AI代理调试器 是 AI Skill Hub 本期精选Agent工作流之一。综合评分 7.5 分,整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。
AI代理调试器 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
AI代理调试器 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install agent_debugger
# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install agent_debugger
# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/acailic/agent_debugger
cd agent_debugger
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import agent_debugger; print('安装成功')"
# 命令行使用
agent_debugger --help
# 基本用法
agent_debugger input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import agent_debugger
# 示例
result = agent_debugger.process("input")
print(result)
# agent_debugger 配置文件示例(config.yml) app: name: "agent_debugger" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 agent_debugger --config config.yml # 或通过环境变量配置 export AGENT_DEBUGGER_API_KEY="your-key" export AGENT_DEBUGGER_OUTPUT_DIR="./output"
<p align="center"> <img src="docs/assets/logo.jpeg" alt="Peaky Peek" width="128" /> </p>
<p align="center"> <code>pip install peaky-peek-server && peaky-peek --open</code> </p>
<p align="center"> <strong>Local-first, open-source agent debugger.</strong> Capture decisions, replay from checkpoints, visualize reasoning trees — all on your machine, no data sent anywhere. </p>
<p align="center"> <a href="https://pypi.org/project/peaky-peek/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/peaky-peek.svg?label=peaky-peek" alt="PyPI" /></a> <a href="https://pypi.org/project/peaky-peek-server/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/peaky-peek-server.svg?label=peaky-peek-server" alt="PyPI Server" /></a> <img src="https://img.shields.io/badge/python-3.10%2B-blue.svg" alt="Python 3.10+" /> <a href="https://opensource.org/licenses/MIT"><img src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg" alt="License" /></a> <a href="https://github.com/acailic/agent_debugger/actions/workflows/ci.yml"><img src="https://github.com/acailic/agent_debugger/actions/workflows/ci.yml/badge.svg" alt="CI" /></a> <img src="https://img.shields.io/pypi/dm/peaky-peek" alt="Downloads" /> </p>
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pip install peaky-peek-server
peaky-peek --open
docker build -t peaky-peek .
docker run -p 8000:8000 -v ./traces:/app/traces peaky-peek
pip install peaky-peek-server
peaky-peek --open # launches API + UI at http://localhost:8000
from agent_debugger_sdk import trace
@trace
async def my_agent(prompt: str) -> str:
# Your agent logic here — traces are captured automatically
return await llm_call(prompt)
from agent_debugger_sdk import trace_session
async with trace_session("weather_agent") as ctx:
await ctx.record_decision(
reasoning="User asked for weather",
confidence=0.9,
chosen_action="call_weather_api",
evidence=[{"source": "user_input", "content": "What's the weather?"}],
)
await ctx.record_tool_call("weather_api", {"city": "Seattle"})
await ctx.record_tool_result("weather_api", result={"temp": 52, "forecast": "rain"})
```bash
PEAKY_PEEK_AUTO_PATCH=true python my_agent.py ```
Works with PydanticAI, LangChain, OpenAI SDK, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex, and Anthropic — no imports or decorators needed.
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No code needed — just set the environment variable:
PEAKY_PEEK_AUTO_PATCH=true python my_openai_agent.py
Or use the simplified decorator:
from agent_debugger_sdk import trace
@trace(name="openai_agent", framework="openai")
async def my_agent(prompt: str) -> str:
client = openai.AsyncOpenAI()
response = await client.chat.completions.create(
model="gpt-4o", messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response.choices[0].message.content
<p> <img src="./docs/assets/gifs/demo-comparison.gif" alt="Session comparison demo" width="640" /> </p>
Compare two agent runs side-by-side. See diffs in turn count, speaker topology, policies, stance shifts, and grounded decisions.
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本项目是本地首先的智能代理调试器,提供回放、失败记忆、智能突出显示和漂移检测功能。使用以下命令安装并启动调试器:<code>pip install peaky-peek-server && peaky-peek --open</code>
本项目提供以下功能:回放、失败记忆、智能突出显示和漂移检测。
环境依赖与系统要求:
以下是安装步骤: 使用 pip 安装:<code>pip install peaky-peek-server peaky-peek --open</code> 使用 Docker 安装:<code>docker build -t peaky-peek . docker run -p 8000:8000 -v ./traces:/app/traces peaky-peek</code>
快速开始: 使用以下命令启动调试器:<code>pip install peaky-peek-server peaky-peek --open</code> 打开浏览器访问 http://localhost:8000
配置说明: 1. 使用装饰器(最简单的方法):<code>pip install peaky-peek-server peaky-peek --open</code> 2. 使用上下文管理器:<code>from agent_debugger_sdk import trace_session</code> 3. 零配置自动补丁(无需代码更改):<code>PEAKY_PEEK_AUTO_PATCH=true python my_openai_agent.py</code>
OpenAI SDK: 无需代码更改,只需设置环境变量:<code>PEAKY_PEEK_AUTO_PATCH=true python my_openai_agent.py</code> 或使用简化的装饰器:<code>from agent_debugger_sdk import trace @trace(name="openai_agent", framework="openai")</code>
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经综合评估,AI代理调试器 在Agent工作流赛道中表现稳健,质量良好。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | agent_debugger |
| 原始描述 | 开源AI工作流:Local-first agent debugger with replay, failure memory, smart highlights, and。⭐8 · Python |
| Topics | ai-debuggingagent-tracingpython |
| GitHub | https://github.com/acailic/agent_debugger |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-06-03 · 更新时间:2026-06-06 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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