AgentSight 数据与存储

AgentSight 采集到的一切都以 SQLite 数据库形式留在本机。Dashboard、CLI 和 HTTP API 只是同一批文件的三种视图。

数据放在哪里

所有数据库位于 /var/log/sysak/.agentsight/，以私有 umask 创建，仅 root 可读。

文件	内容
`genai_events.db`	主库：保存 LLM 调用及其 Agent 进程的定时 CPU/RSS 采样，含耗时、会话与对话 ID
`agentsight.db`	审计记录（LLM 调用与进程动作）以及 Token 消费聚合
`interruption_events.db`	检测到的中断，含类型、严重级别与证据
`optimization.db`	Dashboard 优化分析的结果
`trajectories.db`	ATIF v1.7 轨迹，仅在开启 `features.trajectory_collection` 时存在
`.agentsight-private/security.db`	安全事件、案例、证据与处置状态
`.agentsight-private/enforcement.db`	拦截策略、违规记录与状态流转
`.agentsight-private/reuse.db`	轨迹复用标签、人工决定、LLM verdict 与标签审计事件
`.agentsight-private/causal.db`	持久化的因果归因 case
`.dashboard_token`	Dashboard 访问令牌（64 位十六进制，仅 root 可读）
`optimization_config.json`	在 Dashboard 设置页填写的 LLM 配置（API Key 存于此）
`.db-wal`、`.db-shm`	SQLite 预写日志与共享内存；属正常文件，干净退出时会做 checkpoint

serve、dashboard、skill-metrics 支持用 --db 指向别的数据库文件，这也是浏览副本或归档的方式。 tracer 自身始终写入默认目录。

serve --db <path> 会让所有兄弟库都从 --db 所在目录解析——GenAI 事件、中断库、轨迹库以及 health checker 都跟着它走。私有的安全、拦截、复用与因果库从其 .agentsight-private/ 子目录解析。因此归档副本是隔离展示的，不会混入当前主机的数据。请把兄弟 .db 文件以及存在时的 .agentsight-private/ 目录放在你传入的那个文件的同一目录下。裸相对路径 --db name.db 使用当前目录。

这些文件包含完整的提示词与模型回答，请按敏感数据对待：保持安装时的目录权限，往外拷贝时务必谨慎。

保留与容量上限

存储	默认策略	配置项
`agentsight.db`	30 天、500 MiB、每 1,000 次写入检查	`storage.primary`
`genai_events.db`	30 天、200 MiB、每次写入检查；包含评估结果	`storage.genai`
`interruption_events.db`	30 天、100 MiB、每 60 秒检查	`storage.interruptions`
`trajectories.db`	30 天、500 MiB、每 300 秒检查	`storage.trajectories`
`optimization.db`	30 天、200 MiB、每 300 秒检查	`storage.optimization`
`.agentsight-private/security.db`	30 天、200 MiB、每小时检查，并保护活动案例图	`storage.security_audit`
`.agentsight-private/enforcement.db`	保留最新 100,000 条 violation	固定行数上限

保留时间、容量或检查间隔设为 0 时关闭对应规则。上限按逻辑容量计（物理文件大小减去空闲页），清理按最旧且允许淘汰的记录优先，直到逻辑容量收敛到阈值内。清理后物理文件不会自动缩小：释放的页进入空闲页表并被后续写入复用，文件大小稳定在历史峰值。如需向文件系统归还磁盘空间，在低峰期手动执行 sudo sqlite3 /var/log/sysak/.agentsight/<db> 'VACUUM;'（VACUUM 会重建整个文件，建议先停止服务，避免 cgroup 内存限制下触发 OOM）。

容器部署请注意：这些保留语义只在数据目录持久化时才有意义。不挂卷时容器每次重启都会清空全部数据，详见容器与 Sidecar 的持久化一节。

修改限制时，编辑 /etc/agentsight/config.json 的 storage 配置节，再 reload 服务。Settings 页面会展示每个数据库当前生效的策略、物理占用和逻辑占用。

通过 API 查看当前占用：

TOKEN=$(sudo cat /var/log/sysak/.agentsight/.dashboard_token)
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" http://127.0.0.1:7396/api/storage/status \
  | python3 -m json.tool

也可以直接检查目录：

sudo du -sh /var/log/sysak/.agentsight
sudo ls -la /var/log/sysak/.agentsight

清空数据

sudo systemctl stop agentsight.service
sudo rm -rf /var/log/sysak/.agentsight
sudo systemctl start agentsight.service

删掉目录也会删掉 Dashboard 令牌，下次启动会重新生成。如果想保留历史，先把目录拷到别处，之后用 agentsight serve --db /path/to/genai_events.db 浏览。

HTTP API

服务自己会给出路由清单，不用猜：

curl -s http://127.0.0.1:7396/api/docs | python3 -m json.tool

非本机请求需要令牌：

TOKEN=$(sudo cat /var/log/sysak/.agentsight/.dashboard_token)
curl -s -H "Authorization: Bearer $TOKEN" http://<host>:7396/api/sessions

