Agente-Xray: Ferramenta de código aberto para depurar falhas de agentes de IA a partir de logs de rastreamento
Agent-Xray é uma ferramenta de código aberto para depurar agentes de IA analisando seus logs de rastreamento. Foi criada para resolver o problema de agentes que falham em tarefas sem erros claros — situações em que o código é executado normalmente, mas o agente toma decisões erradas, como chamar repetidamente a ferramenta errada apesar de mensagens de erro sugerirem a correta.
Principais Recursos
A ferramenta lê logs de rastreamento e fornece classificação estrutural e de causa raiz para falhas de agentes. Ela reconstrói o que o agente estava vendo em cada etapa para ajudar a entender por que decisões ruins foram tomadas.
Categorias de Falha
- spin
- tool_bug
- early_abort
Modo de Aplicação
O recurso mais significativo, segundo o criador, é o modo de aplicação. Após corrigir um bug do agente, esse modo executa desafios adversariais contra suas correções para verificar se são legítimas. Ele verifica:
- Retornos codificados
- Afirmações enfraquecidas
Isso aborda o problema em que as correções podem funcionar em tarefas de teste específicas, mas na verdade são frágeis, ou onde os agentes aprendem a manipular o teste.
Integração de Fluxo de Trabalho
A ferramenta é executada como ferramentas MCP, permitindo que o Claude Code a use diretamente. Um fluxo de trabalho típico descrito na fonte:
- Diga ao Claude Code para triar rastreamentos de agentes
- Ele encontra a pior falha
- Reproduz o que o agente viu
- Sugere uma correção
- O modo de aplicação verifica se a correção é legítima
O criador descreve isso como "agentes depurando agentes".
Detalhes Técnicos
- Instalação:
pip install agent-xray - Início rápido:
agent-xray quickstart(inclui rastreamentos de amostra para testar sem seus próprios dados) - Licença: MIT
- Zero dependências
- Executa offline
- Funciona com OpenAI, Anthropic, LangChain, CrewAI, rastreamentos OpenTelemetry
- Tempo do projeto: Cerca de 9 dias no momento da postagem
Caso de Uso
Esta ferramenta é para desenvolvedores que trabalham com agentes de IA e precisam depurar falhas que não produzem erros tradicionais ou rastreamentos de pilha — situações em que os agentes tomam decisões incorretas apesar de terem acesso a ferramentas e informações corretas.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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