APIDOG April Updates: KI Agent Debugger, A2A Debugger und einfache Postman Migration

Aprils Veröffentlichung dreht sich um ein praktisches Thema: KI-Agenten einfacher nachvollziehen, debuggen und in echten Projekten testen.

Apidog heute ausprobieren

Wenn Sie Agenten entwickeln, reicht es nicht, nur die finale Antwort zu prüfen. Entscheidend ist der Ausführungspfad davor:

• Was hat der Agent aus der Nutzeranfrage abgeleitet?
• Welches Tool wurde aufgerufen?
• Welche Parameter wurden gesendet?
• Was kam vom Tool zurück?
• Liegt der Fehler im Prompt, in der Modellkonfiguration, im Tool oder in der Geschäftslogik?

Dafür bringt Apidog diesen Monat mehrere Updates: AI Agent Debugger, A2A Debugger, Postman-API-Import für größere Migrationen, eine verbesserte Ask-AI-Erfahrung in veröffentlichten Dokumenten und benutzerdefinierte Modell-Provider.

⭐ Neue Updates

🔥 AI Agent Debugger: Agentenläufe Schritt für Schritt prüfen

Apidog unterstützt bereits visuelles Debugging für SSE-Endpunkte. Das ist nützlich für Streaming-Antworten von Modellen, Fortschrittsupdates, Echtzeit-Benachrichtigungen und andere ereignisgesteuerte APIs.

Für Agenten reicht ein Stream-Viewer aber nicht aus.

Eine Modellantwort zeigt nur das Endergebnis. Für Debugging brauchen Sie den kompletten Pfad dorthin:

• Gesprächsrunden
• Modellaufrufe
• MCP-Tool-Aufrufe
• Ausführung benutzerdefinierter Skills
• Tool-Ergebnisse
• finale Ausgabe

Der neue AI Agent Debugger ist genau dafür gedacht. Statt nur die finale Antwort zu lesen, können Sie den Lauf eines Agenten in Apidog nachvollziehen und prüfen, an welcher Stelle etwas schiefgelaufen ist.

Praktisch heißt das: Wenn ein Agent ein falsches Ergebnis liefert, prüfen Sie nicht mehr nur „Was kam am Ende heraus?“, sondern gehen den Ablauf durch:

1. Prompt prüfen
   
   Hat das Modell genug Kontext bekommen?

2. Modellaufruf prüfen
   
   Wurde die Anfrage wie erwartet erzeugt?

3. Tool-Auswahl prüfen
   
   Hat der Agent das richtige MCP-Tool oder den richtigen Skill gewählt?

4. Parameter prüfen
   
   Stimmen die übergebenen Werte?

5. Tool-Ergebnis prüfen
   
   Kam vom Tool die erwartete Antwort zurück?

6. Finale Antwort prüfen
   
   Hat der Agent das Tool-Ergebnis korrekt verarbeitet?

Typische Debugging-Fragen lassen sich dadurch schneller beantworten:

• Hat der Prompt dem Modell ausreichend Kontext gegeben?
• Hat der Agent das richtige Tool gewählt?
• Hat das MCP-Tool das erwartete Ergebnis zurückgeliefert?
• Stammte das Problem von der Modellkonfiguration, den Tool-Parametern oder der Geschäftslogik?

Das ist besonders hilfreich, sobald Agenten nicht mehr nur Demo-Flows ausführen, sondern produktive Workflows mit mehreren Zwischenschritten.

🤝 A2A Debugger: Agent-zu-Agent-Kommunikation testen

Multi-Agenten-Systeme werden häufiger. Sobald mehrere Agenten zusammenarbeiten, müssen Sie prüfen können, ob sie Aufgaben korrekt übergeben, Nachrichten austauschen und Ergebnisse zurückgeben.

Apidog unterstützt jetzt Debugging für Googles A2A-Protokoll, also Agent-to-Agent-Kommunikation.

Damit können Sie:

• A2A-Anfragen direkt senden
• Request-Parameter prüfen
• Antworten inspizieren
• das Ergebnis der Interaktion verifizieren

Der praktische Unterschied zwischen den beiden neuen Debugging-Funktionen:

• AI Agent Debugger: Prüft, was innerhalb eines einzelnen Agenten während einer Aufgabe passiert.
• A2A Debugger: Prüft, ob ein Agent korrekt mit einem anderen Agenten kommuniziert.

Ein typischer Workflow sieht so aus:

1. Einzelnen Agentenlauf mit dem AI Agent Debugger prüfen.
2. Sicherstellen, dass Tool-Aufrufe und Zwischenergebnisse korrekt sind.
3. Anschließend mit dem A2A Debugger testen, ob dieser Agent sauber mit einem anderen Agenten interagiert.
4. Request, Response und Übergabeergebnis vergleichen.

Für Teams, die an Agentensystemen arbeiten, werden beide Perspektiven wichtig: interne Ausführung und externe Agent-zu-Agent-Kommunikation.

📦 Postman-Daten über die Postman-API importieren

Die Postman-Migration wurde für größere Teams verbessert.

