Retrace
Retrace é um mecanismo de reprodução de execução para agentes de IA que registra cada chamada LLM/ferramenta, permite reproduzir e criar forks de falhas a partir da etapa exata quebrada e verifica as correções com portões de avaliação, guardrails e detecção de qualidade.
https://retraceai.tech/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Jul 3, 2026
O que é Retrace
Retrace é uma plataforma de confiabilidade e depuração para agentes de IA, posicionada como “CI para comportamento de agentes de IA”. Ele captura execuções completas de agentes de ponta a ponta – chamadas LLM, invocações de ferramentas, erros, latência e custo – para que as equipes possam inspecionar o que aconteceu na produção e transformar falhas em testes de regressão repetíveis. Projetado para ser agnóstico em relação à estrutura, o Retrace funciona com pilhas de agentes comuns (por exemplo, LangChain, CrewAI, LlamaIndex) e suporta Python e TypeScript, com auto-instrumentação para os principais provedores de modelos (OpenAI, Anthropic e Google Gemini).
Principais Recursos do Retrace
Retrace é um motor de repetição de execução e plataforma de confiabilidade para agentes de IA que registra cada chamada LLM, invocação de ferramenta, custo, latência e erro para que as equipas possam repetir execuções exatas, ramificar a partir do passo onde uma falha se originou e verificar correções antes de lançar. Além da observabilidade, adiciona um fluxo de trabalho de ciclo fechado—gravar → repetir/ramificar → corrigir → provar—além de deteção automática de falhas (por exemplo, lacunas de fundamentação, desvio, agrupamento), aplicação em tempo de execução (orçamentos, limites de loop/passo, portas de aprovação) e portas de avaliação CI que transformam falhas de produção reais em testes de regressão. Funciona em provedores LLM comuns e frameworks de agentes através de instrumentação leve em Python ou TypeScript.
Gravar execuções completas de agentes: Um "decorator"/SDK leve captura cada chamada de modelo, chamada de ferramenta, erro, tempo e custo, transformando cada execução num rastreio que pode inspecionar e reutilizar como um artefato de regressão.
Repetir e ramificar a partir de qualquer passo falhado: Reexecutar uma execução gravada exata ou ramificar a partir do "span" onde as coisas correram mal, editar o prompt/entrada da ferramenta/modelo e repetir em cascata para ver como a trajetória muda.
Verificação "prove-the-fix": Depois de fazer uma alteração, o Retrace pode reexecutar contra o rastreio falhado original e retornar um veredito (por exemplo, corrigido/melhorado/regredido/inalterado) para validar a correção antes do lançamento.
Deteção e análise automatizada de falhas: Sinaliza padrões comuns de falha de agentes, como lacunas de fundamentação/fidelidade, desvio estatístico, clusters de falhas e tipos de falha multi-agente para explicar por que uma execução falhou—não apenas que falhou.
Guardrails e aplicação em tempo de execução: Políticas como orçamentos de custo, deteção de loop, limites de passo, limites de latência e "gateways" pré-chamada (retenção para aprovação) podem parar ou bloquear ações arriscadas para evitar comportamentos descontrolados e gastos inesperados.
Portas de avaliação CI para comportamento do agente: Executa avaliações em CI/CD e falha "builds" quando o comportamento regride em relação a uma linha de base, permitindo "testes de regressão comportamental" para prompts, ferramentas e atualizações de modelo.
Casos de Uso do Retrace
Depuração de incidentes de agentes em produção: Quando um agente falha em produção, os engenheiros podem repetir a execução exata, ramificar na verdadeira causa raiz (não no sintoma final) e validar uma correção com "prove-the-fix" antes de reimplantar.
Lançamento de agentes mais seguros que usam ferramentas (DevOps/SRE): Para agentes que consultam logs/métricas ou acionam ações operacionais, as guardrails (orçamentos, limites de loop, portas de aprovação) reduzem o risco de falhas em cascata ou execuções descontroladas e dispendiosas.
