数据怎么存的
TMA1 会把 trace 和对话日志保存在本地 ~/.tma1/data/。数据不会上传到任何远程服务,你可以随时查看或删除。
TMA1
Token、费用、延迟——每次 LLM 调用,本地记录。点开一个尖峰,看哪个对话在烧钱。
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AGENT 接入
Read https://tma1.ai/SKILL.md and follow the instructions to install and configure TMA1 for your AI agent
一个 agent 跑了 20 分钟。它干了什么?打开 dashboard,点开一条 trace,看完整对话。
上周二那个 $40 的 session——是 context window 太大还是重试死循环?现在一眼看出来。
你的 agent 能看到代码、环境变量、密钥。这些数据只留在 ~/.tma1/,不会上传任何地方。
功能
一个 dashboard 看完 agent 的一切。不需要 Grafana,不需要云服务,不需要写 YAML。
哪个模型最贵?哪个对话把预算烧光了?按模型追踪 token 和费用,支持 burn rate 预测和缓存效率分析。
Agent 变慢了,是模型的问题还是工具调用的问题?每个模型的 p50、p95 延迟,加上工具性能表和成功率。
你的 agent 能跑 shell 命令、请求外部 URL、被注入 prompt。TMA1 全部标记出来。同时追踪 OpenClaw 的 webhook 错误和卡住的 session。
你的 agent 刚改了 15 个文件。它当时在想什么?点开 trace 看完整对话——排查问题或审计 agent 输出时很方便。
Agent 卡在重试循环里可以烧掉几百分美元。TMA1 标记异常 token 用量、高错误率和慢响应,在费用堆起来之前发出警报。
搜所有东西。按模型过滤、追踪错误来源,或按工具名查找。
工作原理
把接入指令粘贴给你的 agent,它会自动搞定。或者手动来:
一条命令,所有文件装进 ~/.tma1/。不需要 Docker,不需要装别的。
将 OTel endpoint 指向 http://localhost:14318/v1/otlp。支持 Claude Code、Codex、OpenClaw 或任何 OTel SDK。
浏览器打开 localhost:14318。agent 下次调 LLM 后几秒就能看到 trace。
安全
你的 agent 能读代码库、API 密钥、基础设施配置。把这些发到云端可观测服务?那还谈什么安全。一切留在本地。
TMA1 会把 trace 和对话日志保存在本地 ~/.tma1/data/。数据不会上传到任何远程服务,你可以随时查看或删除。
首次启动会自动下载内置数据库引擎,之后 TMA1 不再联系任何外部服务。没有数据上报,没有崩溃报告,没有更新检查。
TMA1 采用 Apache-2.0。代码可审计,构建可检查,支持离线运行。
tma1-server 以单进程本地运行,并管理内置存储引擎。不要 Docker,不要系统包,没有运行时依赖。
删掉 ~/.tma1/ 就全没了。没有残留的云端状态,没有要注销的远程账号。
FAQ
任何发送 OpenTelemetry 数据的 agent。Claude Code 发送 metrics 和 logs,Codex 发送 logs 和 traces,配置 otel.metrics_exporter 后也可以发送原生 metrics,OpenClaw 发送 traces 和 metrics,任何 GenAI 语义规范的 OTel SDK 应用也支持。Dashboard 自动检测数据源并展示对应视图。
能。运行 mysql -h 127.0.0.1 -P 14002 连接本地 SQL 端口,或打开 localhost:14000/dashboard/ 使用内置查询界面。原始 traces 在 opentelemetry_traces,logs 在 opentelemetry_logs,OTel metrics 会自动创表存储。
取决于 agent 流量和对话长度。常见场景下,每月大约几百 MB。
快速开始
把这段话粘贴给你的 agent,它会读取 skill 文件自动完成配置。
AGENT 接入
Read https://tma1.ai/SKILL.md and follow the instructions to install and configure TMA1 for your AI agent