Agent Console: локальная аналитика AI-кодирующих агентов

Agent Console — это инструмент для локальной и командной аналитики AI-кодирующих агентов, таких как Claude Code и Codex. Он позволяет отслеживать токены, кэш, модели и стоимость сессий на твоём компьютере и всех устройствах, подключённых через самохостимую командную хаб-систему.

В отличие от многих альтернатив, Agent Console обеспечивает полную локальность данных и возможность анализа в командах, что может быть полезным для разработчиков, работающих с AI-решениями, где важна приватность и контроль. Проект также предлагает возможность подписанных сборок для macOS и аттестованных релизов, что добавляет уровень надежности.

Проект написан на Node.js (версии 22 и выше), а для установки нужно следовать инструкции из README или указать URL репозитория для AI-агента. Обрати внимание, что он имеет MIT-лицензию и не упоминает о каких-либо серьезных ограничениях. Однако стоит учесть, что у него может быть стемированный функционал, который выдает только демонстрационные данные.

Проект **Agent Console** от LockedIn Labs предоставляет инструмент для локального и командного мониторинга использования AI-моделей Claude Code и Codex. Он позволяет отслеживать токены, чтение и запись кэша, модели и стоимость в реальном времени на одном компьютере или на нескольких подключённых устройствах, всё это — в одном локальном консольном приложении.

Основные возможности

Agent Console позволяет пользователям:

  • Отслеживать использование токенов за последние 24 часа, неделю или месяц, включая разбиение на категории (чтение кэша, запись кэша, выходные данные и не кэшированный ввод).
  • Разграничивать активность по сессиям, включая информацию о моделях и подагентов.
  • Подключать дополнительные компьютеры, что позволяет объединять данные из разных источников.
  • Использовать синтетический режим для демонстрации функционала без реальных данных.

Установка

Для установки Agent Console необходимо иметь Git и Node.js версии 22 или выше. Если у тебя нет Git, можно использовать скачивание в формате ZIP. Установка возможна из исходного кода, архивов npm или подготовленных файлов на GitHub Releases. Ниже представлены основные команды для установки:

git clone https://github.com/LockedinLabs-AI/agent-console.git
cd agent-console
node bin/agent-console.mjs --open

Это откроет консоль в браузере по адресу http://127.0.0.1:6787. Если нужно попробовать без использования личных данных, добавь аргумент --demo.

Запуск и использование

После установки можно запустить консоль, выполнив команду запуска. Все подключения к консоли проходят через локальный сервер, который создаётся при старте. Для подключения других устройств используется ссылка для присоединения. Консоль может работать с командами и параметрами для детальной настройки интерфейса, а также для уведомлений. Например:

node bin/agent-console.mjs --listen 0.0.0.0 --open

Таким образом, можно настроить доступ для других компьютеров в локальной сети.

Безопасность и конфиденциальность

Agent Console обеспечивает высокую степень безопасности данных. Вся информация, включая использование токенов и их стоимость, хранится локально и не покидает устройство. Запись включает лишь метаданные, такие как идентификаторы моделей и временные метки, но не включает текстовые данные запросов или ответов. При этом предусмотрены опциональные функции для выражения статистики метрик, которые также находятся под контролем пользователя.

Ограничения

Некоторые ограничения следует учитывать при работе с Agent Console:

  • Для подключения к консоли требуется постоянное соединение, клиент может быть отключён при тайм-ауте.
  • Консоль не предоставляет хостинг и требует локальной установки на каждое устройство.
  • Некоторые дополнительные функции, такие как интеграция с другими службами, могут быть недоступны.

Таким образом, Agent Console — это мощный инструмент для аналитики и мониторинга работы AI-моделей, удобный для локального использования и команды разработчиков.

Открыть на GitHub: LockedinLabs-AI/agent-console →

Что нового на GitHub — короткие обзоры на русском Новые обзоры приходят в Telegram. Без спама, по делу.
Подписаться

Похожие статьи

Популярные темы на сайте