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
你的 agent 在做什么 花了多少钱
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。
_
AGENT 接入
Read https://tma1.ai/SKILL.md and follow the instructions to install and configure TMA1 for your AI agent
手动安装
terminal
# macOS / Linux
$ curl -fsSL https://tma1.ai/install.sh | bash
# Windows (PowerShell)
> irm https://tma1.ai/install.ps1 | iex
localhost:14318
看看发生了什么
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。
抓住烧钱的调用
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。
数据不出本机
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
轻量可观测
Claude Code、Codex、Copilot CLI、OpenClaw、OTel GenAI、Sessions、Prompts 七个视图，根据数据自动切换。不用装 Grafana，不用云服务，不用写 YAML。
费用明细
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，能看 burn rate 趋势和缓存命中率。
localhost:14318
异常检测
Agent 卡在重试循环里可以烧掉几百美元。每个 agent 视图有 Anomalies 标签页，点击任何一条异常直接跳到那个 session，看看到底哪儿出了问题。
localhost:14318
Sessions
你的 agent 跑了 25 分钟。发生了什么？打开 session overlay：左边是文件活动、上下文分布、API 调用明细，右边是完整时间线。或者打开 live canvas，实时看 agent 工作。
localhost:14318
工具分析
Agent 变慢了，是模型的问题还是工具调用的问题？每个工具的 p50、p95 延迟，调用次数、成功率、趋势线。
localhost:14318
安全监控
你的 agent 能跑 shell 命令、请求外部 URL、被注入 prompt。TMA1 全部标记。OpenClaw 的 webhook 错误和卡死的 session 也会追踪。
localhost:14318
全文搜索
在 Sessions 搜索框输入关键词，所有 session 的对话和工具调用都能搜到。点击结果直接跳到那个事件。
localhost:14318
工作原理
安装配置
把接入指令粘贴给你的 agent，它会自动搞定。或者手动来：
[1]
安装
一条命令，所有文件装进 ~/.tma1/。不需要 Docker，不需要装别的。
[2]
配置你的 agent
将 OTel endpoint 指向 http://localhost:14318/v1/otlp。支持 Claude Code、Codex、OpenClaw 或任何 OTel SDK。GitHub Copilot CLI 零配置——TMA1 会自动发现它的 session 日志。
[3]
打开 dashboard
浏览器打开 localhost:14318。agent 下次调 LLM 后几秒就能看到 trace。
安全
安全与隐私
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。
零网络请求
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。
完全开源
TMA1 采用 Apache-2.0。代码可审计，构建可检查，支持离线运行。
单一二进制
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。
你的数据，你的磁盘
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
常见问题
支持哪些 agent？
任何发送 OpenTelemetry 数据的 agent，以及通过 JSONL 自动发现的几个 agent。Claude Code 发送 metrics 和 logs；Codex 发送 logs 和 metrics，会话 JSONL 自动解析用于对话回放。GitHub Copilot CLI 零配置：TMA1 自动发现并解析 ~/.copilot/session-state/ 下的 session JSONL。OpenClaw 发送 traces 和 metrics，会话 JSONL 也会自动解析。任何遵循 GenAI 语义规范的 OTel SDK 应用开箱即用。Dashboard 根据数据自动切换到对应视图。
能直接用 SQL 查吗？
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。Traces 在 opentelemetry_traces，logs 在 opentelemetry_logs，session 数据在 tma1_hook_events 和 tma1_messages，OTel metrics 自动建表。
大概占多少磁盘？
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
现在试试
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
或者手动安装
terminal
# Install TMA1 (macOS / Linux)
$ curl -fsSL https://tma1.ai/install.sh | bash
# Install TMA1 (Windows PowerShell)
> irm https://tma1.ai/install.ps1 | iex
# Start TMA1
$ tma1-server
# Configure your agent (example: OpenClaw)
$ openclaw config set diagnostics.otel.endpoint http://localhost:14318/v1/otlp
# Or any OTel SDK
$ export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:14318/v1/otlp
# Open dashboard
$ open http://localhost:14318