Testes de regressão para alterações de prompt/ferramenta/modelo: Equipas que iteram em prompts, trocam ferramentas ou atualizam modelos podem usar falhas registadas e portas de avaliação para garantir que o comportamento multi-passo não se degrade silenciosamente entre as versões.
Confiabilidade do fluxo de trabalho multi-agente (pesquisa → pipelines de escrita): Em sistemas com agentes de planeamento/pesquisa/escrita, o Retrace ajuda a visualizar a topologia do agente, identificar falhas de "handoff" entre agentes e repetir/ramificar para testar uma coordenação melhorada.
Monitorização de qualidade e conformidade para assistentes empresariais: A deteção de fundamentação e o suporte à rastreabilidade para auditoria e controlo de qualidade para assistentes em contextos regulados ou de alto risco (por exemplo, finanças, saúde, jurídico), onde alucinações e ações inseguras devem ser detetadas precocemente.
Vantagens
Depuração de ciclo fechado: repetir, ramificar e verificar correções em vez de apenas inspecionar logs/métricas.
Abordagem agnóstica de framework e provedor com instrumentação leve (Python/TypeScript) e suporte para provedores LLM comuns.
As guardrails em tempo de execução podem prevenir comportamentos de agente dispendiosos ou inseguros (orçamentos, deteção de loop, "gating" de aprovação).
As portas de avaliação CI convertem falhas reais em testes de regressão comportamental, ajudando as equipas a lançar com mais confiança.
Desvantagens
Algumas capacidades dependem do suporte do provedor/chave (por exemplo, certos fluxos de repetição/avaliação podem ser mais maduros para provedores específicos).
Portas de avaliação significativas exigem um design e limiares de avaliação cuidadosos; a configuração pode ser não trivial para agentes complexos.
A gravação de rastreios detalhados pode levantar considerações de privacidade/conformidade, exigindo uma redação cuidadosa e governação de dados em ambientes sensíveis.
Como Usar o Retrace
1) Crie uma conta: Acesse https://retraceai.tech/ e cadastre-se (o login via GitHub é suportado). Não é necessário cartão de crédito para começar.
2) Instale o SDK do Retrace: Adicione o SDK do Retrace ao seu projeto de agente (Python ou TypeScript). O Retrace é agnóstico em relação à estrutura e funciona com LangChain, CrewAI, LlamaIndex, Vercel AI SDK, AutoGen, etc.
3) Configure sua chave de API: No seu código, configure o Retrace com sua chave de API de espaço de trabalho (o exemplo mostrado no site usa `retrace.configure(api_key="rt_...")`). Isso conecta seu aplicativo ao Retrace para que os rastros possam ser transmitidos para o painel.
4) Adicione o decorador de gravação ao ponto de entrada do seu agente: Envolva sua função principal do agente com o decorador mostrado na documentação: `@retrace.record(name="my-agent")`. Este único decorador captura cada chamada LLM, invocação de ferramenta, custo, tempo e erro.
5) Execute seu agente normalmente: Execute seu agente como de costume. O Retrace captura automaticamente chamadas para OpenAI, Anthropic e Gemini, e registra chamadas de ferramentas e falhas como spans em uma linha do tempo de rastreamento.
6) Observe os rastros serem transmitidos ao vivo (CLI tail opcional): Use a CLI para acompanhar os rastros ao vivo (exemplo do site: `retrace traces tail`). Você verá etapas como classificação de intenção, busca de contexto e geração de resposta com tempos e custos.
7) Inspecione o rastro no painel: Abra a interface do usuário do Retrace para percorrer a linha do tempo, abrir qualquer span e ver a sequência completa de chamadas de modelo/ferramenta. Isso ajuda você a descobrir onde a execução realmente deu errado (muitas vezes antes do erro final).
8) Reproduza uma execução com falha: Execute novamente qualquer rastro gravado para reproduzir o comportamento exato. O Retrace é projetado para que uma falha de produção se torne um teste de regressão permanente que você pode executar novamente.
