Heron
Heron, yerleşik bir kontrol paneli, metrikler ve SFT veri dışa aktarımı ile ağ trafiğinden (pcap/canlı/eBPF) ajan dönüşlerini ve LLM/araç etkileşimlerini yeniden yapılandıran, pasif, sıfır müdahaleli bir yapay zeka ajanları gözlemlenebilirlik aracıdır - SDK yok, proxy yok, kod değişikliği yok.
https://github.com/Netis/heron?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jun 29, 2026
Heron Nedir
Heron (Netis/heron), kendisini “yapay zeka ajanları için Wireshark” olarak konumlandırıyor: kod enstrümantasyonu veya istekleri bir proxy üzerinden yönlendirme yerine, yakalanan trafikten doğrudan davranışlarını yeniden yapılandırarak yapay zeka ajanlarının ne yaptığını görmenizi sağlayan bir gözlemlenebilirlik ürünü. Ajan iş akışlarına (planlayıcı → araç çağrıları → sonuçlar → sonraki adım) ve LLM etkileşimlerine odaklanır, zaman çizelgelerini, çağrı başına ayrıntıları, hataları ve performans/kullanım metriklerini keşfetmek için yerel bir web konsolu (http://localhost:3000) sağlar. Yakalanan .pcap dosyalarını ayrıcalıklar olmadan yeniden oynatmayı, libpcap aracılığıyla canlı yakalamayı (uygun yeteneklerle), uzak bir probdan isteğe bağlı ZMQ alımını ve ana bilgisayarda SSL sınırında TLS trafiğini gözlemlemek için deneysel bir Linux eBPF modunu destekler.
Heron Temel Özellikleri
Heron (Netis/heron), yapay zeka ajanları için pasif bir gözlemlenebilirlik aracıdır. "Yapay Zeka Ajanları için Wireshark" olarak konumlandırılan bu araç, herhangi bir SDK, proxy veya kod değişikliği gerektirmeden ve istek yolunda yer almadan, ağ trafiğinden (pcap/canlı yakalama) veya ana bilgisayar düzeyindeki TLS sınırlarından ajan dönüşlerini, araç çağrılarını ve LLM etkileşimlerini doğrudan yeniden yapılandırır. Düz metin HTTP/SSE'yi ayrıştırır (veya isteğe bağlı Linux eBPF SSL uprobları aracılığıyla şifresi çözülmüş içeriği yakalar), yaygın LLM kablo API'lerini (OpenAI/Anthropic/Gemini ve OpenAI uyumlu sunucular) tanımlar, zaman çizelgeleri ve hizmet-topoloji grafikleri oluşturur, gecikme/token metriklerini hesaplar ve sonuçları (varsayılan olarak DuckDB, isteğe bağlı olarak ClickHouse) yerel bir web konsolu ve REST API'sinin arkasında depolar, gerçek trafiği SFT'ye hazır veri kümelerine aktarma yeteneği ile birlikte.
Sıfır müdahaleli pasif yakalama: LLM/ajan trafiğini kablo üzerinden (pcap tekrarı veya canlı arayüz) veya ana bilgisayarın TLS sınırında gözlemler, SDK enstrümantasyonu, proxy kullanımı ve istemci kodu değişiklikleri gerektirmezken istek yolunun dışında kalır.
Ajan dönüşü yeniden yapılandırması: Çoklu çağrılı ajan iş akışlarını (planlayıcı → araç → sonuç → sonraki adım) tek, adreslenebilir "dönüşler" halinde birleştirir; Claude Code ve Codex CLI gibi araçlar için adlandırılmış profiller ve genel bir mod sunar.
Kablo API algılama ve anlamsal kod çözme: Popüler LLM API'lerini (OpenAI Sohbet Tamamlamaları/Yanıtları, Anthropic Mesajları, Gemini) otomatik olarak algılar ve kodunu çözer ve kablo üzerindeki baytları inceleyerek OpenAI uyumlu arka uçları (vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, LM Studio, LiteLLM) destekler.
Derinlemesine incelemeli canlı konsol: Zaman çizelgeleri, çağrı başına istek/yanıt incelemesi, ajan oturumları/dönüşleri, ham HTTP, boru hattı sağlığı ve performans, kullanım ve hatalar için panolar için gömülü web kullanıcı arayüzü (localhost:3000).
Operasyonel düzeyde metrikler ve topoloji görünümleri: TTFT/E2E gecikmesi/TPOT, token verimi, hata oranları, çağrı hacmi, gecikme yüzdelikleri hesaplar ve hizmetten hizmete yolları (istemciler → proxy'ler → çıkarım arka uçları) yönlendirilmiş bir grafik olarak görselleştirir.
