kezama/agent-recorder

Que fait agent-recorder ?

📊 Convertir les logs de frameworks d'agents en un format de trajectoire standard pour une analyse facile et une intégration dans les pipelines de données.

Aperçu

Ce skill transforme les logs générés par divers frameworks d'agents (comme LangChain, AutoGen, CrewAI, etc.) en un format de trajectoire structuré et normalisé. Il permet aux développeurs de :

• Standardiser les logs hétérogènes en un format commun
• Analyser le comportement des agents de manière cohérente
• Intégrer les données dans des pipelines existants
• Déboguer les systèmes multi-agents plus efficacement

Utilisation

Installation

npm install @kezama/agent-recorder

Exemple

import { convertLogs } from '@kezama/agent-recorder';

const rawLogs = getAgentLogs(); // Logs from any supported framework
const trajectory = convertLogs(rawLogs);

console.log(trajectory);
// Sortie : format standardisé avec étapes, actions, et observations

Formats supportés

Framework	Statut
LangChain	✅ Pris en charge
AutoGen	✅ Pris en charge
CrewAI	✅ Pris en charge
OpenAI	✅ Pris en charge

Structure du format de trajectoire

Chaque trajectoire se compose des champs suivants :

• id : Identifiant unique de l'exécution
• steps : Liste ordonnée des étapes de l'agent
  • step_id : Identifiant de l'étape
  • action : Action effectuée par l'agent
  • observation : Résultat ou retour de l'action
  • timestamp : Horodatage de l'étape
• metadata : Informations supplémentaires (framework, version, etc.)

Intégration dans les pipelines

Le format de sortie peut être directement utilisé avec des outils comme :

• Apache Beam ou Spark pour le traitement batch
• Kafka pour le streaming en temps réel
• Elasticsearch pour l'indexation et la recherche

Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Veuillez consulter le dépôt GitHub pour plus d'informations.

Licence

MIT