0.11 的端点分组：

分组	示例	用途
服务	`GET /health`、`GET /metrics`、`GET /api/docs`	存活探测、Prometheus 指标、路由清单（`/health` 与 `/metrics` 仅本机可访问）
认证	`GET /api/auth/status`、`GET /api/auth/verify`、`POST /api/auth/login`	认证状态、能力列表、令牌换 cookie
会话与调用	`GET /api/sessions`、`GET /api/sessions/{id}/traces`、`GET /api/sessions/{id}/resources`、`GET /api/traces/{id}`、`GET /api/conversations/{id}`、`POST /api/sessions/search`	会话列表、会话内对话摘要（以 `conversation_id` 为键）与进程资源、按 response_id 的单次调用详情、语义搜索
指标	`GET /api/timeseries`、`GET /api/metrics/latency`、`GET /api/agent-names`	Token 时序、延迟分位、Agent 过滤项
中断	`GET /api/interruptions`、`/count`、`/stats`、`/session-counts`、`/conversation-counts`、`POST /api/interruptions/{id}/resolve`	排查与关闭
Agent 健康	`GET /api/agent-health`、`DELETE /api/agent-health/{pid}`、`POST /api/agent-health/{pid}/restart`	实时状态与恢复动作
Token 节省	`GET /api/token-savings`、`GET /api/token-savings/session/{id}`	Tokenless 节省量
ATIF 导出	`GET /api/export/atif/session/{id}`（还有 `trace`、`conversation`）	轨迹导出
轨迹	`GET /api/trajectories`、`/filters`、`/steps`、`/{session_id}`	已采集轨迹。列表支持可选的 `label`、`exclude_label`、`human_backed` 过滤；`label` 是逗号分隔的有效标签，例如 `good,bad`
复用标签	`POST /api/reuse/triage`、`GET /api/reuse/sessions`、`POST /api/reuse/sessions/{session_id}/label`、`POST /api/reuse/sessions/labels:batch-confirm`、`GET /api/reuse/label-stats`、`POST /api/reuse/judge`	规则分诊与人工标签决定。judge 需要 `features.reuse_llm_judge=true` 与已配置的 LLM 凭据，并会产生付费模型调用
偏好	`GET /api/preferences`、`/export`、`/turns`	用户偏好分析、Markdown 导出，以及供 Agent 侧推理使用的用户原始轮次
存储	`GET /api/storage/status`	SQLite 生效策略与物理/逻辑占用，不返回文件路径
Skill 指标	`GET /api/skill-metrics`、`/downloads`、`/loads`、`/usage-ratio`、`/distribution`、`/hotness`	Skill 采纳情况
优化分析	`POST /api/optimize/sessions/{id}/{dimension}`、`GET /api/optimize/results`、`GET` 与 `POST /api/optimize/config`	LLM 辅助分析
质量与归因	`POST /api/grader/evaluate`、`GET /api/grader/latest`、`POST /api/causal-attribution`	会话质量评分、根因归因
安全与审计	`GET /api/security/`、`GET /api/audit/`、`POST /api/audit/cases/{id}/review`	装了 agent-sec-core 时可用
拦截	`GET /api/enforcement/health`、`POST /api/enforcement/bindings`、`GET /api/enforcement/violations`	装了 enforcer 时可用；写操作始终要求令牌

时间范围参数是纳秒时间戳（start_ns、end_ns），与 CLI 的 --last 窗口对应。

# 最近一小时的会话
NOW=$(date +%s%N); AGO=$((NOW - 3600000000000))
curl -s "http://127.0.0.1:7396/api/sessions?start_ns=$AGO&end_ns=$NOW" | python3 -m json.tool | head

获取某个 Session 的原始 CPU/RSS 采样点和活动区间：

curl -s "http://127.0.0.1:7396/api/sessions/<SESSION_ID>/resources?max_points=2000" | python3 -m json.tool

每个采样点都是进程级数据，包含 Epoch 纳秒时间戳、PID、CPU 百分比和以字节计的 RSS 内存。对于多进程 Agent，Dashboard 会汇总该 Session 关联的所有 PID。这些数据表示 Session 运行时的进程环境，并非严格的 Session 资源归因：同一个共享 Agent 进程可能同时服务多个 Session。LLM 区间使用采集到的请求和响应时间； Tool Call 区间从产生工具请求的 LLM 响应结束开始，到携带对应工具结果的下一次 LLM 请求开始为止。未被 LLM 调用或已匹配 Tool Call 覆盖的间隙会返回为 idle；无法匹配结果的 Tool Call 不会虚构结束时间。

Prometheus 指标

curl -s http://127.0.0.1:7396/metrics | head

# HELP agentsight_token_input_total Total input tokens consumed by agent (all-time)
# TYPE agentsight_token_input_total counter
agentsight_token_input_total{agent="CoshNG"} 100000
agentsight_token_input_total{agent="Cosh"} 50000

计数器按 Agent 维度、取累计值：agentsight_token_input_total、agentsight_token_output_total、 agentsight_token_total_total、agentsight_llm_requests_total。/metrics 只允许本机访问，因此请用节点本地的 Prometheus agent 抓取，或者通过本机反向代理暴露。agentsight metrics 在命令行输出同样内容。

轨迹导出（ATIF v1.7）

任意会话、对话或单次调用都能导出为自包含的 JSON 轨迹——Agent 元信息、步骤、消息、工具调用与 Token 汇总：

curl -s http://127.0.0.1:7396/api/export/atif/session/<SESSION_ID> > session.atif.json

Dashboard 的轨迹查看页通过下载 JSON 提供同一份文件，也能导入在别的机器上采集的轨迹。适合离线分析、共享复现场景，或喂给评测流水线。

外部日志导出

AgentSight 可以把结构化事件写入文件，供外部日志采集器读取：

{
  "runtime": { "sls_logtail_path": "/var/log/anolisa/agentsight/events.jsonl" },
  "features": { "sls_logtail": true }
}

该路径支持运行期修改——设为 "" 即暂停导出。如果希望数据完全留在本机，保持默认即可。采集器侧的配置（端点、凭证）不属于 AgentSight 的范围。

备份

sudo systemctl stop agentsight.service
sudo tar czf agentsight-data-$(date +%F).tar.gz -C /var/log/sysak .agentsight
sudo systemctl start agentsight.service

先停服务可以确保 WAL 已 checkpoint，归档内容才是一致的。

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轨迹导出（ATIF v1.7）​

外部日志导出​

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