Operation Tracer
功能
- 追踪所有操作（工具调用、LLM调用、错误、压缩）
- SQLite 持久化存储
- 性能分析（慢操作、错误统计）
- 数据导出（JSON/CSV）
- 自动清理旧数据
使用方法
from tracer import OperationTracer
from analyzer import TraceAnalyzer
# 追踪操作
tracer = OperationTracer()
span_id = tracer.start_span("read_file", "tool_call", {"path": "/tmp/test"})
# ... 执行操作 ...
tracer.end_span(span_id, result="success", status="success")
# 分析数据
analyzer = TraceAnalyzer()
summary = analyzer.get_summary()
slow_ops = analyzer.get_slow_operations(threshold_ms=1000)
errors = analyzer.get_error_operations()
追踪内容
| 类型 | 说明 | 元数据示例 |
|---|---|---|
| tool_call | 工具调用 | 名称、参数、耗时、结果、状态 |
| llm_call | LLM 调用 | token 消耗、响应时间 |
| error | 错误和重试 | 错误类型、重试次数 |
| compression | 上下文压缩 | 压缩前后 token 数 |
集成点
- hook-engine PreToolUse Hook →
start_span() - hook-engine PostToolUse Hook →
end_span() - self-improving → 数据分析（
get_summary()/get_error_operations()）
脚本说明
| 脚本 | 功能 |
|---|---|
scripts/tracer.py |
追踪器核心（OperationTracer） |
scripts/analyzer.py |
数据分析器（TraceAnalyzer） |
scripts/test_tracer.py |
测试用例 |
存储
SQLite 数据库路径：traces/agent_traces.db（相对于 workspace）
表结构详见 references/trace_schema.md。