APIDOG April Updates: KI Agent Debugger, A2A Debugger und einfache Postman Migration

Aprils Veröffentlichung dreht sich hauptsächlich um eines: die Entwicklung von KI-Agenten einfacher zu überprüfen.

Wenn Sie Agenten entwickeln, wissen Sie bereits, dass der schwierigste Teil nicht immer die endgültige Antwort ist. Es ist alles, was passierte, bevor die Antwort erschien. Was dachte der Agent, was der Benutzer wollte? Welches Tool hat er aufgerufen? Was kam von diesem Tool zurück? Ist der Prompt fehlgeschlagen oder die Geschäftslogik?

Diesen Monat fügt Apidog neue Tools für diese Art von Arbeit hinzu: AI Agent Debugger, A2A Debugger, Postman API-Import für größere Migrationen, eine verbesserte Ask AI-Erfahrung in veröffentlichten Dokumenten und benutzerdefinierte Modell-Provider.

Das hat sich geändert👇

⭐ Neue Updates

🔥 AI Agent Debugger: Den vollständigen Agentenlauf überprüfen

Apidog unterstützt bereits seit einiger Zeit visuelles Debugging für SSE-Endpunkte. Das war nützlich für das Streamen von Modellantworten, Fortschrittsaktualisierungen, Echtzeit-Benachrichtigungen und anderen ereignisgesteuerten APIs.

Aber das Debugging von Agenten benötigt mehr als einen Stream-Viewer.

Eine Modellantwort sagt Ihnen nur, wo der Agent gelandet ist. Sie sagt Ihnen nicht, wie er dorthin gekommen ist. In realen Projekten müssen Sie oft die Zwischenschritte sehen: die Gesprächsrunden, Modellaufrufe, MCP-Tool-Aufrufe, die Ausführung benutzerdefinierter Fähigkeiten, Tool-Ergebnisse und die endgültige Ausgabe.

Der neue AI Agent Debugger ist dafür konzipiert.

Anstatt nur die endgültige Antwort zu überprüfen, können Sie den Ausführungspfad des Agenten innerhalb von Apidog verfolgen. Jede Gesprächsrunde, jeder Modellaufruf, jede MCP-Tool-Aufrufung, jeder Skill-Lauf und jedes Endergebnis wird an einem Ort aufgezeichnet.

Das erleichtert die Beantwortung praktischer Debugging-Fragen erheblich:

• Hat der Prompt dem Modell ausreichend Kontext gegeben?
• Hat der Agent das richtige Tool gewählt?
• Hat das MCP-Tool das erwartete Ergebnis zurückgeliefert?
• Stammte das Problem von der Modellkonfiguration, den Tool-Parametern oder der Geschäftslogik?

Agentensysteme können schnell unübersichtlich werden. Dies bietet Teams eine klarere Möglichkeit zu sehen, was tatsächlich passiert ist.

🤝 A2A Debugger: Agent-zu-Agent-Kommunikation testen

Multi-Agenten-Systeme werden immer häufiger. Sobald Agenten zusammenarbeiten, benötigen Sie eine zuverlässige Methode, um zu überprüfen, ob sie Aufgaben übergeben, Nachrichten austauschen und Ergebnisse korrekt zurückgeben können.

Apidog unterstützt jetzt das Debugging für Googles A2A- oder Agent-zu-Agent-Protokoll.

Sie können A2A-Anfragen direkt senden, Anforderungsparameter überprüfen, Antworten prüfen und das Ergebnis der Interaktion verifizieren. Dies hilft Teams, die Agent-zu-Agent-Kommunikation zu testen, ohne zwischen separaten Tools wechseln oder Rohprotokolldetails manuell lesen zu müssen.

Der Unterschied zwischen den beiden neuen Debugging-Tools ist einfach:

• Der AI Agent Debugger prüft, was innerhalb eines einzelnen Agenten während der Ausführung einer Aufgabe passiert.
• Der A2A Debugger prüft, ob ein Agent mit einem anderen Agenten kommunizieren kann.

Die meisten Teams, die an Agenten arbeiten, werden früher oder später beide benötigen.

📦 Postman-Daten über die Postman-API importieren

Die Postman-Migration bietet nun eine bessere Option für größere Teams.

Apidog unterstützte bereits den Import lokaler Postman-Dateien. Jetzt können Sie auch Workspaces, Collections und Environments über die Postman-API importieren.

