Retrace
Retrace · Coding
Retrace ist eine Ausführungsreplay-Engine für KI-Agenten. Sie zeichnet jeden Modellaufruf, jede Werkzeugausführung, jede Retrieval-Aktion und jeden Fehler in einem Agentenlauf auf und lässt Ingenieure diesen Lauf dann Schritt für Schritt wiederholen. Wenn etwas kaputtgeht, zweigt man die Ausführung ab dem exakten Span ab, an dem es schiefging. Man ändert eine Eingabe oder ein Modell. Dann lässt man alles Nachgelagerte erneut laufen, um zu sehen, was die Korrektur wirklich bewirkt.
Über Retrace
Was ist Retrace
Retrace ist eine Plattform zum Debuggen und Verifizieren, gebaut für Teams, die KI-Agenten in Produktion bringen. Statt Protokolle zu lesen und zu raten, warum ein Agent eine schlechte Antwort geliefert hat, öffnet man den aufgezeichneten Lauf als Span-Baum. Dann geht man ihn durch, bis man den ersten Schritt findet, der fehlgeschlagen ist, abgedriftet ist oder ein unbegründetes Ergebnis zurückgegeben hat.
Das Produkt zielt auf einen konkreten Schmerz. Agenten verhalten sich nicht deterministisch, ein Fehler, der einmal in Produktion auftaucht, ist also schwer zu reproduzieren. Retrace löst das, indem es Läufe wiederholbar macht. Man erfasst die Ausführung einmal. Dann führt man sie so oft aus wie nötig.
Die größte Einschränkung ist der Umfang. Retrace ist ein Entwicklerwerkzeug, kein No-Code-Produkt, und es setzt voraus, dass der eigene Agent auf den unterstützten SDKs läuft oder mit OpenAI, Anthropic oder Gemini spricht. Teams mit ungewöhnlichen Stacks müssen Aufrufe womöglich von Hand instrumentieren. Außerdem richtet sich der Preis nach dem Trace-Volumen. Agenten mit sehr hohem Volumen treiben einen schnell die Planleiter hinauf.
Erste Schritte
- Installiere das SDK mit
pip install retrace-sdkfür Python odernpm install retrace-sdkfür TypeScript. - Konfiguriere deinen API-Schlüssel mit
retrace.configure(api_key="rt_..."). - Hülle die Agenten-Funktion in den Decorator
@retrace.recordund setzeresumable=True, wenn du später das Kaskaden-Replay mit Abzweigung willst. - Lass deinen Agenten einmal laufen. Anbieteraufrufe zu OpenAI, Anthropic und Gemini werden automatisch instrumentiert, der Trace erfasst sie also ohne Zusatzarbeit.
- Öffne den aufgezeichneten Trace, prüfe den Span-Baum und zweige vom ersten abweichenden Schritt ab, um eine Korrektur zu testen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Retrace.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- KI-Ingenieure, die Fehler von Agenten in Produktion debuggen
- Plattform-Teams, die CI-Prüfungen für Agentenverhalten ergänzen
- Gründer, die prüfen, ob ein Agent produktionsreif ist
Aufgaben
- Einen nicht deterministischen Fehler reproduzieren
- Eine Änderung an Prompt oder Modell testen
- Eine Korrektur vor dem Ausliefern prüfen
- Ausufernde Kosten stoppen
Szenarien
- Ein Kunde meldet eine falsche Antwort und man muss finden, welcher Werkzeugaufruf sie verursacht hat
- Eine Prompt-Anpassung bricht still einen nachgelagerten Schritt
- Ein Team will ein bereinigtes Beispiel eines Fehlers teilen
Wichtigste Funktionen
Aufzeichnung der Ausführung
Retrace erfasst jeden Modellaufruf, jede Werkzeugausführung, jede Retrieval-Aktion und jeden Fehler als Span mit Eingabe, Ausgabe, Kosten und Zeit. Anbieteraufrufe zu OpenAI, Anthropic und Gemini werden automatisch instrumentiert, man muss also nicht jeden einzeln von Hand verdrahten. Das Ergebnis ist eine vollständige, strukturierte Aufzeichnung dessen, was der Agent wirklich getan hat. Kein Teilprotokoll. Keine Vermutung.
Abzweigen und Kaskaden-Replay
Das ist die Fähigkeit, die Retrace von einfachen Monitoring-Werkzeugen für KI-Agenten trennt. Man verzweigt einen aufgezeichneten Lauf an einem einzigen Span mit geänderter Eingabe und wiederholt dann jeden nachgelagerten Schritt im Kaskaden-Replay, sodass der ganze Agent den neuen Pfad erneut durchläuft. Es beantwortet eine Frage, die Protokolle nicht können. Wenn ich diese eine Sache ändere, was bricht weiter unten?