Gerçek trafikten SFT yörünge dışa aktarımı: Yeniden yapılandırılmış dönüşleri/oturumları, yakalanan ajan çalıştırmalarını ince ayar verilerine dönüştürmek için OpenAI tarzı mesajlar JSONL'ye (araç çağrıları/sonuçları ve yapılandırılmış argümanlar dahil) dışa aktarır.
Heron Kullanım Alanları
Ajan hata ayıklama ve QA: Geliştiriciler, yeniden yapılandırılmış dönüşleri ve tam istek/yanıt gövdelerini inceleyerek (ajanda değişiklik yapmadan) takılıp kalmış araç çağrılarını, döngüleri, hatalı istemleri ve beklenmeyen çıktıları teşhis edebilir.
Çıkarım platformu gözlemlenebilirliği: Yapay zeka platform ekipleri, gerçek hizmet topolojisini (istemci → LiteLLM → vLLM/SGLang, vb.) haritalandırabilir, her bir adımın gecikmesini ölçebilir ve gözlemlenen trafiğe dayanarak sessiz model/uç nokta değişikliklerini tespit edebilir.
FinOps / maliyet atfı: Mühendislik yöneticileri ve FinOps, periyodik SDK dışa aktarımları yerine gerçek trafikten elde edilen kanıtları kullanarak ajan türüne, modele, uç noktaya ve oturuma göre kullanımı ve performansı atfedebilir.
Uyumluluk, denetim ve olay müdahalesi: Güvenlik/uyumluluk ekipleri, ajanların ne gönderdiğini/aldığını (trafiğin şifresi çözüldüğünde) bir kez yakalama kanıt zincirini sürdürebilir, üretim yollarını etkilemeden denetimleri ve soruşturmaları destekleyebilir.
Model eğitimi için veri kümesi oluşturma: ML ekipleri, gerçek ajan etkileşimlerini, araç çağrı yapısını ve sağlayıcı kablo formatlarını koruyarak, dönüşleri/oturumları yapılandırılmış JSONL olarak dışa aktararak SFT veri kümelerine dönüştürebilir.
Artıları
SDK/proxy gerektirmez ve istek yolunda değildir, dağıtım sürtünmesini azaltır ve gözlemci kaynaklı kesintileri önler.
Yüksek doğrulukta görünürlük: tam istek/yanıt gövdelerini yakalar (düz metin mevcut olduğunda) ve yalnızca çağrı başına günlükleri değil, daha yüksek düzeyde ajan dönüşlerini yeniden yapılandırır.
Kablo düzeyinde algılama yoluyla birden fazla LLM sağlayıcısı ve OpenAI uyumlu çıkarım sunucusu ile geniş uyumluluk.
Taşınabilir dağıtım: gömülü konsollu tek bir ikili; çevrimdışı/CI analizi için pcap tekrarını destekler.
Eksileri
Düz metin HTTP görünürlüğü gerektirir; şifreli trafik, TLS sonlandırmasının arkasına yerleştirilmeyi veya ek yeteneklere sahip deneysel Linux eBPF SSL-urobe yakalamasının kullanılmasını gerektirir.
Pasif yakalama, açık izleme/SDK etiketlemeye kıyasla dağıtılmış istemci kümeleri arasında uçtan uca korelasyonu sınırlayabilir.
Bazı formatlar yalnızca kısmen desteklenir; desteklenmeyen kablo formatları kod çözülmek yerine atlanır/raporlanır.
Canlı arayüz yakalama, yükseltilmiş ayrıcalıklar/yetenekler gerektirebilir (örn. Linux'ta CAP_NET_RAW/CAP_NET_ADMIN).
Heron Nasıl Kullanılır
1) Heron'u Kurun (Linux/macOS, kullanıcı yerel, sudo yok): Tek satırlık yükleyiciyi çalıştırarak `heron` ikilisini kullanıcı yerel bir dizine yerleştirin.
Komut:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Netis/heron/main/install.sh | INSTALL_DIR="$HOME/.local" sh
2) Kurulumu Doğrulayın: İkilinin çalıştığını ve PATH'inizde olduğunu onaylayın.
Komutlar:
heron --version
heron --help
3) .pcap tekrarı kullanarak ayrıcalıksız bir duman testi çalıştırın: LLM trafiği içeren mevcut bir paket yakalamasını yeniden oynatın. Bu, canlı yakalama ve özel ayrıcalıklar gerektirmez.
