La version d'avril est principalement axée sur une chose : rendre le développement d'agents IA plus facile à inspecter.
Si vous développez des agents, vous savez déjà que la partie difficile n'est pas toujours la réponse finale. C'est tout ce qui s'est passé avant que la réponse n'apparaisse. Que pensait l'agent que l'utilisateur voulait ? Quel outil a-t-il appelé ? Qu'est-ce qui est revenu de cet outil ? L'invite a-t-elle échoué, ou la logique métier a-t-elle échoué ?
Ce mois-ci, Apidog ajoute de nouveaux outils pour ce type de travail : le débogueur d'agent IA, le débogueur A2A, l'importation d'API Postman pour les migrations plus importantes, une meilleure expérience "Demander à l'IA" dans les documents publiés, et des fournisseurs de modèles personnalisés.
Voici ce qui a changé 👇
⭐ Nouvelles mises à jour
🔥 Débogueur d'agent IA : Inspectez l'exécution complète de l'agent
Apidog prend en charge le débogage visuel des points de terminaison SSE depuis un certain temps. Cela a été utile pour la diffusion de réponses de modèles, les mises à jour de progression, les notifications en temps réel et d'autres API événementielles.
Mais le débogage d'agents nécessite plus qu'un simple visionneur de flux.
Une réponse de modèle ne vous dit que où l'agent a terminé. Elle ne vous dit pas comment il y est arrivé. Dans les projets réels, vous devez souvent voir les étapes intermédiaires : les tours de conversation, les appels de modèle, les appels d'outils MCP, l'exécution de compétences personnalisées, les résultats des outils et la sortie finale.
Le nouveau débogueur d'agent IA est conçu pour cela.
Au lieu de vérifier uniquement la réponse finale, vous pouvez suivre le chemin d'exécution de l'agent à l'intérieur d'Apidog. Chaque tour de conversation, appel de modèle, invocation d'outil MCP, exécution de compétence et résultat final est enregistré en un seul endroit.
Cela facilite grandement la réponse aux questions pratiques de débogage :
- L'invite a-t-elle fourni au modèle suffisamment de contexte ?
- L'agent a-t-il choisi le bon outil ?
- L'outil MCP a-t-il renvoyé le résultat attendu ?
- Le problème venait-il de la configuration du modèle, des paramètres de l'outil ou de la logique métier ?
Les systèmes d'agents peuvent rapidement devenir complexes. Cela offre aux équipes un moyen plus clair de voir ce qui s'est réellement passé.
🤝 Débogueur A2A : Testez la communication d'agent à agent
Les systèmes multi-agents deviennent plus courants. Une fois que les agents commencent à travailler ensemble, vous avez besoin d'un moyen fiable de vérifier s'ils peuvent transmettre des tâches, échanger des messages et renvoyer des résultats correctement.
Apidog prend désormais en charge le débogage du protocole A2A (Agent-to-Agent) de Google.
Vous pouvez envoyer des requêtes A2A directement, inspecter les paramètres de requête, vérifier les réponses et vérifier le résultat de l'interaction. Cela aide les équipes à tester la communication d'agent à agent sans avoir à passer d'un outil à l'autre ou à lire manuellement les détails bruts du protocole.
La différence entre les deux nouveaux outils de débogage est simple :
- Le débogueur d'agent IA vérifie ce qui se passe à l'intérieur d'un seul agent pendant qu'il exécute une tâche.
- Le débogueur A2A vérifie si un agent peut communiquer avec un autre agent.
La plupart des équipes travaillant sur des agents auront besoin des deux tôt ou tard.
📦 Importez les données Postman via l'API Postman
La migration Postman offre désormais une meilleure option pour les équipes plus importantes.
Apidog prenait déjà en charge l'importation de fichiers Postman locaux. Désormais, vous pouvez également importer des espaces de travail, des collections et des environnements via l'API Postman.
