github.com/mlflow/mlflow (и пост из блога)
MLflow можно подключить к OpenClaw как систему трассировки. После этого каждый запуск агента попадает в локальный MLflow: вызовы модели, инструменты, параметры, ошибки, токены и время выполнения.
Установка плагина:
openclaw plugins install @mlflow/mlflow-openclaw
Запуск локального MLflow-сервера:
uvx mlflow server --port 5000
Настройка подключения:
openclaw mlflow configure
Или через переменные окружения:
export MLFLOW_TRACKING_URI=http://localhost:5000
export MLFLOW_EXPERIMENT_ID=<your-experiment-id>
После этого можно открыть:
http://localhost:5000
Вы видите весь путь выполнения. Где был вызван LLM, какой инструмент сработал, где произошла ошибка и почему запрос стал дорогим по токенам. Удобно для отладки навыков, промптов и поведения агента.
Чат | OpenClaw One-Click | CloseRouter