Dies ist für die Massenmigration beim Erstellen neuer Projekte konzipiert. In der Praxis kommt es dem Verschieben eines gesamten Postman-Workspaces in Apidog näher. Wenn Ihr Postman-Konto mehrere Workspaces hat, erstellt Apidog nach dem Import entsprechende Projekte.

Das bedeutet weniger Schritte für den lokalen Export, Upload und die Bereinigung. Für kleine Importe funktionieren lokale Dateien weiterhin. Bei größeren Workspace-Migrationen sollte der API-Weg wesentlich weniger mühsam sein.

📄 Ask AI in veröffentlichten Dokumenten öffnet sich jetzt in der Seitenleiste

Ask AI in veröffentlichten Dokumentationen öffnet sich jetzt in einer Seitenleiste.

Leser können das aktuelle Dokument geöffnet lassen, während sie Fragen dazu stellen. Das klingt nach einer kleinen UI-Änderung, aber es eliminiert viel Hin und Her. Sie können die API-Dokumentation lesen, eine Frage stellen, nachhaken und trotzdem Ihre Position auf der Seite behalten.

Dies ist besonders nützlich für längere Dokumente, bei denen die Antwort möglicherweise irgendwo auf der Seite steht, aber nicht schnell zu finden ist.

🧠 Benutzerdefinierte KI-Modell-Provider

Teams können auch benutzerdefinierte Provider mit einer benutzerdefinierten Basis-URL verbinden. Wenn Ihr Unternehmen bereits einen selbst gehosteten Modellservice oder ein internes Modell-Gateway verwendet, können Sie diese Einrichtung in Apidog integrieren, anstatt jedes Mal die Tools wechseln zu müssen, wenn Sie einen KI-bezogenen Workflow debuggen müssen.

🐞 Bugfixes und kleinere Verbesserungen

Diesen Monat haben wir auch eine Reihe von Fehlerbehebungen und Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit veröffentlicht:

• Es wurde ein Problem behoben, bei dem das intelligente OpenAPI-Merging keine Endpunkt-Antwortbeispiele beibehielt.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem das Mergen von einem untergeordneten Branch in einen geschützten Haupt-Branch Endpunkte einschließen konnte, die nicht ausgewählt waren.
• Die falsche Dropdown-Anzeige beim Erstellen von Endpunktversionen aus Branches wurde korrigiert.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem TestData und TestCases beim Ausführen von Tests über die CLI nicht funktionierten.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem der OpenAPI-Export Antwortkomponenten aus nicht verwandten Modulen enthielt.
• Das Markdown-Exportformat für JSON mit Kommentaren wurde korrigiert.
• Ein Word-Exportfehler, verursacht durch crypto is not defined, wurde behoben.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem beim Importieren von Knife4j mit aktivierter Basic Auth die Felder für Benutzername und Passwort nicht angezeigt wurden.
• Ein Fehler bei der Endpunktfilterung, wenn Tags Zahlen waren, wurde behoben.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem apidog endpoint list --branch keine Daten für den angegebenen Branch zurückgab.
• Mehrere Probleme mit MCP-Tool-Parametern, Filterung und Fehlermeldungen wurden behoben.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem dem generierten Code die Konfigurationsoption typescriptThreePlus fehlte.

🌟 Was das bedeutet

April ist eine praktische Veröffentlichung für Teams, die KI-Agenten-Produkte entwickeln.

Der AI Agent Debugger hilft Ihnen, einen einzelnen Agentenlauf zu überprüfen. Der A2A Debugger hilft Ihnen, die Kommunikation zwischen Agenten zu testen. Der Postman API-Import macht die Migration weniger mühsam. Die Ask AI-Seitenleiste erleichtert die Nutzung veröffentlichter Dokumente. Benutzerdefinierte Modell-Provider geben Teams mehr Kontrolle über ihre KI-Einrichtung.

Nichts davon ist nur des Blendwerks wegen auffällig. Es ist die Art von Tooling, die man sich wünscht, sobald die Agentenentwicklung von Demos zu realen Projekten übergeht.

💬 Beteiligen Sie sich an der Diskussion

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P.S. Die vollständigen Details zu allen Updates finden Sie im Apidog Changelog!

Mit freundlichen Grüßen,
Das Apidog Team