Event Stream

जिस पल आपका agent कुछ करता है, आप उसे देखते हैं। Event Stream production में हर agent की live pulse है: कोई इंतज़ार नहीं, logs को grep करने की ज़रूरत नहीं, कोई अनुमान नहीं कि अभी क्या हुआ। आपके org के हर agent से हर event, सबसे नया पहले, जैसे-जैसे यह होता है अपडेट होता है।

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हर agent पर आपकी live pulse

जब agent एक run शुरू करता है, model को call करता है, tool fire करता है, hook चलाता है, या error में फँसता है, तो row stream के top पर ठीक उसी पल दिखाई देता है। यह आपके संपूर्ण organization के हर agent से हर event को tail करता है, सबसे नया पहले, ताकि आपके पास हमेशा एक current picture हो, stale नहीं। इसका मतलब है कि कहीं log files को tail करने की ज़रूरत नहीं, machines के across grep करने की ज़रूरत नहीं, timestamps को हाथ से एक साथ जोड़ने की ज़रूरत नहीं। आप एक page खोलते हैं और आप पहले से ही production देख रहे हैं। Rows को type के अनुसार color-coded किया गया है, ताकि आप stream को एक नज़र में पढ़ सकें, हर line को parse करने की बजाय। एक नज़र में, हर row आपको यह दिखाता है:

• इसका type, color-coded: agent_start, model_response, tool_use, hook_completed, error, और अधिक।
• एक-line summary कि क्या हुआ, ताकि आपको शायद ही कभी सिर्फ gist पाने के लिए कुछ खोलने की ज़रूरत हो।
• Token counts step के लिए।
• Context-window fill badge जहाँ लागू हो, ताकि prompt growth और approaching compaction visible हों, वे काटने से पहले।

इसे live देखने का मतलब है कि आप एक bad deploy, एक runaway loop, या errors का एक burst को तब पकड़ते हैं जब यह होता है, कल के log review में नहीं।

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वह एक run खोजें जो मायने रखता है

जब कुछ गलत दिखता है, तो आप firehose नहीं चाहते। आप वह single run चाहते हैं जो टूटा। Stream तेज़ी से filter होता है: environment द्वारा, agent द्वारा, session द्वारा, event type द्वारा, या free text द्वारा। Session id या agent id द्वारा filter करें अपने पहले event से अपने last event तक एक run को follow करने के लिए। Event type द्वारा filter करें एक single kind of activity को isolate करने के लिए, उदाहरण के लिए पूरे org में हर error एक view में। Filters को stack करें “everything, everywhere” से “this agent, in prod, erroring” तक कुछ clicks में narrow करने के लिए, फिर जो आप खोजते हैं उस पर act करें। Free-text search सीधे एक message, एक tool name, या एक id की ओर जाता है जो आपके पास पहले से है, इसलिए एक customer report seconds में exact run में बदल जाता है।

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इसे कहाँ खोजें

Event Stream आपका org home है। Sign in करें और यह पहली surface है जहाँ आप land करते हैं, /<org-slug>/ पर, ताकि triage दूसरे पल से शुरू हो जाए जब आप पहुँचते हैं। इसके पीछे, आपके agents SDK के through events emit करते हैं, collector उन्हें आपके Failproof AI Observability server को ship करता है, और stream उन्हें tail करता है जैसे वे infrastructure में arrive करते हैं जो आप control करते हैं। जब आप raw trail की बजाय rolled-up view चाहते हैं, तो हर run के events Sessions पर एक single row में collapse हो जाते हैं, एक click दूर। यह raw source of truth है जिस पर हर दूसरी observe surface build होती है, इसलिए जब एक number कहीं और गलत दिखता है, तो stream वह जगह है जहाँ आप confirm करते हैं कि वास्तव में क्या हुआ।

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संबंधित

• Sessions: वही events हर run के लिए एक row में rolled up, एक git-style execution graph के साथ।
• Telemetry: आपके agents क्या send करते हैं और कैसे events stream तक पहुँचते हैं।
• Error tracking: एक triage surface सब कुछ के लिए जो गलत हुआ।
• Alerts: किसी भी threshold को paging rule में बदलें।
• CLI and agents: आपके terminal से एक ही live trail।