Agent Logging是一個專為捕捉與記錄AI代理互動詳細日誌而設計的Python庫。它追蹤提示、工具呼叫、回應及性能指標，並採用結構化格式，幫助開發者除錯工作流程、分析行為並生成合規與優化的審核追蹤資料。
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Agent Logging
Agent Logging是一個專為捕捉與記錄AI代理互動詳細日誌而設計的Python庫。它追蹤提示、工具呼叫、回應及性能指標，並採用結構化格式，幫助開發者除錯工作流程、分析行為並生成合規與優化的審核追蹤資料。
精選
Agent Logging 是什麼？
Agent Logging提供統一的日誌框架，支持AI代理框架及自訂工作流程。它攔截並記錄代理執行的每個階段——提示生成、工具調用、LLM回應與最終輸出——並附上時間戳與元資料。日誌可匯出為JSON或CSV格式，或傳送至監控服務。此庫支持自訂日誌層級、整合觀測平台的Hooks，並提供視覺化工具以追蹤決策流程。藉由Agent Logging，團隊能獲得代理行為洞察、辨識性能瓶頸，並維持透明的記錄供審核用。
誰會使用 Agent Logging？
- AI/ML開發人員
- 資料科學家
- MLOps工程師
- QA與測試團隊
- 合規專員
如何使用 Agent Logging？
- 步驟1：使用pip安裝：pip install agent-logging
- 步驟2：在Python腳本中匯入並設定Logger
- 步驟3：使用Logger Context Manager包裝代理或工作流程呼叫
- 步驟4：執行代理，即可自動捕捉提示、呼叫與回應的日誌
- 步驟5：匯出或串流日誌至JSON、CSV或觀測平台進行分析
平台
- mac
- windows
- linux
Agent Logging 的核心特徵與益處
主要功能
- 結構化捕捉提示、工具呼叫與回應
- 每個步驟的性能指標與時間戳
- 多種匯出格式：JSON、CSV、觀測流
- 自訂日誌層級與元資料鉤子
- 整合監控與可視化工具
優點
- 改善AI代理工作流程的除錯
- 提供透明的審核追蹤以符合法規
- 辨識性能瓶頸
- 集中化日誌管理
- 輕鬆整合至現有流程
Agent Logging 的主要使用案例與應用
- 除錯多步驟的複雜AI代理工作流程
- 監控生產代理的性能與錯誤
- 產生合規審核報告
- 比較不同代理配置的標準值
- 將日誌整合至觀測平台
Agent Logging 的常見問答
Agent Logging 公司信息
Agent Logging 評論
5/5
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- OpenTelemetry for Python
- Custom logging handlers
- AI Logger
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