MiroFlow bietet eine vollständige Lösung für die Beobachtbarkeit:
- Visuelle Debugging-SchnittstelleIntegrierte Web UI zur Verfolgung der kompletten Ausführung und des Datenflusses des Smart Body
- Benchmark-TestreiheEnthält vorkonfigurierte Auswertungsskripte zur Unterstützung der automatischen Leistungsüberprüfung von Standardtestsätzen wie GAIA
- VerfolgungsprotokollsystemDokumentation der Entscheidungskette, Protokolle über die Verwendung der Werkzeuge und Zwischenergebnisse für jede Intelligenz
- Sandbox-TestumgebungIsolationstest über E2B-Sandbox, Unterstützung für schnelles Deployment und Rollback von Docker-Images
Der Entwickler kann über die folgende Website erreicht werdenuv run main.py traceum den Verlauf der Ausführung einzelner Aufgaben in Echtzeit zu überwachen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiroFlow: ein Rahmen für den Aufbau, die Verwaltung und die Skalierung von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Effizienz der Fehlersuche bei der Entwicklung von KI-Intelligenzen optimieren?
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