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Agent Skill · 研究检索

afrexai-agent-observability(afrexai Agent 可观察性)

afrexai-agent-observability 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

afrexai-agent-observability 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 7,775。

总安装 18,072周安装 753GitHub Stars 公开资料未说明下载 6,024核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:afrexai-agent-observability(afrexai Agent 可观察性)
来源仓库:https://github.com/1kalin/afrexai-agent-observability
安装命令:
openclaw skills install afrexai-agent-observability
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install afrexai-agent-observability

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

从六个关键维度评估和监控 AI 代理队列,以对管理 1-100 多个代理的运营团队的运行状况进行评分、识别问题并优化性能。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install afrexai-agent-observability;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

afrexai-agent-observability 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install afrexai-agent-observability。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

afrexai-agent-observability 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

afrexai-agent-observability 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

afrexai-agent-observability 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

afrexai-agent-observability 用的人多吗?

公开数据是累计安装 18,072 次,近一周安装 753 次,下载 6,024 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

afrexai-agent-observability 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
afrexai-agent-observability

afrexai Agent 可观察性 · 本页

18,072—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Agent Observability & Monitoring

Score, monitor, and troubleshoot AI agent fleets in production. Built for ops teams running 1-100+ agents.

What This Does

Evaluates your agent deployment across 6 dimensions and returns a 0-100 health score with specific fixes.

6-Dimension Assessment

1. Execution Visibility (0-20 pts)

  • Can you see what every agent is doing right now?
  • Task queue depth, active/idle ratio, error rates
  • Benchmark: Top quartile tracks 95%+ of agent actions in real-time

2. Cost Attribution (0-20 pts)

  • Do you know exactly what each agent costs per task?
  • Token spend, API calls, compute time, tool invocations
  • Benchmark: Unmonitored agents waste 30-55% on retries and hallucination loops

3. Output Quality (0-15 pts)

  • Are agent outputs validated before reaching users or systems?
  • Accuracy sampling, hallucination detection, regression tracking
  • Benchmark: 1 in 12 agent outputs contains a material error without monitoring

4. Failure Recovery (0-15 pts)

  • What happens when an agent fails mid-task?
  • Retry logic, graceful degradation, human escalation paths
  • Benchmark: Mean time to detect agent failure without monitoring: 4.2 hours

5. Security & Boundaries (0-15 pts)

  • Are agents staying within authorized scope?
  • Tool access auditing, data exfiltration checks, permission drift
  • Benchmark: 23% of production agents access tools outside their intended scope

6. Fleet Coordination (0-15 pts)

  • Do multi-agent workflows hand off cleanly?
  • Message passing reliability, deadlock detection, duplicate work
  • Benchmark: Uncoordinated fleets duplicate 18-25% of work

Scoring

ScoreRatingAction
80-100Production-gradeOptimize and scale
60-79OperationalFix gaps before scaling
40-59RiskyImmediate remediation needed
0-39BlindStop scaling, instrument first

Quick Assessment Prompt

Ask the agent to evaluate your setup:

Run the agent observability assessment against our current deployment:
- How many agents are running?
- What monitoring exists today?
- What broke in the last 30 days?
- What's our monthly agent spend?
- Who gets alerted when an agent fails?

Cost Framework

Company SizeUnmonitored WasteMonitoring InvestmentNet Savings
1-5 agents$2K-$8K/mo$500-$1K/mo$1.5K-$7K/mo
5-20 agents$8K-$45K/mo$2K-$5K/mo$6K-$40K/mo
20-100 agents$45K-$200K/mo$8K-$20K/mo$37K-$180K/mo

90-Day Monitoring Roadmap

Week 1-2: Inventory all agents, document intended scope, tag cost centers Week 3-4: Deploy execution logging (every tool call, every output) Month 2: Build dashboards — cost per task, error rate, latency P95 Month 3: Automated alerting — failure detection <5 min, cost anomaly flags, scope violations

7 Monitoring Mistakes

  1. Logging only errors (miss the slow degradation)
  2. No cost attribution (agents burn budget invisibly)
  3. Monitoring agents like servers (they need task-level observability)
  4. Manual review of agent outputs (doesn't scale past 3 agents)
  5. No baseline metrics (can't detect regression without a baseline)
  6. Alerting on everything (alert fatigue kills response time)
  7. Skipping agent-to-agent handoff monitoring (where most fleet failures happen)

Industry Adjustments

IndustryCritical DimensionWhy
Financial ServicesSecurity & BoundariesRegulatory audit trails mandatory
HealthcareOutput QualityClinical accuracy non-negotiable
LegalExecution VisibilityBilling requires task-level tracking
EcommerceCost AttributionMargin-sensitive, waste kills profit
SaaSFleet CoordinationMulti-tenant agent isolation
ManufacturingFailure RecoveryDowntime = production line stops
ConstructionSecurity & BoundariesSafety-critical document handling
Real EstateOutput QualityValuation errors = liability
RecruitmentFleet CoordinationCandidate pipeline handoffs
Professional ServicesCost AttributionClient billing accuracy

Go Deeper

  • AI Agent Context Packs — industry-specific decision frameworks: https://afrexai-cto.github.io/context-packs/
  • AI Revenue Leak Calculator — find where your business loses money to manual processes: https://afrexai-cto.github.io/ai-revenue-calculator/
  • Agent Setup Wizard — configure your agent stack in 5 minutes: https://afrexai-cto.github.io/agent-setup/

Built by AfrexAI — we help businesses run AI agents that actually make money.

平台分布

OpenClaw

78.81%
按下载量换算4,748

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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