Failproof AI Observability Python SDK Agent Skill

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इंस्ट्रूमेंटेशन लिखना आसान है और चुपचाप गलत होना भी आसान है

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यह क्या करता है, क्रम में

1. योजना। यह आपके एजेंट लूप को पढ़ता है और दो प्रश्न पूछता है जिनका जवाब केवल आप दे सकते हैं: एक रन क्या माना जाता है (आपका session_id), और पहचानने योग्य अभिनेता कौन हैं (आपका agent_id)। यह कोड लिखने से पहले इन पर सहमति प्राप्त करता है, क्योंकि उन्हें बाद में बदलने से आपका इतिहास विभाजित हो जाता है और रुझान टूट जाते हैं।
2. लिखें। यह पहचान को प्रति रन एक बार बांधता है बजाय इसे हर कॉल साइट के माध्यम से थ्रेड करने के, और यह एक सामग्री-सुरक्षित आकार चुनता है — एक विवरण जो महत्वपूर्ण है, क्योंकि स्पष्ट शॉर्टकट चुपचाप दो अतिव्यापी रन को एक सत्र में मिलाता है।
3. सत्यापित करें। यह आपके एजेंट को चलाता है और परिणामी इवेंट फाइलों को पढ़ता है, जांच करता है कि agent_start मौजूद है, पर्यावरण सही है, और एक रन ने एक सत्र बनाया है।

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यह अन्य कौशलों से कैसे संबंधित है

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पूर्वापेक्षाएं

1. Python 3.10+ और वह एजेंट कोडबेस जिसे आप इंस्ट्रूमेंट करना चाहते हैं।
2. SDK। इसे ग्राहकों को एक निजी व्हील के रूप में वितरित किया जाता है न कि सार्वजनिक इंडेक्स से — आपकी ऑनबोर्डिंग इसे कैसे प्राप्त करें और इंस्टॉल करें कवर करती है। स्किल इंस्टॉल पथ जानती है और यदि यह इसे नहीं पा सकती तो आपसे पूछेगी न कि अनुमान लगाएगी।
3. कुछ भी नहीं। कोई डैशबोर्ड लॉगिन नहीं, कोई API कुंजी नहीं, कोई नेटवर्क नहीं। स्किल उन इवेंट फाइलों के विरुद्ध सत्यापन करती है जो SDK लिखती हैं, इसलिए यह समाप्त कर सकती है और अपने काम को ऑफलाइन साबित कर सकती है।

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इसे कहां से प्राप्त करें

npx skills add FailproofAI/skills --skill agenteye-python-sdk -a claude-code

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इसे हाथ से इंस्टॉल करना

• Claude Code: agenteye-python-sdk/ फोल्डर को ~/.claude/skills/ (हर परियोजना) या <your-repo>/.claude/skills/ (केवल उस रेपो) में कॉपी करें। Claude Code इसे स्वचालित रूप से खोजता है — /skills सूची देखें, या बस ऐसा कुछ पूछें जो इससे मेल खाता है।
• Codex: Codex समान SKILL.md पढ़ता है। बंडल किया गया agents/openai.yaml allow_implicit_invocation: true सेट करता है, इसलिए यह स्वचालित रूप से चयनित है जब कोई कार्य मेल खाता है; अन्यथा इसे $agenteye-python-sdk के रूप में लागू करें।

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एक सत्र कैसा दिखता है

आप   ▸ इस एजेंट में Failproof AI Observability जोड़ें।

एजेंट ▸ आपका लूप पढ़ा — tools.py में एक टूल डिस्पैचर, llm.py में एक Anthropic
        रैपर। कोई भी कोड लिखने से पहले दो प्रश्न।

        एक रन क्या माना जाता है? आप अनुरोधों को समवर्ती रूप से संभालते हैं, इसलिए मैं
        अनुरोध आईडी का उपयोग करूंगा जो आपके पास पहले से ctx.request_id में है — फिर यहां
        एक सत्र और आपके लॉग में एक अनुरोध एक ही स्ट्रिंग हैं।

        और अभिनेता कौन हैं? मुझे एक प्लानर पथ और एक शोधकर्ता पथ दिख रहा है।
        उन्हें अलग से लेबल करें, या यह आपके लिए एक एजेंट है?

आप   ▸ अनुरोध आईडी सही है। वे एक एजेंट हैं, इसे "assistant" कहते हैं।

एजेंट ▸ हो गया। डिस्पैचर और LLM क्लाइंट को लपेटा; agent_start और
        agent_end handle_request को ब्रैकेट करते हैं, त्रुटि पथ सहित। एक
        संदर्भ-स्थानीय पहचान के लिए उपयोग किया — आपका डिस्पैचर थ्रेड पूल में उपकरण चलाता है, और
        सरल दृष्टिकोण समवर्ती रन को एक सत्र में शिकायत किए बिना मिलाता।

        एक वास्तविक रन के विरुद्ध सत्यापित: 4 फाइलों में 11 इवेंट्स —
        agent_start, model_request/response, tool_use/tool_result x3,
        agent_end (outcome=success)। environment=production, प्रति अनुरोध एक सत्र,
        जोड़े गए अवधि।

        एक चीज मैंने नहीं की: आपके batch.py में वर्कर पूल सीधे निष्पादक को
        सबमिट करता है, इसलिए वहां के इवेंट्स को हटाया जाएगा। क्या आप चाहते हैं कि मैं
        उन्हें भी ठीक करूं?

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आप इससे क्या पूछ सकते हैं

• “मेरा एजेंट डैशबोर्ड पर क्यों दिखाई नहीं दे रहा?” → सीढ़ी चलाता है: क्या इवेंट्स लिखे जा रहे हैं, क्या agent_start है, पर्यावरण सही है, क्या संग्राहक एक ही जगह पढ़ रहा है।
• “सब कुछ dev के तहत आता है।” → पर्यावरण कभी सेट नहीं किया गया था, या बाद की कॉल द्वारा रीसेट किया गया था।
• “टोकन ट्रैकिंग जोड़ें।” → आपके LLM रैपर को ढूंढता है और मॉडल, स्टॉप कारण, और उपयोग रिकॉर्ड करता है।
• “उप-एजेंटों को भी इंस्ट्रूमेंट करें।” → एक सत्र, विशिष्ट एजेंट लेबल, उनके माता-पिता के तहत नेस्टेड।
• “इंस्ट्रूमेंटेशन के लिए परीक्षण लिखें।” → SDK को एक अस्थायी निर्देशिका पर इंगित करता है और इवेंट्स पर कि यह लिखती है पर कथन।

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क्या देखने के लिए

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अगले कदम

• Python SDK: पूर्ण इवेंट संदर्भ — हर इवेंट प्रकार और फील्ड — जो यह स्किल स्वचालित करता है उसके पीछे।
• Sessions: आपका इंस्ट्रूमेंटेशन एक बार इवेंट्स आते हैं तो क्या बनाता है।
• Evaluator Agent Skill: अगला कदम एक बार रन आ रहे हों — उन्हें स्कोर करना।
• CLI Agent Skill: आपकी टेलीमेट्री को वापस पढ़ना।