【开源自荐】OrcaReplay：把一次 AI agent 运行录成可反复重放的本地产物

项目名称

OrcaReplay

项目地址

https://github.com/Continuum-AI-Corp/OrcaReplay

快速开始

npm i -g orcareplay   # 安装后命令行叫 orca，Node 20+
orca mcp              # 把本地 trace 库暴露给 MCP 客户端

项目简介

OrcaReplay 把一次 AI agent 的运行变成可反复重放的本地构建产物。它以 HTTP 代理的形态夹在 agent 程序与模型服务之间，把这次运行的全部 provider 流量（prompt、工具调用、响应、原始字节）原样落盘成 trace；之后可以在不联系任何模型服务的情况下重放这次运行、diff 两次运行的差异，或把同一份录像 fork 到另一个模型上重跑。Apache-2.0，独立 CLI + npm 包，非托管服务，无 API key，无日志外发。

推荐原因

• 把"不可复现"变成可复现：AI 应用里最难工程化的部分是一次运行无法重现——模型是非确定性的、远端状态会变、上下文会被截断。OrcaReplay 的做法是把 wire 上的东西先录下来，让"复现"这件事不再依赖再次请求 provider。
• 离线可用，适合放在 CI 里跑回归：重放不需要网络、不需要额度，因此可以把真实录制下来的流量当作测试用例集，验证升级 prompt / 更换模型 / 改动中间件之后行为是否漂移，而不是只凭stdout 日志判断。
• 字节级而非摘要级：保留的是原始字节而不是结构化摘要，所以做 tool-call 解析、token 统计、中间件兼容这类工作时，可以拿真实流量做离线回归，不必每次调真模型。
• 框架无关：工作在 HTTP 层，不侵入框架。OpenAI Agents SDK、OpenHands、LangGraph、Aider、Vercel AI SDK / Mastra、goose、CrewAI、LlamaIndex、Agno、smolagents、AutoGen、Strands、CAMEL、DSPy、Haystack 等在 CI 里有回归覆盖。
• 可被另一个 agent 消费：orca mcp 提供 list / show / checkpoints / graph / replay / compare 六个工具读取本地 trace 库，也可以作为 coding-agent skill 使用。

适合分类

AI 工程化 / 开发者工具 / 调试与可观测性

Disclosure: I maintain OrcaReplay.

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