Komut:
heron --pcap-file capture.pcap --no-retention
İpucu: Bir pcap'iniz yoksa, `testdata/pcaps/` içindeki repo fikstürlerini kullanın ve herhangi birini yeniden oynatın.
4) Web konsolunu açın: Heron'u başlattıktan sonra, ajan dönüşlerini, zaman çizelgelerini ve metrikleri incelemek için yerleşik konsolu tarayıcınızda açın.
URL:
http://localhost:3000
Not: Bir pcap yeniden oynatmayı bitirdikten sonra, Heron API/konsolu kullanılabilir tutar, böylece göz atabilirsiniz. Çıkmak için Ctrl+C'ye basın veya işlem hattı boşaldığında otomatik olarak çıkmak için `--exit-after-drain` parametresini kullanın.
5) Sağlığı kontrol edin ve izlerin yeniden yapılandırıldığını onaylayın (API doğrulama): Hizmetin sağlıklı olduğunu ve yeniden yapılandırılmış izlerin mevcut olduğunu doğrulamak için REST API'yi kullanın.
Komutlar:
curl -s http://localhost:3000/api/health
curl -s 'http://localhost:3000/api/traces?limit=5'
6) (İsteğe Bağlı) Bir ağ arayüzünden canlı yakalama çalıştırın (Linux/macOS): Canlı bir arayüzünüz varsa ve gerçek zamanlı yakalama istiyorsanız, Heron'u bir arayüze karşı çalıştırın.
Komut:
heron -i eth0
Linux notu: canlı yakalama `CAP_NET_RAW` (ve ilgili yetenekler) gerektirir. Kurulum belgeleri, çalışma zamanında sudo'ya ihtiyaç duymamanız için yetenekleri bir kez vermenizi önerir:
sudo setcap cap_net_raw,cap_net_admin=eip ~/.local/bin/heron
7) TLS gereksinimini anlayın (Heron'u nereye dağıtmalı): Heron, LLM çağrılarını düz metin HTTP'den yeniden yapılandırır. Trafiğin zaten şifresi çözülmüş olduğu yere kurun: çıkarım ana bilgisayarında, bir TLS sonlandırıcının arkasında veya güvenilir bir paket kaynağından besleyin. Yalnızca paket yakalama şifreli gövdeleri göremez.
8) (İsteğe bağlı, Linux deneysel) eBPF SSL uprobları aracılığıyla TLS trafiğini düz metin olarak yakalayın: Linux'ta Heron, `SSL_read`/`SSL_write`'ı bağlayarak TLS şifreli LLM çağrılarını ana bilgisayarda düz metin olarak okuyan ve çağrıları süreçlere (pid/komut/yürütülebilir) atfeden isteğe bağlı deneysel bir eBPF kaynağına sahiptir. Bu, `ebpf` kargo özelliğinin arkasında oluşturulmuştur ve `CAP_BPF` ve çekirdek BTF gerektirir. Kurulum için repo'nun eBPF yakalama belgelerini takip edin.
9) Ajan davranışını ve hizmet topolojisini analiz etmek için konsolu kullanın: Konsolda (`http://localhost:3000`), istemcilerden → proxy'lere → arka uçlara yönlendirilmiş grafikleri görmek için Genel Bakış/Performans/Kullanım/Hatalar gibi sayfaları ve Hizmetler görünümlerini kullanın. Heron, uç noktaları (örn. vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp, LiteLLM) kablodaki baytlardan algılar.
10) Yeniden yapılandırılmış Ajan Dönüşlerini inceleyin (çoklu çağrı anlatıları): Çoklu çağrı etkileşimlerinin tek dönüşler halinde birleştirildiğini görmek için Ajan Dönüşlerine gidin (planlayıcı → araç → sonuç → sonraki araç). Bu, ham istek başına günlükler yerine anlatısal bir görünüm sağlar.
11) Gerçek trafikten SFT yörüngelerini dışa aktarın (ince ayar verileri): Bir dönüşün ayrıntı görünümünden (veya filtrelerle Ajan Dönüşleri listesinden toplu dışa aktarma), OpenAI tarzı `messages` JSONL'yi dışa aktarın. Heron, araç çağrılarını/sonuçlarını korur ve argümanları nesnelere yeniden hidrate eder. Bugün desteklenenler: Anthropic ve OpenAI-chat kablo formatları; desteklenmeyen formatlar bildirilir ve atlanır.
