pi-langfuse
Extensión de observabilidad para Pi Coding Agent que integra Langfuse v5 y OpenTelemetry. Registra trazas, redacta secretos/PII y permite autoalojamiento local o conexión a Langfuse Cloud con exportación JSONL.
Ficha actualizada 28 sept 2026, 6:43 · upstream 28 sept 2026, 6:36 · release v2.1.0
Qué es pi-langfuse
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
pi-langfuse es una extensión para el agente Pi Coding Agent que proporciona observabilidad completa mediante la integración con Langfuse v5 y OpenTelemetry. Registra cada prompt, llamada a herramienta y respuesta en tiempo real, capturando metadatos de tokens y costes cuando se configura la facturación. La extensión opera como un puente seguro entre la sesión del agente y el backend de análisis, garantizando que los secretos y datos PII se redacten antes de salir del entorno local.
Soporta tanto despliegues locales autoalojados mediante Docker Compose (con inicialización automática) como conexiones a instancias remotas o Langfuse Cloud. Incluye un sistema de exportación de trazas en vivo a archivos JSONL redactados, ideal para flujos de entrenamiento, distilación y auditoría sin tocar los archivos originales de la sesión. La configuración se gestiona mediante archivos JSON, variables de entorno o el panel de ajustes del agente.
La arquitectura utiliza Node.js 22+ y soporta una faceta de tiempo tipada con límites de refresco para observaciones no confirmadas. Ofrece comandos en línea para inspeccionar estado, probar conectividad y cambiar políticas de captura sin interrumpir la ejecución activa. Es compatible con versiones recientes del agente Pi (0.87.1+) y requiere una instalación previa de Node.js o el uso de pi install.
- Observabilidad en tiempo real para prompts, herramientas y respuestas de IA en Pi Coding Agent
- Auditoría de seguridad mediante redacción automática de secretos y datos PII antes del almacenamiento
- Preparación de datasets para entrenamiento o distilación mediante exportos JSONL redactados
- Autoalojamiento local de Langfuse con inicialización automática vía Docker Compose
- Integración con instancias remotas de Langfuse Cloud sin necesidad de gestión de contenedores
- Monitoreo de costes y uso de tokens en modelos LLM conectados a través del agente
- Redacción nativa de secretos y patrones PII en el límite de la extensión antes de cualquier salida
- Soporte nativo para Langfuse v5 y facetas de OpenTelemetry con límites de refresco
- Inicialización automática de stack Docker Compose local cuando se detecta un estado no saludable
- Exporto de trazas en vivo a JSONL sin modificar los archivos originales de la sesión Pi
- Configuración flexible mediante archivo JSON, variables de entorno o panel de ajustes del agente
- Comandos en línea para diagnóstico y control de políticas de captura sin interrupción de ejecución
- Requiere Node.js 22+ o instalación vía pi install con soporte TypeScript en el loader
- Funcionalidad específica para Pi Coding Agent, no es una extensión genérica para otros agentes
- El modo local depende de Docker Compose y puertos disponibles (3100 por defecto)
- La redacción puede omitir patrones complejos si no se configuran las listas de secretos adicionales
- Requiere versión del agente Pi 0.87.1 o superior para la instalación de la extensión
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.
Instalar con pi install git:github.com/edxeth/pi-langfuse. Inicializar localmente ejecutando /langfuse-init --yes --local en el TUI, lo que genera secretos y un stack Docker Compose. Para uso remoto, usar /langfuse-init --remote con claves API de Langfuse Cloud. Configurar PI_LANGFUSE_AUTOSTART=0 para desactivar el inicio automático de Docker si se prefiere gestión manual. Asegurar Node.js 22+ en el entorno del agente.
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.