# Raindrop

Raindrop 面向 AI 代理运营团队，捕获运行轨迹和工具调用，识别无异常报错但反复影响用户的故障，并支持在合并前模拟变更、验证修复效果。

- Findings24: <https://findings24.com/zh-CN/tools/raindrop>
- 网站: <https://raindrop.ai>
- 价格: Freemium
- 分类: AI 可观测性, AI 测试助手

## 什么是 Raindrop？

Raindrop 是面向 AI 代理运营团队的可观测性与问题检测平台。它会捕获代理运行过程，包括消息和工具调用，帮助团队识别反复出现、但可能在没有传统异常的情况下完成的故障。Raindrop 会将相关轨迹归并为待调查的问题，展示用户影响和相关上下文，并为诊断提供证据。其工作流还延伸到开发环节：团队可以针对轨迹或真实流量模拟拟议变更，在拉取请求中查看结果，并在合并前比较行为。

## Raindrop 能做什么？

### 运行与轨迹检查

在代理运行过程中查看消息和工具调用，定位行为出错的位置，并使用原始轨迹作为证据。

### 生产环境问题检测

监控传入的轨迹；当线上行为偏离预期模式时，检测工具错误、延迟及其他信号的变化。

### 相关故障归组

将不同对话中的反复故障合并为一个问题，让团队能够调查背后的模式，而不是孤立事件。

### 调查上下文

查看受影响的用户、示例轨迹、按工具或模型版本划分的集中情况及其他问题详情，以支持根因分析。

### 变更模拟

针对相关轨迹重放拟议的代理变更，并在合并前于拉取请求中查看模拟结果。

### 团队调查工作流

将已调查的问题发布到 Slack，通过 Slack、Web 应用或 MCP 提出后续问题，并使用 Fix 启动编码会话。

## 使用场景

### 发现生产环境中的静默故障

当代理运行看似成功，但用户反复遇到故障、工具调用被浪费或流程没有进展时，使用问题检测功能。

### 诊断反复出现的代理行为

当代理反复执行相同的错误操作、配置或响应模式时，将相关对话归组并检查其轨迹。

### 分诊期间评估用户影响

在确定问题优先级时，查看受影响的用户、严重程度、示例轨迹，以及按工具、模型版本或客户群体划分的集中情况。

### 在合并前验证代理修复

针对失败轨迹或真实流量模拟拟议变更，并在拉取请求中查看比较结果，以发现回归问题。

### 在团队工具中协同调查

将问题证据发送到 Slack，通过支持的界面继续调查，并将编码任务交给代理辅助的修复工作流。

## 常见问题

### Raindrop 监控哪些内容？

Raindrop 监控传入的代理轨迹，并查找行为变化，例如工具错误、延迟变化，以及偏离预期模式的其他信号。

### Raindrop 能检测没有异常的故障吗？

可以。其问题检测工作流旨在识别行为故障：运行可以成功结束，但用户仍然会遇到失败。

### Raindrop 如何帮助调查问题？

它会将相关故障归组，附加底层轨迹，并展示受影响的用户、示例对话、按工具或模型版本划分的集中情况以及用户影响等上下文。

### 团队可以在部署前测试变更吗？

可以。团队可以针对相关轨迹或真实流量模拟拟议变更，并在合并前于拉取请求中查看结果。

### 团队可以在哪里继续调查？

已调查的问题可以发布到 Slack。团队可以在 Slack、Raindrop Web 应用或通过 MCP 提出后续问题。

## 快速信息

- **类别**: AI 代理可观测性
- **主要用户**: 构建和运营 AI 代理的团队
- **核心工作流**: 追踪、检测、调查、模拟、验证
- **部署场景**: 生产环境监控与 CI 审查
- **源站域名**: raindrop.ai