AgentCanvas - VstormのオープンソースPydantic AI可視化ツール

AgentCanvasとは何ですか？

AgentCanvasは、Vstormが提供するオープンソースのPydantic AI可視化ツールです。Logfireトラッキングと統合されたAIエージェントの実行時ログを、インタラクティブなHTMLフローチャートレポートに自動的に変換し、各モデル呼び出し、ツール実行、ネストされたサブエージェント、トークン消費量、および正確なコストを明確に表示します。出力は単一の自己完結型HTMLファイルであり、サーバーなしでオフラインで表示できるため、AIが実際に何をしているのかをクライアントに説明するのに最適です。

AgentCanvasの主な機能

• ブロックフローチャートエージェントの運用チェーンを完了するため User → Agent → Model → Tools → Answer 流動的な構造が提示され、キャンバスのパン、拡大縮小、ドラッグ操作をサポートします。
• ネストされたサブエージェントの再帰表示ツール自体が別のエージェントである場合、自動的にネストされたフレームを描画し、任意の深さでの再帰的な展開をサポートします。
• 会話の全記録会話の各ラウンドは個別のフレームとして表示され、完成したフレームはサイドバーに表示されます。 user → assistant → user → assistant 原文の書き起こし。
• 推論プロセスを視覚化するモデルの「思考プロセス」の概要と、各モデル呼び出しノードおよび対話レコードに付随する推論トークンの数を表示します。
• 正確なコスト計算：に基づく genai-prices ライブラリは、各モデル呼び出しと全体の実行にかかる実際の費用を個別に計算します。
• トークン使用統計入力トークン、出力トークン、推論トークンの数をレイヤーごとに表示し、合計を集計します。
• 詳細パネルクリックすると、プロバイダー、終了理由、応答ID、利用可能なツールの一覧と説明、出力モード、Thinking構成などのメタデータが表示されます。
• ガイド付きプレゼンテーションモード：サポート自動再生そして手順を追って説明するスペースキー、クリックキー、矢印キーの2つのモードが利用可能で、元に戻す機能もサポートしています。クライアントへのデモを容易にするため、自然言語によるナレーション機能も搭載されています。
• 単一ファイル形式の自己完結型出力最終的な出力は単一のHTMLファイルであり、ビルドもサーバーも不要で、オフラインでも実行でき、メールで簡単に送信できます。

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AgentCanvasの使い方

• インストールツールpipでインストール（ワンクリック） pip install agentcanvas。
• 読み取りトークンを設定する環境変数を設定する LOGFIRE_READ_TOKEN（または書く） .env （ファイル）は、Logfire Query API を介してエージェントのランタイムトレースデータを読み取るために使用されます。
• （オプション）リージョンアドレスを設定するEU地域からLogfireデータを読み取るには、設定を行います... LOGFIRE_BASE_URL=https://logfire-eu.pydantic.dev。
• 最新の運用レポートを生成する：埋め込む agentcanvas このコマンドは、最新のエージェント実行記録を自動的に読み込み、以下の内容を出力します。 agent_flow.html そして、ブラウザで開いてください。
• 過去の作戦一覧を見る：埋め込む agentcanvas --list 最近記録されたすべてのランニング記録を一覧表示します。
• 特定のトレース可視化を指定します：埋め込む agentcanvas --trace-id <id> 特定の操作に関するフローチャートを作成する。
• カスタム出力ファイル名：埋め込む agentcanvas -o report.html --no-open 出力ファイル名を指定し、ブラウザが自動的に開かないようにします。
• （オプション）サンプルエージェントを実行しますリポジトリディレクトリで実行 uv sync --all-extras --prerelease=allow そして uv run --prerelease=allow python assets/scripts/main.py サンプル追跡データを生成し、実行します。 agentcanvas 視覚化。
• ライブラリパターンの統合Pythonコードでのインポート LogfireClient、parse_run、render_htmlこのプログラムはトレースデータをプログラム的に取得し、HTML文字列としてレンダリングした後、ファイルに書き込みます。

AgentCanvasプロジェクトのアドレス

• GitHubリポジトリ：https://github.com/vstorm-co/agentcanvas

AgentCanvasの主な利点

• 侵入ゼロの可視化既存のエージェントコードを変更する必要はありません。Logfireから既存のOpenTelemetry GenAIスパンデータを直接読み取ります。
• 生産レベルのコスト透明性実際のトークンデータに基づいて正確な手数料を計算することで、「AIブラックボックス」や「制御不能なコスト」といった問題点を解決します。
• 顧客コミュニケーションツール技術的な実装をビジネス用語に翻訳し、技術的な知識を持たない顧客がエージェントの意思決定プロセスとツール呼び出しロジックを理解できるようにする。
• 再帰アーキテクチャのネイティブサポート一般的なフローチャートツールとは異なり、Pydantic AIのネストされたサブエージェントパターンに対応したネイティブな再帰レンダリング機能を備えています。
• MITオープンソースライセンス社内ツールチェーンや商用プロジェクトに自由に統合できます。

AgentCanvasと類似の競合製品との比較

AgentCanvasの応用シナリオ

• 顧客デモとレポート顧客の信頼を築くために、会議中にエージェントの意思決定プロセス全体、ツール呼び出しのシーケンス、およびリアルタイムのコストを直接的に実演する。
• 本番環境のデバッグエージェントが誤ったツールを呼び出したステップや、異常に高いトークン消費量を生成したステップを、視覚化によって迅速に特定します。
• コスト監査と最適化各モデル呼び出しごとに正確なコストデータに基づいて、高コストなプロセスを特定し、プロンプトまたはモデルの選択を最適化します。
• エージェントアーキテクチャドキュメント静的なアーキテクチャ図の代わりに、実際のランタイムフローチャートを技術文書または成果物として使用してください。
• マルチエージェントシステム監視複雑な入れ子構造のエージェントシステムでは、各レベルでの呼び出し関係を再帰的に可視化することで、「マトリョーシカ人形」のようなブラックボックス状態を回避します。