agent-trace：AI 智能体调试的黑匣子——完整记录与回放每一次工具调用

agent-trace 是一款专为 AI 智能体设计的观测工具，能够捕获 Claude Code、Cursor 等 MCP 客户端的每一次工具调用、提示词和响应，帮助开发者调试复杂工作流。

agent-trace 的设计目标是提供对 AI 智能体行为的 完全可观测性。它能够：

现代 AI 智能体通过调用外部工具（如文件读写、代码执行、API 请求）来完成复杂任务。agent-trace 会记录每一个工具调用的参数、执行时机和返回结果，形成完整的调用链。

不仅记录智能体发出的请求，还包括用户的原始提示词（prompt）和模型的完整响应。这对于理解智能体的决策逻辑至关重要。

捕获的追踪数据可以被完整回放，开发者可以像观看录像一样重现智能体的整个执行过程，精确定位问题发生的时刻。

agent-trace 基于 MCP（Multi-Client Protocol）协议工作，支持：

• Claude Code
• Cursor
• 其他兼容 MCP 的 AI 客户端

当智能体执行多步骤任务时（例如"分析代码库、找出性能瓶颈、生成优化方案"），中间任何一步的错误都可能导致最终结果偏离预期。agent-trace 让开发者能够逐步检查每个决策点。

在企业环境中，了解 AI 系统访问了哪些数据、执行了哪些操作是合规审计的基本要求。agent-trace 提供了不可抵赖的操作日志。