HALO, AI 에이전트 실행 기록을 로컬에서 분석하는 디버거
HALO는 가 실제로 일한 과정을 담은 실행 기록을 분석해 문제를 찾는 오픈소스 도구입니다. 사용 흐름은 단순합니다. 에이전트를 실행하고, 그 기록을 HALO에 넣고, 보고서를 받은 뒤, 제안된 수정 사항을 적용하고 다시 실행합니다.
, /Open 같은 추적 도구에서 나온 OTEL 형식 기록을 받을 수 있고, 단순한 JSONL 파일도 사용할 수 있습니다. HALO는 RLM을 써서 큰 실행 기록을 작은 문제들로 나누어 분석하고, 반복해서 생기는 문제나 일반 LLM이 놓치기 쉬운 구조적인 문제를 찾도록 설계됐습니다. 에이전트 코드가 있는 폴더 경로를 함께 주면, 코드 맥락까지 보고 더 구체적인 조언을 줄 수 있습니다.
별도 가입이나 복잡한 설정 없이 로컬에서 실행하는 도 포함되어 있습니다.
핵심 포인트
- 실행 기록을 넣으면 문제 분석 보고서를 만들어 줍니다.
- 수정 제안을 적용한 뒤 다시 실행하는 반복 을 전제로 합니다.
- OTEL 형식 기록과 JSONL 파일을 입력으로 받을 수 있습니다.
- RLM으로 큰 기록을 작은 분석 문제로 나눠 반복 패턴을 찾습니다.
- 로컬 이 포함되어 가입이나 복잡한 설정 없이 써볼 수 있습니다.