rajudandigam/agent-inspect

Local evidence debugger and trajectory-test toolkit for TypeScript AI agents: inspect causal runs, catch wrong tool paths in CI, and share safe offline evidence.

解決する課題

AgentInspectは、計画、ツール呼び出し、モデルとの対話といった多段階のタスクを実行する複雑なTypeScript AIエージェントのデバッグの難しさを解決します。実行パスを可視化し、CI/CDパイプラインで決定論的なチェックを強制し、外部のSaaSプラットフォームに依存することなくエージェントの動作の検証可能なエビデンスを共有するための、ローカルでプライバシーを重視した方法を提供します。

仕組み

エージェントの実行トレースをローカルのJSONLファイルとしてキャプチャします。これらのトレースは信頼できる唯一の情報源として機能し、主に3つの目的で使用できます：CLIベースの実行ツリービューアによるデバッグ、エージェントのロジックに対する決定論的な軌跡チェックの実行によるリグレッション防止、および共有用の編集済みでハッシュ検証可能なエビデンスバンドルの生成です。LangChain、LangGraph、Vercel AI SDKなどの一般的なフレームワークと統合されています。

対象ユーザー

ローカルでの可観測性、エージェントの軌跡の自動テスト、および機密データをサードパーティサービスにアップロードせずに実行ログを安全に共有する方法を必要とする、TypeScriptベースのAIエージェントを構築する開発者。

ハイライト

  • ローカルファーストアーキテクチャ：アカウント、コレクター、デフォルトのデータアップロードは不要です。
  • 決定論的なCIチェック：特定のエージェントの軌跡やツールの使用期待値に基づいてビルドを失敗させることができます。
  • プライバシー重視：組み込みの編集ツールとエビデンスバンドルのオフライン検証。
  • フレームワーク非依存：カスタム実装をサポートし、LangChain、LangGraph、AI SDK向けの公式アダプターを提供します。
  • 包括的なCLI：エージェントのトレースを表示、レポート、説明、チェック、バンドルするためのツール。

関連

  • プロジェクト
    darkrishabh/agent-skills-eval

    agent‑skills‑eval は、TypeScript/Node.js の CLI + SDK で、Agent Skill を `SKILL.md` コンテキストありとなしの両方で実行し、別の LLM 判定者で2つの出力を採点し、JSON アーティファクトと静的 HTML レポートを生成します。OpenAI 互換 API、カスタムプロバイダー、ツール呼び出しアサーション、完全な agentskills.io 仕様検証をサポートしており、スキル開発、CI テスト、比較分析に適しています。

  • プロジェクト
    statelyai/agent

    Stately Agentは、LLM搭載エージェントをXStateステートマシンとして構築するTypeScriptライブラリです。マシンが制御フローを所有し、モデルが提案するすべてのイベントを検証するため、エージェントが不正なアクションを実行できません。プラグイン式エグゼキューターを介して任意のAIプロバイダーで動作し、オフラインテスト、永続スナップショット、自己改善型JSONポリシーをサポートします。Nodeまたはサーバーレス環境で安全で検査可能な移植性の高いAIエージェントに最適です。

  • プロジェクト
    iamfakeguru/agent-md

    agent-mdは、ルールファイル、git-hooks、ヘルパースクリプトをインストールし、AIコーディングアシスタント（Claude Code、Codex、Cursor、Windsurfなど）をコントラクト駆動型エージェントに変える軽量フレームワークです。単一の信頼できる情報源となるマークダウンファイル (AGENT.md) と、型チェック、lint、テスト、視覚的スクリーンショット、状態更新などの強制的なチェックを提供し、必要な証拠が揃うまでモデルの完了をブロックします。

  • プロジェクト
    traceroot-ai/traceroot

    TraceRootは、AIエージェントの呼び出しを記録し、カスタム検出器で不適切な動作をフラグ付けし、問題をシグナルとしてクラスタリングし、自動評価を実行してコーディングエージェントが修正案を提示・検証できるようにすることで、自己改善ループを完結させるオープンソースプラットフォームです。CLI、Python/TS SDK、主要なエージェントフレームワークやモデルプロバイダーとの統合を提供し、ホスト型クラウドまたはセルフホスト型Docker Compose経由で使用可能です。

  • プロジェクト
    luoguoxiong/aipack

    aipackはTypeScriptファーストの軽量AIエージェントフレームワークです。独自のランタイム、Tapableベースのプラグインシステム、13以上のLLMプロバイダー向けの組み込みアダプターを備えています。機能には、ストリーミングとバッチ実行、永続セッションストレージ、権限ベースのツール承認、BM25 + ベクトルハイブリッド長期記憶、5段階のコンテキスト圧縮、マルチエージェントオーケストレーション（グラフ、パイプライン、ルーター、ディベート、マップリデュース）、双方向MCP統合、完全な可観測性（メトリクス、ダッシュボード）、およびオフライン評価スイートが含まれます。このプロジェクトには、CLIアシスタント、アプリへの組み込み用ライブラリ、および実際のユースケースを示すサンプルアプリが同梱されています。