Observability-Dashboard für OpenClaw-Agenten, das den Mangel an Einblicken in die Operationen von KI-Agenten behebt. Das Tool wurde entwickelt, nachdem der Entwickler erkannte, dass traditionelle Überwachungslösungen wie Grafana und SLOs nicht auf asynchrone KI-Agenten anwendbar sind, die Daten abrufen, Befehle ausführen und Operationen parallel ausführen.
Hauptfunktionen
- Live-Überwachung der Sitzungsaktivität
- Token-Kostenverfolgung im Zeitverlauf
- Erkennung von Änderungen an Speicherdateien
- Warnungen bei festhängenden Sitzungen
Das Dashboard läuft lokal mit pip install clawmetry und stellt sicher, dass keine Daten Ihren Computer verlassen. Dies ist besonders wichtig, wenn Agenten Zugriff auf Dateisysteme, APIs und Konten haben.
Entwicklungskontext
Der Entwickler hat ClawMetry selbst mit OpenClaw erstellt, wodurch eine ursprünglich 2-3-wöchige Entwicklungszeit auf einen Bruchteil reduziert wurde. Das Projekt ist Open Source und hat bereits Mitwirkende.
Diese Art von Observability-Tool befasst sich mit praktischen Bedenken bezüglich außer Kontrolle geratender Token-Kosten und der Schwierigkeit, asynchrone Agentenoperationen zu debuggen, wenn Probleme erst im Nachhinein offensichtlich werden.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch
Mesh LLM: Verteiltes KI-Computing auf Iroh – LLMs über eigene GPUs ausführen
Mesh LLM vereint vorhandene GPUs mehrerer Rechner und stellt sie als eine OpenAI-kompatible API dar. Modelle werden lokal, per Peer-Routing oder als Pipeline über mehrere Knoten mittels irohs QUIC-Transport verteilt.

AgentRoom: Desktop-App visualisiert KI-Codierungsagenten als Pixelcharaktere mit Sitzungssuche
AgentRoom ist eine Desktop-App, die Claude Code-, Codex- und Gemini-Sitzungen in animierte Pixel-Charaktere in einem virtuellen Büro verwandelt, mit Volltext-Semantiksuche über alle Sitzungen. Das Repo enthält eine eigenständige Claude Code-Skill zum Durchsuchen vergangener Sitzungen aus jeder Konversation.

GuppyLM: Ein 9-Millionen-Parameter-LLM, das zu Bildungszwecken von Grund auf entwickelt wurde
GuppyLM ist ein Sprachmodell mit ~9M Parametern, das von Grund auf mit 60K synthetischen Gesprächen trainiert wurde. Es verwendet eine einfache Transformer-Architektur mit 6 Schichten, 384 versteckten Dimensionen und 6 Aufmerksamkeitsköpfen. Das Training dauert etwa 5 Minuten auf einer kostenlosen Colab T4 GPU, und es spricht mit einer Fisch-Persönlichkeit, die sich auf Wasser, Futter und Aquarienleben konzentriert.

TRELLIS.2 Image-to-3D auf Apple Silicon nativ portiert
Ein Entwickler hat Microsofts 4-Milliarden-Parameter-TRELLIS.2-Bild-zu-3D-Modell portiert, um es nativ auf Apple Silicon über PyTorch MPS laufen zu lassen, wobei CUDA-spezifische Operationen durch reine PyTorch-Alternativen ersetzt wurden. Der Port erzeugt ~400.000 Vertex-Meshes aus einzelnen Fotos in etwa 3,5 Minuten auf dem M4 Pro mit 24 GB Arbeitsspeicher.