Ceci est conçu pour la migration en masse lors de la création de nouveaux projets. En pratique, cela s'apparente à déplacer un espace de travail Postman entier vers Apidog. Si votre compte Postman possède plusieurs espaces de travail, Apidog créera les projets correspondants après l'importation.
Cela signifie moins d'étapes d'exportation locale, de téléchargement et de nettoyage. Pour les petites importations, les fichiers locaux fonctionnent toujours. Pour les migrations d'espaces de travail plus importants, l'itinéraire API devrait être beaucoup moins fastidieux.
📄 Demander à l'IA dans les documents publiés s'ouvre désormais dans la barre latérale
La fonction "Demander à l'IA" dans la documentation publiée fonctionne désormais dans une barre latérale.
Les lecteurs peuvent garder le document actuel ouvert tout en posant des questions à son sujet. Cela ressemble à un petit changement d'interface utilisateur, mais cela élimine beaucoup d'allers-retours. Vous pouvez lire la documentation API, poser une question, faire un suivi et toujours garder votre place sur la page.
C'est particulièrement utile pour les documents plus longs, où la réponse peut se trouver quelque part sur la page mais n'est pas facile à trouver rapidement.
🧠 Fournisseurs de modèles IA personnalisés
Les équipes peuvent également connecter des fournisseurs personnalisés avec une URL de base personnalisée. Si votre entreprise utilise déjà un service de modèle auto-hébergé ou une passerelle de modèle interne, vous pouvez intégrer cette configuration dans Apidog au lieu de changer d'outils chaque fois que vous avez besoin de déboguer un flux de travail lié à l'IA.
🐞 Corrections de bugs et améliorations mineures
Nous avons également livré un certain nombre de correctifs et de mises à jour améliorant la qualité de vie ce mois-ci :
- Correction d'un problème où la fusion intelligente OpenAPI ne conservait pas les exemples de réponse de point de terminaison.
- Correction d'un problème où la fusion d'une branche enfant dans une branche principale protégée pouvait inclure des points de terminaison non sélectionnés.
- Correction d'un affichage incorrect des menus déroulants lors de la création de versions de points de terminaison à partir de branches.
- Correction d'un problème où TestData et TestCases ne fonctionnaient pas lors de l'exécution de tests via la CLI.
- Correction d'un problème où l'exportation OpenAPI incluait des composants de réponse de modules non liés.
- Correction du formatage de l'exportation Markdown pour JSON avec des commentaires.
- Correction d'une erreur d'exportation Word causée par
crypto is not defined. - Correction d'un problème où l'importation de Knife4j avec l'authentification de base activée n'affichait pas les champs nom d'utilisateur et mot de passe.
- Correction d'une erreur de filtrage de point de terminaison lorsque les balises étaient des nombres.
- Correction d'un problème où
apidog endpoint list --branchne renvoyait pas de données pour la branche spécifiée. - Correction de plusieurs problèmes de paramètres d'outils MCP, de filtrage et de messages d'erreur.
- Correction d'un problème où le code généré manquait l'option de configuration
typescriptThreePlus.
🌟 Ce que cela signifie
Avril est une version pratique pour les équipes qui construisent des produits d'agents IA.
Le débogueur d'agent IA vous aide à inspecter l'exécution d'un seul agent. Le débogueur A2A vous aide à tester la communication entre les agents. L'importation d'API Postman rend la migration moins pénible. La barre latérale "Demander à l'IA" facilite l'utilisation des documents publiés. Les fournisseurs de modèles personnalisés donnent aux équipes plus de contrôle sur leur configuration IA.
Rien de tout cela n'est tape-à-l'œil pour le plaisir d'être tape-à-l'œil. C'est le genre d'outils dont on commence à avoir besoin une fois que le développement d'agents passe des démos aux projets réels.
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P.S. Pour tous les détails sur les mises à jour, consultez le Changelog d'Apidog !
Cordialement,
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