9) Crie um fork a partir do span exato com falha: Selecione o span onde a execução divergiu ou falhou, então crie um fork para ramificar a partir desse ponto (comandos de exemplo mostrados: `retrace forks create --trace <id> --span <id> --input "..."`).
10) Edite a etapa quebrada (prompt/entrada da ferramenta/modelo) e reproduza em cascata: No fork, altere o que causou a falha (por exemplo, ajuste um prompt, corrija uma entrada de ferramenta ou troque o modelo), então reproduza o fork (exemplo: `retrace forks replay <id> --wait`). O Retrace reproduz em cascata a partir do ponto do fork para que as etapas subsequentes usem o contexto atualizado.
11) Prove a correção com um veredito: Execute a verificação integrada para comparar o fork corrigido com a execução original com falha e obter um veredito (exemplo: `retrace traces verify-fix <id>`), relatado como melhorado/regredido/inalterado (e mostrado como “fix verified” no exemplo do site).
12) Adicione guardrails em tempo de execução (recomendado): Configure guardrails/disjuntores para interromper execuções que excedam orçamentos, demorem muito, estourem o contexto ou excedam os limites de latência. O Retrace pode emitir um HALT para interromper o comportamento descontrolado antes que ele acumule custos ou acione ações ruins.
13) Habilite sinais de detecção (recomendado): Use os recursos de detecção do Retrace para sinalizar automaticamente lacunas de fundamentação, desvio, clusters de falhas e tipos de falha MAST para que você saiba por que uma execução falhou (não apenas que falhou).
14) (Opcional) Adicione sua chave de provedor de modelo para replays no lado do servidor e portões de avaliação: No painel de configurações do Retrace, adicione sua chave de provedor (o site destaca Google/Gemini para portões de avaliação + replays). O Retrace valida a chave ao salvar, a criptografa em repouso, mostra apenas os últimos 4 caracteres e a usa para que os tokens de replay/avaliação sejam cobrados em sua conta de provedor.
15) Crie uma avaliação e um conjunto de dados para teste de regressão: Configure avaliações (e opcionalmente conjuntos de dados e regras de avaliação automática) para que você possa pontuar o comportamento do agente em execuções gravadas e comparar com um comportamento de linha de base (“golden”).
16) Bloqueie PRs com um Eval Gate no CI: Adicione uma etapa de CI que executa o portão de avaliação do Retrace para que as compilações falhem quando o comportamento regredir. Exemplo de etapa do GitHub Actions do site: `retrace eval gate --evaluation $EVAL_ID --trace $TRACE_ID --threshold 0.8` com `RETRACE_API_KEY` em segredos; o comando sai com código 1 em caso de falha.
17) Itere usando o fluxo de trabalho de ciclo fechado: Repita o ciclo de confiabilidade: Registre uma falha real → Reproduza-a → Crie um fork a partir da etapa com falha → Corrija → Prove a correção → Adicione-a aos portões de avaliação para que a mesma regressão seja mais difícil de ser enviada novamente.
Perguntas Frequentes do Retrace
Retrace é um mecanismo de "replay" de execução para agentes de IA que registra cada chamada LLM, invocação de ferramenta e erro, para que você possa reproduzir execuções, ramificar a partir de uma etapa com falha e verificar correções antes de implantar.
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Ferramentas de IA Populares Como Retrace
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O Protocolo A2A (Agent2Agent) é um protocolo de interoperabilidade aberto desenvolvido pelo Google que permite comunicação e colaboração perfeitas entre agentes de IA em diferentes estruturas e fornecedores, independentemente de sua arquitetura subjacente.
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Open Browser Use
Open Browser Use é uma camada de automação de navegador de código aberto e neutra em relação ao tempo de execução do agente que combina uma extensão do Chrome com um CLI/SDK/MCP para permitir controle de guias, navegação e ações cientes do DOM e alimentadas por CDP em diferentes ferramentas de agente de IA.