agentlens
AgentLens es una herramienta de observabilidad para aplicaciones LLM que permite puntuación de calidad, detección de alucinaciones y seguimiento de agentes en entornos autohosteados con cumplimiento GDPR.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 12:35 · upstream 23 sept 2026, 12:26 · release sin release detectada
Qué es agentlens
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
AgentLens ofrece un enfoque de observabilidad para aplicaciones de lenguaje de gran escala (LLM) que se ejecuta directamente en la infraestructura del usuario. Proporciona puntuación de calidad, detección de alucinaciones y seguimiento de agentes sin depender de servicios cloud externos. La herramienta es compatible con Python mediante SDK y permite autenticación segura a través de tokens o claves API. Incluye capacidades de auditoría, exportación de datos y cumplimiento normativo GDPR.
- Puntuación automática de calidad en prompts para evaluar el rendimiento de un modelo LLM
- Detección de alucinaciones mediante análisis heurístico de respuestas del modelo
- Seguimiento de múltiples pasos (waterfall) en agentes complejos con trazabilidad por span
- Monitoreo de costos y presupuesto por modelo o feature específica
- Auditoría de cumplimiento GDPR con exportación de datos y políticas de retención
- Despliegue autocontenido sin dependencias externas mediante Docker Compose
- Soporte para Python vía SDK ligero, ideal para integración en aplicaciones existentes
- Modo air-gap disponible con configuración simple mediante variables de entorno
- Modelo de licencia dual (MIT para SDK, BSL 1.1 para servidor) que permite uso interno sin restricciones
- API REST completa con endpoints para ingestión, estadísticas y auditoría en tiempo real
- Soporte nativo para agentes multi-paso con trazabilidad por span y métricas de costo
- Compliance GDPR integrado desde el diseño con exportación y políticas de retención
- La puntuación de calidad se basa en heurísticas, no en un modelo LLM dedicado (a menos que se active la opción de agente como juez)
- El modo air-gap requiere configuración manual del entorno de red para evitar conexiones externas
- No incluye capacidades avanzadas de razonamiento profundo ni análisis de contexto extenso por defecto
- La exportación de datos en cumplimiento GDPR depende de políticas configurables y no es automática
- Soporte técnico se centra en soporte a nivel de cliente, sin SLA formalizado
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalación autohostead: ejecutar `docker compose up -d --build` con un solo comando. El dashboard se accede en http://localhost:8000. Para producción recomendada: configurar CORS permitidos explícitamente, activar modo air-gap con `AGENTLENS_AIRGAP=1`, y usar tokens de autenticación seguros. La API REST está disponible para integración programática. Se recomienda un despliegue en Docker Compose como base inicial.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.