Show HN: AIエージェントのトレース用RLMベースのローカルデバッガ

私たちは、AIエージェントの実行トレースを使用してデバッグおよび最適化するためのオープンソースツール、HALO（Hierarchal Agent Loop Optimizer）を開発しました。 これはループです。エージェントを実行し、トレースをHALOに供給し、レポートを取得し、修正を適用し、再度エージェントを実行します。 HALOは、Langfuse、Arize/OpenInferenceなどのトレースフレームワーク、または単なるプレーンなJSONLを使用して、AIエージェントからOTEL準拠のトレースを取り込みます。RLM（Recursive Language Model）を使用して、トレース分析をより効率的に小さなサブ問題に分割し、大量のデータの中から繰り返しパターンを見つけ出し、通常のLLMでは見逃されがちなシステム的な問題を修正します。 オプションで、エージェントコードが置かれているパスを提供することで、エンジンにより多くのコンテキストを与え、より具体的に有用な洞察を提供できるようにすることも可能です。 リポジトリには、何も登録したり複雑な設定をしたりすることなくローカルで実行できるデスクトップアプリも含まれています。 HALOとは何か、そしてどのように活用できるかについてのより詳細な情報は、リポジトリのREADMEをご覧ください :)