AgentGuard
访问网站
扫码查看
复制链接

防止AI应用因Bug产生天价API账单的开发工具

标签：AgentGuard , AI应用 , Anthropic , API成本 , LLM , OpenAI , 大语言模型 , 实时监控 , 开发工具

AgentGuard

AI专业工具 / AI基础服务67 次浏览

综合介绍

AgentGuard是一个为开发者设计的实时“护栏”工具，主要用于解决人工智能（AI）应用开发中一个常见且代价高昂的问题：程序错误导致的API费用失控。在AI代理或大语言模型应用的开发过程中，一个微小的Bug（例如无限循环）就可能导致程序在短时间内进行成千上万次API调用，从而产生巨额费用。AgentGuard通过在代码中添加简单的几行配置，就能实时监控所有由应用发起的AI API调用（如OpenAI、Anthropic等），并精确计算其产生的费用。开发者可以预设一个费用上限，一旦累计费用达到这个阈值，AgentGuard会根据预设的模式自动采取行动，例如抛出异常、发送警告通知，或直接终止进程，从而有效避免预算超支。

功能列表

  • 实时成本监控：自动拦截应用中的所有AI API请求，实时计算并累积token消耗所产生的费用。
  • 预算保护：用户可以设置一个具体的费用上限（如50美元），当实际费用达到该上限时，系统会自动触发保护机制。
  • 多种保护模式：
    • throw（抛出异常）：达到限额时抛出一个可捕获的错误，允许开发者进行后续的清理或恢复操作，是推荐的安全模式。
    • notify（仅通知）：达到限额时在控制台打印警告信息并发送Webhook通知，但不会中断程序运行。
    • kill（终止进程）：立即强制退出整个应用程序（process.exit(1)），是一种不做任何清理的紧急停止方式。
  • Webhook通知：支持配置Webhook地址（如Slack或Discord），在触发保护机制时发送实时警报。
  • 跨进程预算共享：通过集成Redis，可以让多个独立的进程或服务实例共享同一个费用预算，适用于分布式或多进程架构的应用。
  • 隐私保护模式：提供privacy选项，开启后可以在日志中隐藏敏感的请求和响应数据，保护数据安全。
  • 全面的API支持：无需修改原有代码，即可自动监控fetch, axios, http/https等多种HTTP客户端发出的请求。
  • 精准的成本计算：使用官方的tiktoken等分词器，并能获取最新的API价格，支持文本、图像等多种格式的成本计算。

使用帮助

AgentGuard的设计目标是让开发者以最小的成本接入，只需简单几步，就可以为你的AI项目增加一层坚实的费用保护。

安装

首先，你需要通过npm（Node.js包管理器）将AgentGuard安装到你的项目中。打开终端，进入你的项目目录，然后运行以下命令：

npm install agent-guard

快速上手

安装完成后，你可以在你的AI应用代码的入口处，用两行代码快速启动保护。

  1. 引入并初始化AgentGuard在你的主程序文件（例如index.js）的开头，引入agent-guard模块，并调用init方法来初始化。你需要设置一个limit参数，它代表你的美元预算上限。 
    const agentGuard = require('agent-guard');
async function main() {
// 在这里初始化AgentGuard并设置50美元的预算上限
await agentGuard.init({ limit: 50 });
// 下面是你原有的AI应用代码，无需任何改动
// 例如，这是一个调用OpenAI API的例子
const response = await openai.chat.completions.create({
model: 'gpt-4',
messages: [{ role: 'user', content: '你好，世界' }]
});
console.log('API响应:', response);
}
main();
  2. 观察运行状态当你运行上述代码后，AgentGuard会自动开始工作。它会监控所有后续的API调用，并在控制台实时显示当前的费用消耗情况。

    输出会像这样：

    🛡️ AgentGuard v1.2.1 initialized
💰 Budget protection: $50 (mode: throw)
📊 $12.34 / $50.00 (24.7%) | OpenAI API tracked

    如果费用持续上涨并达到50美元的限额，AgentGuard会立即介入，默认情况下会抛出一个错误并停止后续的API调用，同时显示一条消息，告诉你它可能为你节省了多少钱。

