Retrace

Retrace 快速入门

AI Agent 执行回放引擎——录制、回放、分叉、分享，像 Git 一样管理 Agent 的每次执行。

这是什么？适合谁？

Retrace 是一个 AI Agent 的执行回放引擎。它录制 AI Agent 的每一次 LLM 调用、工具调用和错误，让你可以像调试普通代码一样调试 AI Agent 的行为。它的核心能力是「确定性回放」——从失败步骤精确重现，并且支持 Git 式的「分叉」——从失败点创建分支，尝试不同修复方案。

传统 AI Agent 调试的痛点：Agent 执行失败了，你只能看日志猜测原因，无法重现。Retrace 解决了这个问题。

适合：AI Agent 开发者和调试者、需要 Agent CI/CD 的团队、多 Agent 系统的执行可视化、Agent 回归测试。

准备工作

• 注册账号：访问 retraceai.tech 注册
• Free tier：1,000 traces/月，适合个人开发者
• Pro tier：$99/月，50,000 traces + Eval Gates + 无限 Guardrails
• 安装 SDK：npm install @retraceai/sdk 或 pip install retraceai

3 步快速上手

第 1 步：安装 SDK

# Python
pip install retraceai

# Node.js
npm install @retraceai/sdk

第 2 步：集成到 Agent 代码

from retraceai import Retrace

# 初始化，自动开始录制
retrace = Retrace(api_key="your_key")

@retrace.trace
def agent_execute(task):
    # 你的 Agent 执行逻辑
    result = llm_call(task)
    tool_result = tool_execute(result)
    return tool_result

或使用上下文管理器：

with retrace.session("debug-session"):
    agent.run("帮我修复这个 bug")

第 3 步：查看和回放

登录 retraceai.tech 控制台，你会看到每次执行的完整录制：

• 每次 LLM 调用的 prompt 和 response
• 每次工具调用的输入和输出
• 错误发生时的完整上下文
• 点击「Replay」从任意步骤精确重现

进阶用法

分叉执行

类似 Git 分支，从失败步骤创建新分支尝试不同修复：

# 从失败点分叉
fork = retrace.fork(session_id="debug-session", from_step=3)
fork.run("换一种方式处理这个错误")

Eval Gates（Pro 功能）

修复后自动验证 Agent 行为：

retrace.add_eval_gate(
    name="no_error",
    check=lambda result: result.error is None
)

Guardrails（Pro 功能）

设置无限护栏规则，防止 Agent 越界：

retrace.add_guardrail(
    name="no_file_delete",
    rule=lambda action: "rm -rf" not in action.command
)

常见问题 FAQ

Q1：Retrace 和 LangSmith 有什么区别？

A：LangSmith 侧重 LLM 调用的追踪和评估，Retrace 专注 Agent 执行的录制、回放和分叉。LangSmith 更适合 LLM 应用开发，Retrace 更适合 Agent 调试和 CI/CD。

Q2：录制会影响 Agent 性能吗？

A：SDK 开销极小，通常 <50ms 延迟。录制数据异步上传，不影响 Agent 主流程。

Q3：数据安全吗？录制了什么？

A：录制内容包括 LLM 调用的 prompt/response、工具调用的输入输出、错误信息。数据存储在 Retrace 云端。Pro 版支持数据保留策略配置。

Q4：支持哪些 Agent 框架？

A：支持 Python 和 Node.js SDK，可集成 LangChain、CrewAI、AutoGen、自定义 Agent 等主流框架。

参考链接

• Retrace 官网
• 定价页
• Product Hunt 页面