Twoje agentów AI uruchamiają podagentów, zużywają tokeny, wywołują narzędzia. Nie widzisz, co robią ani za co płacisz. ClawMetry pokazuje to w czasie rzeczywistym, przypisuje każdy token do zadania, które go zużyło, i sygnalizuje rozbiegane pętle, zanim przekroczą budżet.
macOS, Linux, Windows. The installer figures it out. · How does this stay private?
Jeden ekran. Wszystko, co dzieje się u Twoich agentów.
Stworzone, bo sami tego potrzebowaliśmy. Teraz nie musisz budować tego samodzielnie.
Pod-agenty tworzą kolejne pod-agenty. Jedna zła pętla i Twój miesięczny rachunek rośnie trzykrotnie w ciągu nocy. ClawMetry pokazuje na żywo drzewo uruchamianych procesów, jednym kliknięciem zatrzymuje te, które wymknęły się spod kontroli, i powiadamia Cię, gdy agent przekroczy limit budżetu. Twój dział finansowy to zauważy.
Pod-agent w trakcie działania
Pod-agent po zakończeniu
Kanały, brama, modele, narzędzia, węzły. Wszystko połączone i aktualizowane na bieżąco.
Tokeny na wejściu, tokeny na wyjściu, trafienia w cache, czasy odpowiedzi, koszt na wywołanie. Liczby, których naprawdę potrzebujesz.
Zadania cron, dostępność usług, użycie dysku, aktywne pod-agenty. Wszystko na jeden rzut oka.
Każda sesja zapisana. Oś czasu, wywołania narzędzi, koszt. Cofnij się i zobacz, co się wydarzyło.
Integruje się z systemem zadań OpenClaw. Zobacz, które agenty pracują nad którymi zadaniami.
Na sesję, na model, na narzędzie. Wiedz, ile wydajesz, zanim pojawi się faktura.
Oznaczaj halucynacje działań, powtarzające się błędy wywołań narzędzi i agenty utknięte w pętli. Zanim wyczerpią Twój budżet.
Dodaj ClawMetry do swojego istniejącego pipeline'u OpenTelemetry. Przyjmujemy standardowe ślady i metryki OTLP na /v1/traces oraz /v1/metrics. Bez potrzeby zastrzeżonego SDK.
Jeśli OpenClaw tam działa, ClawMetry też. Laptop, serwer, Raspberry Pi, cokolwiek.
Zarządzane wdrożenie, ceny hurtowe i bezpośredni kontakt z założycielem dla flot liczących ponad 10 węzłów.
Otrzymuj powiadomienia o nowych funkcjach, wydaniach i rosnącym ekosystemie -metry.
Wszystko, co musisz wiedzieć o ClawMetry.
ClawMetry to darmowy, otwartoźródłowy pulpit obserwowalności w czasie rzeczywistym dla agentów AI działających na OpenClaw. Daje natychmiastowy wgląd w koszty tokenów, zadania cron, aktywność pod-agentów, zmiany plików pamięci i historię sesji, wszystko w jednym lokalnym pulpicie.
Tak, całkowicie. ClawMetry jest objęte licencją MIT i działa lokalnie na Twoim komputerze. Bez zależności od chmury, bez telemetrii, bez subskrypcji. Dostępny jest też opcjonalny plan ClawMetry Cloud dla zespołów, które chcą hostowanego pulpitu dla wielu węzłów.
Uruchom pip install clawmetry, a następnie clawmetry. Automatycznie wykrywa Twój obszar roboczy OpenClaw, bez pliku konfiguracyjnego. Konfiguracja zajmuje około 30 sekund.
ClawMetry monitoruje użycie tokenów i koszt na sesję oraz model, status i historię zadań cron, uruchomienia i wyniki pod-agentów, zmiany plików pamięci (SOUL.md, MEMORY.md, AGENTS.md), zapisy sesji, aktywność kanałów i ślady wywołań narzędzi w czasie rzeczywistym.
Tak. ClawMetry działa z dowolnym modelem używanym przez Twoje agenty OpenClaw: Claude (Anthropic), GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google) i innymi. Automatycznie śledzi koszt i użycie tokenów dla każdego modelu.
LangSmith i W&B to platformy korporacyjne stworzone dla deweloperów aplikacji LLM. ClawMetry jest zbudowane specjalnie dla użytkowników OpenClaw i rozumie konkretne pojęcia kanałów, zadań cron, pod-agentów, plików pamięci oraz całego środowiska uruchomieniowego agentów. Działa lokalnie w 30 sekund, bez żadnej konfiguracji.
Tak. ClawMetry działa w całości na Twoim własnym komputerze i prowadzi pełny dziennik audytu każdego wywołania narzędzia, naruszenia zasad i działania pod-agenta. Dane osobowe (PII) pozostają na urządzeniu, ponieważ żadne zapisy nie opuszczają Twojej sieci. Liderzy danych oraz zespoły ds. zgodności i operacji mogą sprawdzić, co zrobił każdy agent, kiedy i dlaczego, bez wysyłania danych do dostawcy.
ClawMetry działa na Linux, macOS i Windows (przez WSL). Działa też na Raspberry Pi i innych urządzeniach ARM. Wymaga Python 3.8+ oraz aktywnej instalacji OpenClaw.