生产环境配置

在生产环境或更复杂的应用中，你可能需要更详细的配置。init方法支持传入一个配置对象，包含更多高级选项。

const agentGuard = require('agent-guard');
async function startApp() {
try {
const guard = await agentGuard.init({
limit: 100,                          // 预算上限，单位为美元
mode: 'throw',                       // 保护模式，推荐使用'throw'以进行优雅的错误处理
webhook: 'https://hooks.slack.com/...', // 你的Slack或Discord Webhook地址，用于接收警报
redis: 'redis://localhost:6379',     // Redis连接字符串，用于多进程共享预算
privacy: true                        // 开启隐私模式，日志中将隐藏敏感数据
});
// ... 你的AI应用核心逻辑 ...
} catch (error) {
// 如果mode设置为'throw'，当达到费用上限时，代码会进入这里
if (error.message.includes('AGENTGUARD_LIMIT_EXCEEDED')) {
console.log('费用超出预算，保护机制已激活:', error.agentGuardData);
// 在这里可以添加自定义的逻辑，比如：
// 1. 保存当前应用的状态
// 2. 通知系统管理员
// 3. 切换到一个更便宜的备用模型继续处理任务
} else {
// 处理其他类型的错误
console.error('发生未知错误:', error);
}
}
}
startApp();

动态预算管理

AgentGuard初始化后返回的guard实例对象提供了一些方法，允许你在程序运行时动态地管理预算和配置。

  • 获取当前花费:console.log(已花费: $${guard.getCost()});
  • 动态调整预算上限:你可以根据任务的优先级动态调整预算。例如，为一个紧急任务临时增加预算。if (isUrgentTask) { guard.setLimit(500); }
  • 重置成本计数器:当你开始一个新的会话或者一个完全独立的任务时，可以重置费用计数器。await guard.reset();

浏览器环境使用

AgentGuard同样支持在前端浏览器环境中使用，这可以帮助你监控直接在浏览器中发生的AI API调用。

<!-- 引入AgentGuard的浏览器版本 -->
<script src="https://unpkg.com/agent-guard@latest/dist/agent-guard.min.js"></script>
<script>
// 初始化并设置一个通知模式的预算保护
AgentGuard.init({
limit: 50,
mode: 'notify' // 在浏览器中，'notify'模式可以避免因抛出错误而中断整个页面脚本
});
// 你在浏览器中的AI调用代码...
</script>

通过以上这些详细的步骤和配置，你可以将AgentGuard深度集成到你的AI项目中，确保开发和线上运行的财务安全。

应用场景

  1. 开发与调试在开发AI功能时，开发者可以为一个调试会话设置一个非常低的预算上限（例如10美元）。这样，即使代码中存在死循环或逻辑错误，也能保证不会因为反复调用昂贵的模型（如GPT-4o）而产生意外的高额账单。
  2. 生产环境安全监控在正式上线的应用中，将AgentGuard作为一道安全防线。通过配置Redis和Webhook，可以为整个服务集群设置一个总的预算上限。一旦费用接近或达到阈值，系统会自动发送警报到Slack，并根据策略（如throw模式）优雅地暂停服务，防止因意外流量或恶意攻击导致财务损失。
  3. 自动化工作流（Agent）对于自主运行的AI代理（Agent），其行为有时难以预测。AgentGuard可以确保这些代理在执行复杂任务（如递归分析、代码生成）时，其行为始终处于成本可控的范围内。一旦某个代理的行为失控，可以立即将其停止，并记录下详细的成本数据供后续分析。
  4. 多租户SaaS平台如果你的SaaS平台为不同用户提供AI功能，你可以为每个用户的会话或每个租户启动一个独立的AgentGuard实例。通过动态设置和重置预算，可以精确地控制每个用户的资源消耗，防止单个用户的滥用行为影响整个平台的稳定性。

QA

  1. AgentGuard支持哪些AI服务提供商？AgentGuard能够自动监控通过标准HTTP客户端（如fetch、axios）发出的网络请求。它会根据请求的URL自动识别主流的AI服务提供商，如OpenAI和Anthropic，并应用相应的计费规则。因此，它理论上兼容任何通过标准HTTP API提供服务的AI平台。
  2. AgentGuard会影响我的应用性能吗？AgentGuard被设计为轻量级工具，其性能开销极小。它在每次API调用后执行快速的计算，这个过程通常在几毫秒内完成。对于绝大多数应用场景，这种微小的延迟是可以忽略不计的，不会对用户体验或应用性能产生显著影响。
  3. 开启privacy模式后，AgentGuard还会发送数据到外部吗？不会。AgentGuard完全在本地运行，其所有计算和监控都在你自己的服务器或设备上完成。它不会将你的任何API请求、响应或密钥发送到任何外部服务器。开启privacy模式只是为了确保在本地日志中也不会记录这些敏感信息。
  4. 如果我同时运行多个应用实例，该如何统一管理预算？这就是redis配置选项的用途。通过为所有应用实例配置相同的Redis数据库地址，它们可以共享同一个成本计数器。每个实例在进行API调用后都会更新Redis中的总费用，并检查是否超过共享的预算上限。这使得对整个分布式系统的成本控制成为可能。
微信微博Email复制链接