Failproof AI Observability Python SDK Agent Skill

​

Enstrümantasyon yazması kolay ama sessiz yanlış yapmak kolay

​

Sırasıyla ne yapar

1. Planlama. Ajan döngünüzü okur ve yalnızca siz cevaplayabilirsiniz iki soruyu sorar: bir çalışma neyi sayar (session_id) ve ayırt edilebilir oyuncular kimlerdir (agent_id). Kod yazmadan önce bunları kararlaştırır, çünkü daha sonra değiştirmek geçmişinizi böler ve trendleri kırar.
2. Yazma. Kimliği çalışma başına bir kez bağlar, her çağrı sitesinden ipliği geçirmek yerine, ve eşzamanlılık açısından güvenli bir şekil seçer — önemli bir ayrıntı, çünkü belirgin kısayol sessizce iki çakışan çalışmayı bir oturumda karıştırır.
3. Doğrulama. Ajanınızı çalıştırır ve elde edilen olay dosyalarını okur, agent_start bulunup bulunmadığını, ortamın doğru olduğunu ve bir çalışmanın bir oturum ürettiğini kontrol eder.

​

Diğer becerilerle ilişkisi

​

Ön Koşullar

1. Python 3.10+ ve enstrümante etmek istediğiniz ajan kod tabanı.
2. SDK. Müşterilere genel bir dizin yerine özel bir wheel olarak dağıtılır — sorunuz başlamak nasıl alacağınızı ve kuracağınızı kapsar. Beceri kurulum yolunu bilir ve bulamazsa bilgisini tahmin etmek yerine sizi soracaktır.
3. Başka bir şey yok. Pano giriş yok, API anahtarı yok, ağ yok. Beceri SDK’nın yazdığı olay dosyaları ile doğrular, bu nedenle çalışmayı tamamlayıp çevrimdışı olarak kanıtlayabilir.

​

Nerede bulacağınız

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

​

Elle kurmak

• Claude Code: agenteye-python-sdk/ klasörünü ~/.claude/skills/ (her proje) veya <your-repo>/.claude/skills/ (yalnızca o depo) içine kopyalayın. Claude Code bunu otomatik olarak bulur — /skills listesini kontrol edin veya bununla eşleşen bir şey sorun.
• Codex: Codex aynı SKILL.md okur. Paket halinde agents/openai.yaml allow_implicit_invocation: true ayarlar, bu nedenle bir görev bununla eşleştiğinde otomatik olarak seçilir; aksi takdirde $agenteye-python-sdk olarak çağırın.

​

Oturum nasıl görünür

siz   ▸ Bu ajana Failproof AI Observability ekle.

ajan  ▸ Döngünüzü okudum — tools.py içinde bir araç görevlendiricisi, llm.py içinde bir
        Anthropic sarmalayıcısı. Yazı yazılmadan önce iki soru.

        Bir çalışma neyi sayar? İstekleri eşzamanlı olarak yönetiyorsunuz, bu nedenle
        zaten ctx.request_id içinde bulunan istek kimliğini kullanırım — sonra burada
        bir oturum ve günlüklerinizde bir istek aynı dizedir.

        Ve oyuncular kimlerdir? Bir planlayıcı yolu ve bir araştırma yolu görüyorum.
        Onları ayrı olarak etiketle, yoksa bu siz için bir ajanmı?

siz   ▸ İstek kimliği doğru. Bunlar bir ajan, "asistan" olarak adlandır.

ajan  ▸ Bitti. Görevlendiricili ve LLM istemcisini sarmaladım; agent_start ve
        agent_end, hata yolu dahil handle_request'i kapsar. Kimlik için bağlam-yerel
        kullandım — görevlendiriciye araçları bir thread havuzunda çalıştırır ve daha
        basit yaklaşım hiç şikayetçi olmadan eş zamanlı çalışmaları bir oturumda
        karıştırırdı.

        Gerçek bir çalıştırmaya karşı doğruladı: 4 dosya arasında 11 olay —
        agent_start, model_request/response, tool_use/tool_result x3,
        agent_end (outcome=success). environment=production, istek başına bir oturum,
        eşleştirilmiş süreler.

        Bir şey YAPMADIM: batch.py içindeki çalışan havuzunuz doğrudan yürütücüye
        gönderir, bu nedenle oradan gelen olaylar düşer. Bunları da düzeltmemi istiyorsunuz?

​

Ona neler sorabilirsiniz

• “Ajanım neden panoda gösterilmiyor?” → merdiveni yürür: olaylar yazılıyor mu, agent_start var mı, ortam doğru mu, collector aynı yeri okuyor mu.
• “Her şey dev altında iniyor.” → ortam hiç ayarlanmadı veya daha sonraki bir çağrı tarafından sıfırlandı.
• “Token takibini ekle.” → LLM sarmalayıcınızı bulur ve modeli, durdurma nedenini ve kullanımı kaydeder.
• “Alt ajanları da enstrümantle.” → bir oturum, belirgin ajan etiketleri, ana öğeleri altında iç içe.
• “Enstrümantasyon için testler yaz.” → SDK’yi geçici bir dizine gösterir ve yazdığı olaylar için iddialarda bulunur.

​

Dikkat edilecekler

​

Sonraki adımlar

• Python SDK: bu becerinin otomatikleştirdiği şeyin arkasında — her olay türü ve alan — tam olay başvurusu.
• Sessions: enstrümantasyonunuz olaylar iniş sayfasında ne üretir.
• Evaluator Agent Skill: çalışmalar iniş sayfasında bir kez sonraki adım — onları puanlamak.
• CLI Agent Skill: telemetrinizi geri okumak.