AgentSentry:エージェリクス計測プラットフォーム

AI/ML

概要

AgentSentryは、AIエージェントの「何をどれだけ、どのくらいの時間」で実行したかを可視化することを目的としたセルフホスト型プラットフォームです。セッションごとのトランスクリプト収集、トークン消費の計測、実行作業のプロジェクト自動分類、リアルタイムダッシュボードによるモニタリングを提供します。TypeScriptで実装され、自己運用によりデータのプライバシーとコスト管理を重視する環境に適しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: TypeScript

主な特徴

  • リアルタイムのエージェントセッション追跡とトランスクリプト収集
  • トークン消費(コスト)計測によるトークノミクス分析
  • セッションの自動分類(プロジェクトや作業単位への割当て)
  • セルフホスト設計でデータプライバシーと統制を確保

技術的なポイント

AgentSentryはTypeScriptを基盤にした軽量なフルスタック構成を想定したプロジェクトで、以下の点が技術的に注目できます。まず、エージェントの「計測(chronometry)」機能はセッション単位での時間計測とイベントログの収集に依存します。これはエージェントが呼び出すAPIレスポンスや内部イベントをフックして、開始・終了・中断といった状態遷移を正確に記録する仕組みを持つことを意味します。次に、トークノミクス機能はAPI通信(例:OpenAIや互換API)の入出力を解析してトークン使用量を算出し、コスト推定に結びつけます。トークン計測はレスポンスやプロンプトのバイト数・トークン化ロジックに基づくため、実装では各APIのトークナイザーに合わせた解析処理が重要です。

ダッシュボードとリアルタイム表示はウェブソケットやサーバー送信イベント(SSE)などを用いた低遅延の更新を想定しており、セッションやジョブの状態、消費トークン、推定コストを即時に確認できるUIが中心になります。プロジェクト自動分類はメタデータ(エージェント名、タグ、プロンプト内容、呼び出し先)や単純なルールベース、あるいは軽量なテキスト分類を用いることで実現可能です。

セルフホスト設計により、社内のデータガバナンスやログ保存ポリシーと連携しやすく、プライバシーやコンプライアンス面でのメリットがあります。TypeScript採用は、フロントエンドとバックエンド双方で型安全を確保し易く、拡張性やメンテナンス性を高めます。ストレージ層やキューイング、認証、メトリクス収集などのインフラ要素は、導入環境に合わせてRDB/NoSQLやPrometheus/ Grafanaなどと統合する設計が想定されます。総じて、AgentSentryは運用監視・コスト管理・行動解析を一元化するための基盤として活用できる点が技術的な核となります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .env.example: file
  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • Makefile: file
  • README.md: file

…他 4 ファイル

まとめ

セルフホストでエージェントの挙動・コストを可視化できる軽量ツール。運用監視に有用。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

AgentSentry

Open-source agent chronometry, tokenomics, and orchestration.

Built by TimeSentry AI — because if you’re running AI agents, you should understand exactly what they’re doing, how long they’re doing it, and what it costs.

AgentSentry is a self-hosted platform for tracking AI agent sessions in real time. It captures transcripts, measures token consumption, auto-classifies work by project, and gives you a dashboard to make sense of it all. Think of it as…