12) Depolama ve saklamayı yapılandırın (DuckDB varsayılan; ClickHouse isteğe bağlı): Varsayılan olarak Heron, verileri tablo başına saklama kontrolleriyle DuckDB'de (yerleşik tek dosya) depolar. Daha yüksek hacimli analizler için, `storage.backend = "clickhouse"` ayarlayarak ClickHouse'u yapılandırın (Yapılandırma belgelerine göre).
13) (İsteğe Bağlı) Kaynaktan doğru şekilde oluşturun (konsol yerleşik): Kaynaktan geliştirme/oluşturma yapıyorsanız, web konsolunun yerleşik olması için projenin `just` komutlarını kullanın. Repo, düz bir `cargo build --release`'ın çalışan bir API ancak boş bir konsol verebileceği konusunda uyarır.
Önerilen:
just build all
just quality all
just test all
Cargo'yu doğrudan çağırıyorsanız, önce konsolu oluşturun (`console/` içinde `bun run build`) ve `--features console` ile derleyin.
Heron SSS
Heron (Netis/heron), yapay zeka ajanları için pasif bir gözlemlenebilirlik aracıdır ve "Yapay Zeka Ajanları için Wireshark" olarak tanımlanır. İstek yolunda olmadan, ağ trafiğinden (kablodan veya ana bilgisayarın TLS sınırında) ajan dönüşlerini, araç çağrılarını ve LLM etkileşimlerini yeniden yapılandırır.
Heron Videosu
Popüler Makaleler
Atoms: Fikirleri Lansmana Hazır Ürünlere Dönüştüren Çoklu Ajan Yapay Zeka Platformu
May 22, 2026
Nano Banana SBTI: Nedir, Nasıl Çalışır ve 2026'da Nasıl Kullanılır
Apr 15, 2026
Atoms İncelemesi — 2026'da Dijital Oluşumu Yeniden Tanımlayan Yapay Zeka Ürün Geliştiricisi
Apr 10, 2026
Kilo Claw: Gerçek Bir "Senin Yerine Yapan" Yapay Zeka Aracısı Nasıl Kurulur ve Kullanılır (2026 Güncellemesi)
Apr 3, 2026
Heron Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Hapticlabs
Hapticlabs, tasarımcıların, geliştiricilerin ve araştırmacıların kodlama olmadan cihazlar arasında etkileyici dokunsal etkileşimler tasarlamalarını, prototiplemelerini ve dağıtmalarını sağlayan bir kodsuz araç takımıdır.
Deployo.ai
Deployo.ai, yerleşik etik AI çerçeveleri ve çoklu bulut uyumluluğu ile kesintisiz model dağıtımı, izleme ve ölçeklendirme sağlayan kapsamlı bir AI dağıtım platformudur.
CloudSoul
CloudSoul, kullanıcıların doğal dil sohbetleri aracılığıyla bulut altyapısını anında dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanıyan AI destekli bir SaaS platformudur, bu da AWS kaynak yönetimini daha erişilebilir ve verimli hale getirir.
Devozy.ai
Devozy.ai, Agile proje yönetimi, DevSecOps, çoklu bulut altyapı yönetimi ve BT hizmet yönetimini birleştiren AI destekli bir geliştirici kendi kendine hizmet platformudur ve yazılım teslimatını hızlandırmak için birleşik bir çözüm sunar.
Heron Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
A2A Protocol
A2A (Agent2Agent) Protokolü, Google tarafından geliştirilen ve farklı çerçeveler ve satıcılar arasındaki yapay zeka aracıları arasında, temel mimarilerinden bağımsız olarak, sorunsuz iletişim ve işbirliğini sağlayan açık bir birlikte çalışabilirlik protokolüdür.
VoltOps
VoltOps, herhangi bir teknoloji yığınında yapay zeka aracıları için gerçek zamanlı görsel izleme, hata ayıklama ve optimizasyon araçları sağlayan çerçeve bağımsız bir LLM gözlemlenebilirlik platformudur.
Chaterm
Chaterm, mühendislerin karmaşık altyapıyı doğal dil aracılığıyla yönetmelerini, dağıtımı, sorun gidermeyi ve operasyonları komutları ezberlemeden otomatikleştirmelerini sağlayan açık kaynaklı, yapay zeka tabanlı bir terminal ve SRE yardımcı pilotudur.
Open Browser Use
Open Browser Use, farklı yapay zeka aracı araçları arasında DOM'u bilen, CDP destekli sekme kontrolü, gezinme ve eylemleri etkinleştirmek için bir Chrome uzantısını bir CLI/SDK/MCP ile eşleştiren açık kaynaklı, aracı çalışma zamanı nötr bir tarayıcı otomasyon katmanıdır.