エージェント思考過程可視化しデバッグの効率化

## AIエージェント思考過程を可視化するデバッグツール ### プロジェクト概要 エージェント思考過程可視化ツールは、AIエージェントの内部動作を詳細に可視化し、デバッグ効率を飛躍的に向上させるシステムです。各ステップでの判断理由、ツール呼び出し、中間結果を分かりやすく表示し、問題の原因特定を支援します。 ### 背景と課題 AIエージェント（LLMが複数のツールを自律的に使用して問題を解決するシステム）の開発には、以下の課題がありました。 **ブラックボックス性**：エージェントが「なぜ」その判断をしたのか、内部で何が起きているのかが見えにくく、問題が発生しても原因が特定できませんでした。 **非決定的な動作**：同じ入力でも異なる結果が出ることがあり、再現性のあるデバッグが困難でした。 **複雑な依存関係**：複数のツール呼び出しが連鎖する場合、どのステップで問題が発生したのか追跡が難しくありました。 ### ソリューションの詳細 **1. ステップバイステップ可視化** エージェントの実行を、各ステップ（思考→ツール選択→ツール実行→結果解釈）に分解して表示します。各ステップの入力、出力、所要時間を確認できます。 **2. 思考過程の表示** LLMの内部推論（Chain of Thought）を可視化します。「なぜこのツールを選んだのか」「どのような前提で判断したのか」が明確になり、誤りの原因を特定しやすくなります。 **3. ツール呼び出しトレース** 各ツール呼び出しのパラメータ、レスポンス、実行時間を詳細に記録します。外部API呼び出しのエラーやタイムアウトも捕捉し、問題箇所を特定できます。 **4. タイムライン表示** 実行フロー全体をタイムラインで表示し、並列処理やボトルネックを視覚的に把握できます。「この API 呼び出しに時間がかかっている」といった性能問題も発見できます。 **5. リプレイ・比較機能** 過去の実行をリプレイし、特定のステップから再実行することができます。異なる実行結果を並べて比較し、差分を分析する機能も備えています。 ### 技術的特徴 OpenTelemetry準拠のトレースフォーマットを採用し、既存のオブザーバビリティツール（Jaeger、Grafana Tempo等）との連携も可能です。 LangChain、LlamaIndex、AutoGPTなど主要なエージェントフレームワークに対応したインテグレーションを提供しています。数行のコード追加で、詳細なトレースを取得できます。 ### 導入効果 導入チームでは、エージェントのデバッグ時間が平均60%短縮されました。「問題の原因がすぐに分かるようになった」「これまで見えなかった動作が理解できた」という声が多く寄せられています。本番環境での問題調査にも活用され、インシデント対応時間の短縮にも貢献しています。