AgentTrace

{"translation":"嘿，Product Hunt 👋

我是 Kalash，AgentTrace 的开发者。

𝗦𝗮𝗮𝘀 问题：三个月前我在调试一个多智能体 AI 流水线。一号智能体（研究员）返回了错误数据——一个幻觉生成的数字。二号智能体（起草员）基于它生成了报告。三号智能体（执行者）把报告发给了客户。每个环节都返回了 200 成功状态码，我的日志完全没捕捉到这个问题。

我们现在有基础设施可观测性工具，但 AI 智能体完全没有问责机制。这正是 AgentTrace 填补的缺口。

𝗜𝘁 它的实际功能：

→ 仅需两行代码即可包装任意智能体

→ 14 项合规规则并行运行（个人可识别信息、幻觉检测、提示注入、欧盟 AI 法案……）

→ 一旦某个智能体触发规则，整条流水线就会停止，下游智能体根本不会执行

→ 完整审计追踪，附带 UUID，数月后仍可查询

→ 实时仪表板展示风险分布、流水线监控、违规详情

这不只是日志记录，这是事前干预。

𝗛𝗮𝗹𝗹𝗼幻觉检测功能值得一提。它不需要调用另一个大语言模型就能工作。提取数值、归一化单位，并和你的 RAG 上下文对比。如果智能体说“8000mg”但你的数据源显示“2000mg”，就会以 0.98 的置信度拦截。

𝗪𝗵为什么做开源：我希望每个 AI 团队都能用上它，而不只是那些每年有 5 万美元安全预算的团队。SDK、规则引擎和仪表板永久免费。

GitHub：github.com/kalash33/agenttrace

Kalash

"}