Apidog unterstützte bereits den Import lokaler Postman-Dateien. Jetzt können Sie auch Workspaces, Collections und Environments über die Postman-API importieren.

Das ist vor allem für Massenmigrationen beim Erstellen neuer Projekte gedacht. In der Praxis kommt es dem Verschieben eines gesamten Postman-Workspaces nach Apidog näher.

Wenn Ihr Postman-Konto mehrere Workspaces enthält, erstellt Apidog nach dem Import entsprechende Projekte.

Der Vorteil gegenüber lokalen Exporten:

• weniger manuelle Exporte
• weniger Upload-Schritte
• weniger Nacharbeit nach der Migration
• besser geeignet für größere Workspace-Strukturen

Für kleine Importe funktionieren lokale Dateien weiterhin. Für größere Migrationen ist der Import über die Postman-API der praktischere Weg.

📄 Ask AI in veröffentlichten Dokumenten öffnet sich jetzt in der Seitenleiste

Ask AI in veröffentlichten Dokumentationen öffnet sich jetzt in einer Seitenleiste.

Das verbessert den Workflow beim Lesen von API-Dokumentation:

1. Dokumentation geöffnet lassen.
2. Frage in der Ask-AI-Seitenleiste stellen.
3. Antwort lesen.
4. Bei Bedarf nachfragen.
5. Ohne Kontextverlust an derselben Stelle im Dokument weiterlesen.

Das ist besonders nützlich bei längeren Dokumenten, in denen die Antwort zwar vorhanden ist, aber nicht sofort auffindbar ist.

🧠 Benutzerdefinierte KI-Modell-Provider

Teams können jetzt auch benutzerdefinierte Modell-Provider mit einer eigenen Basis-URL verbinden.

Das ist relevant, wenn Ihr Unternehmen bereits nutzt:

• einen selbst gehosteten Modellservice
• ein internes Modell-Gateway
• eine eigene Modell-Infrastruktur

Statt für KI-bezogene Workflows zwischen Tools zu wechseln, können Sie diese Einrichtung in Apidog integrieren und dort weiter debuggen.

🐞 Bugfixes und kleinere Verbesserungen

Diesen Monat wurden außerdem mehrere Fehler behoben und Details verbessert:

• Es wurde ein Problem behoben, bei dem das intelligente OpenAPI-Merging keine Endpunkt-Antwortbeispiele beibehielt.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem das Mergen von einem untergeordneten Branch in einen geschützten Haupt-Branch Endpunkte einschließen konnte, die nicht ausgewählt waren.
• Die falsche Dropdown-Anzeige beim Erstellen von Endpunktversionen aus Branches wurde korrigiert.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem TestData und TestCases beim Ausführen von Tests über die CLI nicht funktionierten.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem der OpenAPI-Export Antwortkomponenten aus nicht verwandten Modulen enthielt.
• Das Markdown-Exportformat für JSON mit Kommentaren wurde korrigiert.
• Ein Word-Exportfehler, verursacht durch crypto is not defined, wurde behoben.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem beim Importieren von Knife4j mit aktivierter Basic Auth die Felder für Benutzername und Passwort nicht angezeigt wurden.
• Ein Fehler bei der Endpunktfilterung, wenn Tags Zahlen waren, wurde behoben.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem apidog endpoint list --branch keine Daten für den angegebenen Branch zurückgab.
• Mehrere Probleme mit MCP-Tool-Parametern, Filterung und Fehlermeldungen wurden behoben.
• Es wurde ein Problem behoben, bei dem dem generierten Code die Konfigurationsoption typescriptThreePlus fehlte.

🌟 Was das für Entwicklerteams bedeutet

Dieses Release ist vor allem praktisch für Teams, die KI-Agenten von Prototypen in reale Produkte überführen.

Die wichtigsten Einsatzfälle:

• Einzelne Agentenläufe debuggen mit dem AI Agent Debugger
• Agent-zu-Agent-Kommunikation testen mit dem A2A Debugger
• Postman-Workspaces einfacher migrieren über die Postman-API
• Dokumentation schneller durchsuchen mit Ask AI in der Seitenleiste
• Eigene Modell-Infrastruktur anbinden über benutzerdefinierte Modell-Provider

Der gemeinsame Nenner: weniger Blackbox, mehr nachvollziehbarer Ablauf.

Gerade bei Agenten ist das entscheidend. Sobald Prompts, Tools, Modellaufrufe und Geschäftslogik zusammenspielen, brauchen Entwickler nicht nur finale Antworten, sondern prüfbare Zwischenschritte.

💬 Beteiligen Sie sich an der Diskussion

Vernetzen Sie sich mit anderen API-Ingenieuren und dem Apidog-Team:

• Treten Sie unserer Discord-Community für Echtzeit-Diskussionen und Support bei.
• Nehmen Sie an unserer Slack-Community für technische Gespräche teil.
• Folgen Sie uns auf X (Twitter) für die neuesten Updates.

P.S. Die vollständigen Details zu allen Updates finden Sie im Apidog Changelog!

Mit freundlichen Grüßen,

Das Apidog Team