Korrektur beweisen
Nach einer Änderung an Prompt, Werkzeug oder Modell führt Korrektur-beweisen den fehlgeschlagenen Lauf erneut aus und gibt ein Urteil zurück. Man erhält eines von drei Ergebnissen: verbessert, verschlechtert oder unverändert, plus den ersten abweichenden Span. Aus „ich glaube, das hat es behoben" wird ein prüfbares Ergebnis.
Evaluierungs-Gates für CI/CD
Die Fähigkeit zum Bewerten und Freigeben bewertet aufgezeichnete Läufe anhand von Verhaltenskriterien und liefert eine Bestanden/Durchgefallen-Gate-Entscheidung für eine Pipeline. Teams können Verhaltensprüfungen in der CI neben ihren normalen Tests laufen lassen. Ein Agent, der abdriftet, wird abgefangen, bevor er Nutzer erreicht. Multi-Agent-Judge-Detektoren gibt es ab dem Pro-Plan.
Durchsetzung von Budgets und Leitplanken
Bevor dein Agent seinen nächsten Modell- oder Werkzeugaufruf macht, fragt Budget-durchsetzen, ob dieser Aufruf erlaubt ist. Es liefert erlauben, blockieren oder anhalten je nach Kostenbudgets, Schleifenerkennung und Latenzobergrenzen. So stoppst du eine ausufernde Schleife oder einen teuren Kostenausschlag, bevor er passiert. Nicht erst, wenn die Rechnung kommt.
Semantische Suche über Traces
Span-suchen führt eine semantische Suche über aufgezeichnete Spans und Agenten-Erinnerungen aus, um frühere Vorkommen eines Verhaltens, Prompts oder Fehlers nach Bedeutung statt nach exaktem Text zu finden. Ist ein ähnlicher Fehler vor drei Wochen aufgetreten, kann man ihn hervorholen, ohne die genaue Formulierung zu erinnern.
Agenten-Gedächtnis
Retrace liefert einen MCP-basierten Speicher für Erinnerungen, der dauerhafte Fakten, Präferenzen, Korrekturen und Muster aus früheren Agentenläufen hält. Agenten können sie nach Bedeutung abrufen, was hilft, das Verhalten über Sitzungen hinweg konsistent zu halten, statt dieselben Korrekturen jedes Mal neu zu lernen.
Veröffentlichte Tapes
Tape-veröffentlichen macht aus einer gesäuberten Ausführung ein interaktives, teilbares Tape. Nützlich für Fehlerberichte, Demos und Nachbetrachtungen, und die Schwärzung personenbezogener Daten ist in jedem Plan enthalten. Der Gratis-Tarif erlaubt 10 veröffentlichte Tapes pro Monat.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Das schrittweise Replay macht nicht deterministische Agentenfehler reproduzierbar, das Kernproblem, das die meisten Logging-Werkzeuge ungelöst lassen.
- Abzweigen und Kaskaden-Replay testen eine einzelne Änderung gegen den ganzen nachgelagerten Pfad, man sieht Nebenwirkungen also, bevor sie die Produktion erreichen.
- Die automatische Instrumentierung für OpenAI, Anthropic und Gemini reduziert die Einrichtung auf einen Decorator und einen API-Schlüssel.
- Der Gratis-Plan ist echt, kein Test: 1.000 Traces, 10 Abzweig-Replays und die Schwärzung personenbezogener Daten sind enthalten.
- CI-Evaluierungs-Gates lassen Agentenverhalten wie normaler Code testen, mit einem Bestanden/Durchgefallen-Ergebnis, auf das eine Pipeline reagieren kann.
Nachteile
- Kein Self-Service-Einstieg unter $29/mo für deterministisches Kassetten-Replay, Solo-Entwickler haben im Gratis-Plan also begrenzte Replay-Tiefe.
- Der Gratis-Plan hält Traces 7 Tage und gibt einen einzigen Platz, was ein Team, das Traces teilt, nicht abdeckt.
- Der Support beschränkt sich auf die Anbieter OpenAI, Anthropic und Gemini, Agenten auf anderen Modellanbietern brauchen also manuelle Instrumentierung.
Häufige Fragen
Retrace zeichnet Läufe von KI-Agenten auf und macht sie wiederholbar. Man erfasst eine Ausführung einmal, wiederholt sie dann, zweigt sie an jedem Schritt ab und testet Änderungen, ohne dass der ursprüngliche Fehler erneut auftreten muss.
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