Glassbrain

Что такое Glassbrain?

Glassbrain — это инструмент визуальной отладки для AI-приложений. Он фиксирует каждый шаг выполнения AI — от ввода пользователя через парсинг, поиск и вызовы LLM до финального вывода — и отображает эту последовательность в виде интерактивного кликабельного дерева трасс.

Когда вывод неверный или что-то ломается в продакшене, Glassbrain помогает понять причину: вы можете изучить данные за любым шагом, скорректировать входные данные и перезапустить с этой точки без повторного деплоя. Также предоставляются подсказки по исправлениям, фокусирующиеся на том, что изменить, а не просто на ошибке.

Ключевые возможности

• Визуальное дерево трасс цепочки рассуждений: Просматривайте весь workflow как узлы (например, input, parser, retriever, document store, LLM call, formatter, final output), чтобы точно найти, где всё пошло не так.
• Интерактивный осмотр узлов: Наводите или выбирайте части трассы, чтобы изучить промежуточные данные вместо чтения длинных сырых логов.
• Time-Travel Replay: Кликните любой узел, смените input и перезапустите выполнение с этой точки, чтобы проверить потенциальные исправления без деплоя.
• Side-by-side Diff View: Сравнивайте результаты «до» и «после», чтобы изменения были наглядны.
• AI-подсказки по исправлениям: Генерирует конкретные предложения по корректировкам (например, смена temperature или включение strict JSON mode) на основе сбоев.
• Общие сессии отладки: Создавайте URL для сессии отладки, чтобы коллеги могли просмотреть ту же трассу и контекст.
• Установка в одну строку для трассировки: Установите и добавьте один импорт (npm install glassbrain), чтобы начать захват трасс.

Как использовать Glassbrain

1. Установите пакет с помощью npm install glassbrain и добавьте один импорт в приложение, чтобы Glassbrain мог захватывать трассы.
2. Воспроизведите проблему в вашем AI-приложении (например, неверный ответ или сбой).
3. Откройте сессию в Glassbrain, чтобы просмотреть дерево трасс и выявить проблемный шаг.
4. Осмотрите и перезапустите: кликните нужный узел, измените input и перезапустите с этой точки для быстрого тестирования исправлений.
5. Проверьте результаты с помощью diff-view до/после и поделитесь ссылкой на отладку с командой.

Сценарии использования

• Проверка точности support-чатбота: Когда пользователи жалуются на неверный ответ (например, несоответствие окна возврата), используйте дерево трасс, чтобы найти, где рассуждения модели или поиск привели к ошибке.
• Диагностика сбоев в продакшене: Для ошибок вроде rate limiting при вызове OpenAI API изучите трассу, чтобы выявить корень проблемы и влияние retry-логики.
• Итерации промптов и параметров генерации: Если формат вывода нестабилен, примените предложенные изменения (например, strict JSON mode или снижение temperature) и проверьте эффект через replay и diff-view.
• Отладка LLM-workflow на этапах поиска: Когда проблемы в ранних стадиях (парсинг, retrieval или document store), диагностируйте на правильном узле, а не только по финальному выводу.
• Командный отклик на инциденты: Поделитесь ссылкой на сессию отладки, чтобы коллеги могли изучить трассу и совместно принять решения по replay/исправлениям.

FAQ

Что фиксирует Glassbrain?

Glassbrain захватывает шаги выполнения AI — от ввода пользователя через парсинг, поиск, хранение документов, вызовы LLM, форматирование до финального вывода — и представляет их в интерактивном дереве трасс.

Что значит time-travel replay?

Time-travel replay — это возможность кликнуть узел в трассе, изменить input для этого шага и перезапустить с этой точки без деплоя.

Какие модели и фреймворки поддерживает Glassbrain?

Сайт указывает поддержку OpenAI, Anthropic и LangChain, а также LlamaIndex, плюс OpenTelemetry-compatible endpoint для кастомных стеков.

Можно ли поделиться сессией отладки с командой?

Да. Glassbrain генерирует общую ссылку (URL сессии отладки), чтобы другие могли просмотреть трассу и контекст.

Можно ли попробовать Glassbrain бесплатно?

Да. На странице указаны Free-планы за $0/месяц без карты.

Альтернативы

• Инструменты наблюдаемости/телеметрии на основе логов и трасс (например, рабочие процессы на базе OpenTelemetry): Полезны для захвата системной активности, но обычно требуют ручного анализа логов и не обеспечивают воспроизведение на уровне узлов и интерактивное дерево трасс.
• Платформы мониторинга LLM-приложений (ориентированные на трассы и оценку): Похожи по сбору данных трасс для AI-рабочих процессов; различия обычно в наличии воспроизведения с путешествием во времени, сравнения до/после и совместного доступа к сессиям как части основного UX.
• Традиционная отладка ошибок с инструментацией на уровне SDK: Помогает выявлять сбои в API-вызовах, но часто не имеет единой визуальной трассы полного AI-пайплайна от ввода до финального вывода.
• Инструменты отладки и оценки, ориентированные на промпты: Полезны, когда основная проблема в поведении промпта, но могут не охватывать этапы полного рабочего процесса, такие как retrieval и взаимодействие с хранилищем документов.