Агент-Xray: Инструмент с открытым исходным кодом для отладки сбоев ИИ-агентов на основе журналов трассировки

Agent-Xray — это инструмент с открытым кодом для отладки ИИ-агентов путём анализа их журналов трассировки. Он был создан для решения проблемы, когда агенты не справляются с задачами без явных ошибок — ситуаций, в которых код выполняется корректно, но агент принимает неверные решения, например, многократно вызывает неправильный инструмент, несмотря на сообщения об ошибках, указывающие на правильный.
Ключевые возможности
Инструмент читает журналы трассировки и предоставляет структурную оценку и классификацию первопричин сбоев агентов. Он воссоздаёт, что видел агент на каждом шаге, чтобы помочь понять, почему были приняты ошибочные решения.
Категории сбоев
- spin
- tool_bug
- early_abort
Режим enforcement
По словам создателя, наиболее значимой функцией является режим enforcement. После исправления ошибки агента этот режим запускает сложные задачи для проверки ваших исправлений на устойчивость. Он проверяет:
- Жёстко заданные возвращаемые значения
- Ослабленные утверждения
Это решает проблему, когда исправления могут работать на конкретных тестовых задачах, но на самом деле являются хрупкими, или когда агенты учатся обходить тесты.
Интеграция в рабочий процесс
Инструмент работает как инструменты MCP, позволяя Claude Code использовать его напрямую. Типичный рабочий процесс, описанный в источнике:
- Попросите Claude Code проанализировать трассировки агентов
- Он находит самый серьёзный сбой
- Воспроизводит, что видел агент
- Предлагает исправление
- Режим enforcement проверяет, что исправление действительно работает
Создатель описывает это как «агенты отлаживают агентов».
Технические детали
- Установка:
pip install agent-xray - Быстрый старт:
agent-xray quickstart(включает примеры трассировок для тестирования без ваших данных) - Лицензия: MIT
- Нет зависимостей
- Работает офлайн
- Совместим с трассировками OpenAI, Anthropic, LangChain, CrewAI, OpenTelemetry
- Возраст проекта: около 9 дней на момент публикации
Сценарий использования
Этот инструмент предназначен для разработчиков, работающих с ИИ-агентами, которым необходимо отлаживать сбои, не приводящие к традиционным ошибкам или трассировкам стека — ситуации, когда агенты принимают неверные решения, несмотря на доступ к правильным инструментам и информации.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Два месяца с Spec-Kit от GitHub и Claude Code: что работает, что нет
Разработчик делится практическими заметками об использовании инструментария Spec-Driven Development от GitHub с Claude Code, охватывая пятифазовый рабочий процесс, проблемы рассинхронизации, компромиссы по накладным расходам и советы по настройке.

Выпущен навык написания книг OpenClaw Multi-Agent
Многоагентная система для написания книг, построенная на OpenClaw, была выпущена в виде навыка. Она включает подключение DeepWiki через MCP, генерацию иллюстраций с помощью GLM, оценку бюджета и ревизию на уровне глав. Две главы книги «OpenClaw Paradigm Book» были обновлены с помощью этого инструмента.

Сервер Ssemble MCP позволяет Claude создавать короткие видео из YouTube.
Новый MCP-сервер для Ssemble AI Clipping позволяет Claude создавать видео в стиле TikTok/Reels/Shorts из URL-адресов YouTube с помощью AI-сгенерированных клипов, шаблонов субтитров, музыкальных треков и наложений. Настройка включает добавление конфигурации в Claude Desktop или использование размещенной конечной точки.

Панель управления кода Клода отслеживает более 19 миллионов AI-сгенерированных коммитов на GitHub
Разработчик создал дашборд, отслеживающий более 19 миллионов коммитов, сгенерированных Claude Code в публичных репозиториях GitHub, где TypeScript (35,3%), Python (19,2%) и JavaScript (10,3%) являются самыми популярными языками. Система использует Next.js с Recharts и PostgreSQL, а также ETL-пайплайн, который обходит ограничения по частоте запросов API GitHub.