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Live-Events helfen dir, die Instrumentierung zu bestätigen und einen riskanten Durchlauf zu beobachten, ohne auf das Ende der Session warten zu müssen.

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Aktivität beobachten

  1. Gehe zu Observe → Events.
  2. Starte mit dem aktuellen Zeitfenster und ohne Filter, um zu bestätigen, dass Daten ankommen.
  3. Filtere nach Umgebung, Event-Typ, Agent oder Session. Verwende die Suche für Payload-Text.
  4. Wähle ein Event aus, um seine Zusammenfassung und Details einzusehen. Folge dem Session-Link für den vollständigen Trace. Der Live-Events-Stream zeigt Traffic von einem Hermes-Chat-Gateway neben Coding-CLI-Läufen, gefiltert nach Zeit, Umgebung, Event-Typ, Agent, Modell, Kontext und Session.
Nutze den Event-Stream, um drei unmittelbare Fragen zu beantworten:
  • Meldet sich der erwartete Agent an die richtige Umgebung?
  • Kommen Modellaufrufe, Tool-Aufrufe und Policy-Entscheidungen in der richtigen Reihenfolge an?
  • Hat die Session aufgehört, Fortschritte zu machen, oder wiederholt sie eine Aktion?
Event-Typen umfassen Agent-Lifecycle-Events, Modellanfragen und -antworten, Tool-Nutzung und -Ergebnisse, Hook-Ausführung, menschliche Wartezeiten und Unterbrechungen sowie explizite Fehler. Korrelations-IDs verbinden zusammengehörige Events, wie etwa einen Tool-Aufruf und sein Ergebnis.
Lass die Live-Ansicht zunächst breit, während du eine neue Integration verifizierst. Füge Filter erst hinzu, nachdem du das erste Event gesehen hast – ein falscher Filter kann wie eine fehlgeschlagene Ingestion aussehen.
Wenn keine Events erscheinen, führe failproofai config --status aus und behebe Ingestion-Probleme. Agents, die nicht in einem der 12 unterstützten Harnesses laufen, melden dieselben Event-Typen über das Python SDK, einschließlich der Human-in-the-Loop-Events (human_wait, human_input, human_interrupt), auf die Gateway- und Produktions-Agents angewiesen sind.