Agents & OrchestrationSûr100100/100
Sysom Agentsight (Alibaba)
通过命令行或 Dashboard(前端) 查询 AgentSight 平台的 token 消耗数据、token 节省(优化)数据、审计事件和会话中断事件。当用户询问 token 用量、花费、消耗趋势、token 节省、优化效果、LLM 调用、进程行为审计,或询问会话中断、Agent 异常、LLM 错误等中断事件时使用此技能。
ou envoie-le directement à ton agent.
Installer dans ton projet
$ curl -fsSL https://arboristhree.xyz/cli/install-skill.mjs -o /tmp/arboris-install-skill.mjs && node /tmp/arboris-install-skill.mjs sysom-agentsight__alibaba-anolisa__src-os-skills-devops-17280b3c3ee6Alibaba
alibaba/anolisa
Contenu à copier
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name: agentsight
description: 通过命令行或 Dashboard(前端) 查询 AgentSight 平台的 token 消耗数据、token 节省(优化)数据、审计事件和会话中断事件。当用户询问 token 用量、花费、消耗趋势、token 节省、优化效果、LLM 调用、进程行为审计,或询问会话中断、Agent 异常、LLM 错误等中断事件时使用此技能。
metadata:
origin: Alibaba
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# Dashboard(前端)
AgentSight 提供 Web Dashboard(前端) 用于可视化查看 token 消耗和会话历史。
**访问方式:**
- 远程访问:`http://<server-ip>:7396`(需确保安全组已开放该端口)
- 本地访问:`http://127.0.0.1:7396`
**功能:**
- Token 消耗趋势图(按天/小时)
- 会话历史浏览
- LLM 调用详情查看
- 支持按时间范围、进程过滤
**启动服务:**
```bash
# 如果服务未运行,启动它
sudo systemctl start agentsight
# 查看服务状态
sudo systemctl status agentsight
```
---
# Token 查询
## 常用命令
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `/usr/local/bin/agentsight token --period today` | 今天消耗 |
| `/usr/local/bin/agentsight token --period yesterday` | 昨天消耗 |
| `/usr/local/bin/agentsight token --hours 3` | 最近 3 小时 |
| `/usr/local/bin/agentsight token --period today --compare` | 今天 vs 昨天对比 |
## 返回示例
```
今天共消耗 125,000 tokens,比昨天(98,000)增长 27%。
输入: 125,000 | 输出: 85,000
```
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# 审计查询
## 常用命令
| 命令 | 说明 |
|------|------|
| `/usr/local/bin/agentsight audit` | 最近 24 小时事件 |
| `/usr/local/bin/agentsight audit --last 48` | 最近 48 小时 |
| `/usr/local/bin/agentsight audit --pid 12345` | 指定进程 |
| `/usr/local/bin/agentsight audit --type llm` | 仅 LLM 调用 |
| `/usr/local/bin/agentsight audit --type process` | 仅进程行为 |
| `/usr/local/bin/agentsight audit --summary` | 汇总统计 |
| `/usr/local/bin/agentsight audit --summary --last 72` | 最近 72 小时汇总 |
| `/usr/local/bin/agentsight audit --json` | JSON 格式 |
## 返回示例
**汇总输出:**
```
=== Audit Summary (last 24 hours) ===
LLM calls: 42
Process actions: 128
Providers:
OpenAI: 35 calls
Anthropic: 7 calls
Top commands:
python agent.py: 25 times
node server.js: 17 times
```
**事件列表(JSON):**
```json
{"event_type":"llm_call","pid":1234,"comm":"python",
"extra":{"provider":"OpenAI","model":"gpt-4o","input_tokens":1500,"output_tokens":800}}
```
## 事件类型
| 类型 | 字段 |
|------|------|
| `llm_call` | provider, model, input_tokens, output_tokens, request_path, response_status, is_sse |
| `process_action` | filename, args, exit_code |
---
# 会话中断查询
数据库:`/var/log/sysak/.agentsight/interruption_events.db`
中断类型:`llm_error`、`sse_truncated`、`context_overflow`、`agent_crash`、`token_limit`
严重级别:`critical` > `high` > `medium` > `low`
使用 `/usr/local/bin/agentsight interruption --help` 查看所有子命令和参数。
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# Token 节省查询
`GET /api/token-savings` — 参数:`start_ns`、`end_ns`、`agent_name`;数据源:`genai_events.db` + `~/.tokenless/stats.db`
`GET /api/agent-names` — 获取可选的 `agent_name` 值列表
---
# 注意事项
- 数据存储:`/var/log/sysak/.agentsight/agentsight.db`(SQLite)
- 默认保留:7 天
- 时间戳:纳秒级 Unix 时间戳
- 权限:需要 root 运行 eBPFColle ce Markdown dans ton agent ou utilise les boutons ci-dessus pour l’écrire dans ton projet.
Ce que fait Sysom Agentsight (Alibaba)
远程访问:`http://<server-ip>:7396`(需确保安全组已开放该端口)
本地访问:`http://127.0.0.1:7396`
Token 消耗趋势图(按天/小时)
会话历史浏览
Comment utiliser Sysom Agentsight (Alibaba)
1
Copie le prompt
Un clic copie le prompt packagé (ou l'envoie à ton agent).
2
L'agent installe le skill
Il ajoute le SKILL.md et ses ressources à ton projet.
3
Activation automatique
Le skill s'active dès que le contexte correspond.
Déclencheurs pour Sysom Agentsight (Alibaba)
Dis simplement à ton agent quelque chose comme :
Applique le skill sysom-agentsight__alibaba-anolisa__src-os-skills-devops-17280b3c3ee6 à cette tâche
Utilise sysom-agentsight__alibaba-anolisa__src-os-skills-devops-17280b3c3ee6 pour améliorer cette implémentation
Passe en revue ce sujet avec sysom-agentsight__alibaba-anolisa__src-os-skills-devops-17280b3c3ee6
Skills liés à Sysom Agentsight (Alibaba)
Acceleration (Microsoft)
Compare synthetic acceleration options and clearly separate scenario value from forecast commitments.Account Overview (Microsoft)
Create a synthetic Acme account overview and identify evidence that merits seller attention.Acroform Writer (Microsoft)
Use this skill whenever the user wants values written INTO an existing PDF form that lives in the connected SharePoint knowledge source — filling out, completing, populating, or submitting a fillable PDF (application, intake sheet, contract, government form) from data they supply, a spreadsheet row, or the conversation. Triggers include "fill out the job application form", "complete the intake form for [person]", "populate our standard NDA template", and "make this ready to send / non-editable" (flatten). The source form should be found via knowledge search; only ask the user to upload it if knowledge search turns up nothing plausible. different task), and do NOT use it on scanned/image-only PDFs that have no real fillable fields — those need OCR or manual overlay instead, which this skill explicitly detects and reports rather than silently failing.