Tag: depuracao-agente-ia

  • agent-lens

    agent-lens

    Descrição da ferramenta: Agent-lens é uma ferramenta que permite pausar, bifurcar e comparar chamadas de agentes LLM, facilitando a análise estrutural e o aprimoramento do desempenho por meio de diferenças detalhadas.

    Atributos:

    🛑 Pausa: Permite interromper uma execução de agente em qualquer chamada do LLM para análise detalhada.
    🔀 Bifurcação: Cria cópias editadas das mensagens para testar diferentes hipóteses sem afetar o fluxo original.
    📊 Diferenças estruturais: Fornece comparações de latência, tokens utilizados e custos entre execuções.
    💾 Armazenamento local: Utiliza SQLite para armazenamento eficiente e sem necessidade de infraestrutura adicional.
    ⚙️ Execução controlada: Permite gerenciar e monitorar chamadas do agente com facilidade durante o desenvolvimento.

    Exemplos de uso:

    📝 Análise de respostas: Pausar uma chamada do agente para revisar a saída antes de continuar o fluxo.
    🔍 Testes de hipóteses: Criar bifurcações com mensagens modificadas para verificar melhorias no desempenho.
    📈 Avaliação de custos: Comparar diferentes execuções para otimizar uso de tokens e reduzir despesas.
    🧪 Ajuste fino do prompt: Editar prompts em tempo real e observar as diferenças na resposta gerada.
    ⚖️ Análise comparativa: Observar diferenças estruturais entre versões do agente para identificar melhorias ou regressões.

  • AgentDbg

    AgentDbg

    Descrição da ferramenta: AgentDbg é uma ferramenta de depuração local que registra execuções de agentes, incluindo chamadas de LLM, ferramentas, estados e erros, oferecendo visualização detalhada e controle sem necessidade de nuvem ou contas.

    Atributos:

    📝 Registro detalhado: Captura todas as atividades do agente em um arquivo JSONL para análise aprofundada.
    ⚠️ Avisos de loop: Detecta comportamentos repetitivos e avisa sobre possíveis ciclos indesejados.
    🔒 Privacidade por padrão: Redação automática e limites de truncamento garantem segurança dos dados sensíveis.
    💻 Compatibilidade ampla: Funciona com qualquer ambiente Python, com suporte opcional a LangChain/LangGraph.
    📤 Exportação fácil: Permite exportar registros completos para um arquivo JSON único para análise posterior.

    Exemplos de uso:

    🛠️ Análise de chamadas do LLM: Inspecionar o fluxo das chamadas feitas pelo modelo durante uma execução.
    🔍 Detecção de comportamentos repetitivos: Identificar loops ou ações redundantes no comportamento do agente.
    📝 Avaliação de erros e exceções: Revisar logs para identificar falhas ou problemas durante a execução.
    🔒 Sensibilidade dos dados: Utilizar a redaction padrão para proteger informações confidenciais nos registros.
    📥 Análise offline: Exportar os registros para análise detalhada em ambientes externos ou ferramentas específicas.

    Mais informações no repositório oficial do GitHub