agentfdr 是一款專為 AI 代理打造的除錯工具,能在事後逐回合揭露執行日誌。它無需任何儀器化設定,完全在本地端運作,可識別迴圈、目標偏移與 token 浪費。你可以把它想像成自主代理工作階段的「黑盒子」——記錄每一次工具呼叫、上下文視窗的組成以及輸出 token,讓你在故障發生後能深入分析。它的設計初衷是幫助工程師「打造一個看得見的迴圈」,將看不見的代理行為轉化為可檢視的時間軸。
除錯無限迴圈
捕捉代理卡在「編輯 → 測試失敗 → 同一編輯」的循環中,持續長達 40 分鐘。
偵測目標偏移
當代理原本要修 bug,卻跑去重構路由器時,立刻揪出問題。
分析 token 浪費
識別大型工具結果塞爆上下文視窗,導致快取失效、每回合重讀 20 萬 token 的情況。
調查不良終止
了解為什麼代理明明測試沒過卻說「完成!」,或者根本停不下來。
CI 管線監控
在自動化管線中設置 `agentfdr assert` 作為觸發警報,阻止迴圈或過度 token 消耗。
成本追蹤
彙整跨專案的轉錄記錄,監控各模型使用量,並對比訂閱方案估算成本。
事後檢討報告
產生 Markdown 格式的檢討報告,可直接貼到問題追蹤系統或 Slack 討論串。
時間軸檢視器
在單一畫面中查看整個工作階段——每一回合的工具呼叫、上下文視窗組成、輸出 token,並附有提示與壓縮標記。
異常偵測
自動標記工具迴圈、錯誤連續發生、上下文膨脹、token 暴增、快取抖動、檔案頻繁改動與拒絕回應——點擊即可查看證據。
回合剖析
可調整大小的側邊面板,顯示用量明細、每個工具呼叫的持續時間、結果大小與片段。可用 ←/→ 鍵逐回合瀏覽。
即時監控模式
`agentfdr watch` 可跟蹤仍在執行中的工作階段,即時顯示上下文增長情況。
CI 閘道
`agentfdr assert --no-loops --max-tokens 2M` 在違反條件時以代碼 1 退出,作為自動化管線的觸發警報。
Markdown 檢討報告
`agentfdr blame` 將完整分析輸出為 Markdown,可直接貼到 issue 或 Slack 討論串。
用量追蹤
將所有專案的轉錄記錄彙整成與訂閱計費相同的格式——包含目前 5 小時視窗、每日歷史、滾動週期,並提供各模型明細與預估成本。
預算校準
自動偵測你的方案層級,設定預算,對照 Claude Code 的 /usage 畫面進行一次校準,即可在達到上限前看到警告條。
軟體工程師與 AI 開發者,特別是那些建置或維護自主代理系統的人。具體來說,是處理代理迴圈、除錯不可預測行為,或在生產管線中管理 token 成本的開發者。此外,QA 工程師若需在代理工作流程中設置 CI 閘道,以及團隊主管需要代理故障的事後檢討報告,也都會受益。
agentfdr 是一款命令列工具。主要指令包括:
agentfdr – 開啟最新工作階段的時間軸agentfdr list – 列出跨專案的所有已記錄工作階段agentfdr watch – 即時跟蹤正在執行的工作階段agentfdr blame 35cb18 – 為特定問題產生 Markdown 檢討報告agentfdr usage – 查看方案用量(5 小時視窗、每日、每週)agentfdr assert --no-loops --max-tokens 2M – CI 閘道,違反時以代碼 1 退出無需註冊或網頁介面;完全透過終端機指令在本地端運作。
agentfdr 確實解決了一個真實痛點:自主代理故障的不可見性。作為一款除錯工具,它的功能集相當全面——涵蓋時間軸視覺化、異常偵測、即時監控、CI 整合與成本追蹤。命令列介面顯示它專為習慣終端機環境的開發者設計。雖然網站上未提供使用者回饋或品質指標,但該工具強調零儀器化與本地運作,使其在生產環境除錯時既實用又無額外負擔。對於正在與代理迴圈工程奮戰的團隊來說,這看來是一個專注、不花俏的解決方案。
agentfdr 是 kamihork 開發的 AI 代理除錯工具,能在事後逐輪揭露執行日誌,協助找出迴圈、目標偏移與 token 浪費,完全無需埋點,且於本機運作。
Category:代理人
Visit Link:https://kamihork.github.io/agentfdr/
Tags:AI代理除錯、執行日誌分析、Token浪費檢測、目標偏移診斷、本地除錯工具