TraceRoot.AI
TraceRoot.AI 是一個人工智慧增強的生產除錯平台，透過使用人工智慧代理分析結構化日誌、追蹤和函數呼叫，同時與開發工具整合，幫助工程師更快地修復錯誤。
https://traceroot.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年08月26日
什麼是 TraceRoot.AI
TraceRoot.AI 是一個開源除錯平台，成立於 2025 年，總部位於舊金山。它作為一個代理系統，透過結合結構化追蹤、日誌、原始碼上下文以及來自各種開發工具（如 GitHub PR、問題和 Slack 頻道）的討論，來除錯生產問題。該平台旨在透過利用人工智慧驅動的洞察力和自動化分析，幫助工程團隊快速調查和解決複雜系統中的問題。
TraceRoot.AI 的主要功能
TraceRoot.AI 是一個 AI 增強的除錯平台，透過結合結構化追蹤、日誌、原始碼上下文以及來自 GitHub PR、問題和 Slack 頻道等各種來源的討論，幫助工程師快速識別和修復生產問題。它利用 AI 代理自動分析除錯數據，提供智能見解，並透過有組織的可視化和自動化來簡化除錯工作流程。
AI 驅動的根本原因分析: 使用智能 AI 代理自動分析追蹤和日誌，以識別生產問題的根本原因，並根據需要創建工單和 PR
全面整合: 與包括 GitHub、Slack 和 Notion 在內的開發工具無縫連接，以收集整個技術堆疊中的上下文資訊
結構化可視化: 提供日誌、追蹤和函數呼叫的互動式樹狀結構可視化，並提供上下文見解，以便更好地理解問題
即時監控: 透過基於 OpenTelemetry 構建的 TraceRoot SDK 實現即時追蹤和日誌記錄功能
TraceRoot.AI 的使用案例
生產除錯: 透過自動分析日誌和追蹤，幫助工程團隊快速識別和解決生產問題
多代理系統開發: 支援複雜多代理系統的開發和除錯，具有專門的追蹤和監控功能
DevOps 優化: 透過自動化分析和有組織的可視化，簡化除錯工作流程並減少花在調查生產問題上的時間
優點
提供雲端和自託管版本
與流行的開發工具整合
提供 AI 驅動的自動化分析
缺點
與雲端版本相比，自託管版本的功能可能有限
對於較小的團隊來說，定價可能很昂貴
需要設定和整合工作
如何使用 TraceRoot.AI
安裝 TraceRoot SDK: 透過 pip 安裝 Python 的 SDK (pip install traceroot==0.0.4a5) 或 JavaScript/TypeScript 應用程式的 npm
配置環境: 在您的專案根目錄中建立一個 .traceroot-config.yaml 檔案，其中包含 service_name、github_owner、github_repo_name 和 github_commit_hash 等設定
設定 Jaeger 容器: 執行 Jaeger docker 容器以在本地儲存追蹤和日誌：docker run -d --name jaeger，並指定連接埠 (16686, 14268, 14250, 4317, 4318)
檢測您的程式碼: 將 TraceRoot 裝飾器 (@traceroot.trace()) 新增到您要監控的函數，並使用記錄器 (traceroot.get_logger()) 來捕獲日誌
連接開發工具: 與您的開發工具（如 GitHub、Slack 和 Notion）整合，以獲得跨堆疊的全面洞察力
存取 TraceRoot UI: 在 http://localhost:3000 存取 UI，在 http://localhost:8000 存取 API，以檢視追蹤和日誌
使用人工智慧代理: 利用 TraceRoot 的人工智慧代理自動分析追蹤和日誌，以識別問題的根本原因
監控和除錯: 使用該平台的視覺化工具來探索全面的洞察力，並透過互動式樹狀結構解決問題
TraceRoot.AI 常見問題
TraceRoot.AI 是一個 AI 增強的生產除錯平台，透過在互動式樹狀結構中視覺化日誌、追蹤和函數呼叫，幫助工程師更快地修復錯誤。它使用 AI 代理來分析結構化上下文，包括追蹤、日誌、指標、原始碼、GitHub PR、問題和 Slack 討論串。
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