Bản phát hành tháng 4 tập trung vào một mục tiêu chính: giúp việc kiểm tra và gỡ lỗi quá trình phát triển AI Agent dễ thực hiện hơn trong các dự án thực tế.
Nếu bạn đang xây dựng agent, vấn đề khó không chỉ là câu trả lời cuối cùng. Phần cần kiểm tra thường nằm ở toàn bộ chuỗi xử lý trước đó:
- Agent hiểu yêu cầu người dùng như thế nào?
- Agent đã gọi công cụ nào?
- Công cụ trả về dữ liệu gì?
- Lỗi đến từ prompt, cấu hình model, tham số tool hay logic nghiệp vụ?
Trong bản cập nhật này, Apidog bổ sung một số công cụ để xử lý các tình huống đó: AI Agent Debugger, A2A Debugger, nhập API Postman cho các đợt di chuyển lớn, trải nghiệm Ask AI tốt hơn trong tài liệu đã xuất bản và hỗ trợ nhà cung cấp mô hình tùy chỉnh.
⭐ Cập Nhật Mới
🔥 AI Agent Debugger: Kiểm Tra Toàn Bộ Quá Trình Hoạt Động Của Agent
Apidog đã hỗ trợ gỡ lỗi trực quan cho các endpoint SSE trong một thời gian. Tính năng này hữu ích khi bạn cần kiểm tra:
- phản hồi streaming từ model,
- cập nhật tiến độ,
- thông báo thời gian thực,
- các API dựa trên event.
Tuy nhiên, gỡ lỗi agent cần nhiều hơn một trình xem stream.
Một phản hồi cuối cùng chỉ cho bạn biết agent đã kết thúc ở đâu. Nó không cho biết agent đã đi qua những bước nào để tạo ra phản hồi đó.
Trong một workflow agent thực tế, bạn thường cần kiểm tra:
- các lượt hội thoại,
- các lần gọi model,
- các lần gọi công cụ MCP,
- quá trình chạy Skill tùy chỉnh,
- kết quả trả về từ tool,
- đầu ra cuối cùng.
AI Agent Debugger được xây dựng cho mục đích này.
Thay vì chỉ kiểm tra response cuối cùng, bạn có thể theo dõi đường dẫn thực thi của agent trong Apidog. Mỗi vòng hội thoại, model call, MCP tool call, Skill run và kết quả cuối cùng đều được ghi lại ở một nơi.
Một quy trình kiểm tra thực tế có thể như sau:
- Chạy agent với input cần debug.
- Mở trace thực thi trong AI Agent Debugger.
- Kiểm tra từng bước agent đã thực hiện.
- Xác minh prompt có đủ ngữ cảnh hay không.
- Kiểm tra tool được chọn có đúng với ý định người dùng không.
- Xem dữ liệu tool trả về trước khi agent tạo câu trả lời cuối cùng.
- Khoanh vùng lỗi ở prompt, model config, tool params hoặc business logic.
Các câu hỏi bạn có thể trả lời nhanh hơn:
- Prompt có cung cấp đủ ngữ cảnh cho model không?
- Agent có chọn đúng tool không?
- Công cụ MCP có trả về kết quả mong đợi không?
- Vấn đề đến từ cấu hình model, tham số tool hay logic nghiệp vụ?
Với các hệ thống agent phức tạp, trace thực thi giúp nhóm phát triển nhìn rõ điều gì thực sự đã xảy ra, thay vì chỉ đoán dựa trên output cuối cùng.
🤝 A2A Debugger: Kiểm Tra Giao Tiếp Giữa Các Agent
Các hệ thống multi-agent đang xuất hiện nhiều hơn. Khi nhiều agent phối hợp với nhau, bạn cần kiểm tra luồng giao tiếp giữa chúng một cách đáng tin cậy.
Apidog hiện hỗ trợ gỡ lỗi cho giao thức A2A của Google, tức Agent-to-Agent.
Bạn có thể dùng A2A Debugger để:
- gửi request A2A trực tiếp,
- kiểm tra request parameters,
- xem response,
- xác minh kết quả của tương tác giữa các agent.
Quy trình kiểm tra cơ bản:
- Chuẩn bị request A2A.
- Gửi request trong Apidog.
- Kiểm tra payload và tham số.
- Xem response từ agent nhận.
- Xác minh kết quả có đúng với nhiệm vụ được chuyển giao không.
Điểm khác nhau giữa hai công cụ gỡ lỗi mới:
- AI Agent Debugger: kiểm tra những gì xảy ra bên trong một agent khi nó thực hiện một tác vụ.
- A2A Debugger: kiểm tra một agent có thể giao tiếp với agent khác hay không.
Nếu bạn đang xây dựng hệ thống multi-agent, bạn sẽ thường cần cả hai: một công cụ để debug nội bộ từng agent, và một công cụ để debug giao tiếp giữa các agent.
📦 Nhập Dữ Liệu Postman Thông Qua Postman API
Tính năng di chuyển từ Postman hiện có thêm lựa chọn phù hợp hơn cho các nhóm lớn.
Trước đây, Apidog đã hỗ trợ nhập file Postman cục bộ. Bây giờ, bạn cũng có thể nhập:
- Workspaces,
- Collections,
- Environments,
thông qua Postman API.
Cách tiếp cận này phù hợp với các đợt di chuyển hàng loạt khi tạo dự án mới trong Apidog.
Về mặt thực tế, nó gần giống như di chuyển toàn bộ Postman Workspace vào Apidog. Nếu tài khoản Postman của bạn có nhiều Workspace, Apidog sẽ tạo các dự án tương ứng sau khi nhập.
Khi nào nên dùng từng cách:
| Tình huống | Cách nhập phù hợp |
|---|---|
| Chỉ có một vài collection nhỏ | Nhập file Postman cục bộ |
| Có nhiều workspace, collection và environment | Nhập thông qua Postman API |
| Cần giảm thao tác export/upload thủ công | Nhập thông qua Postman API |
Lợi ích chính là giảm các bước xuất file, tải lên và dọn dẹp thủ công. Với các lần nhập nhỏ, file cục bộ vẫn hoạt động tốt. Với workspace lớn hơn, tuyến API sẽ ít tốn công hơn.
📄 Hỏi AI Trong Tài Liệu Đã Xuất Bản Giờ Đây Mở Ở Thanh Bên
Tính năng Ask AI trong tài liệu đã xuất bản giờ hoạt động trong một thanh bên.
Điều này giúp người đọc giữ nguyên tài liệu hiện tại trong khi đặt câu hỏi về nội dung trên trang.
Một luồng sử dụng thực tế:
- Mở tài liệu API đã xuất bản.
- Đọc endpoint hoặc phần mô tả đang cần tìm hiểu.
- Mở Ask AI ở thanh bên.
- Đặt câu hỏi về tài liệu hiện tại.
- Tiếp tục đọc mà không mất vị trí trên trang.
Thay đổi này đặc biệt hữu ích với tài liệu dài, nơi câu trả lời có thể đã nằm trong trang nhưng không dễ tìm nhanh.
🧠 Các Nhà Cung Cấp Mô Hình AI Tùy Chỉnh
Các nhóm hiện có thể kết nối nhà cung cấp model tùy chỉnh bằng Base URL tùy chỉnh.
Điều này hữu ích nếu công ty bạn đang dùng:
- dịch vụ model tự lưu trữ,
- model gateway nội bộ,
- hạ tầng AI riêng của tổ chức.
Thay vì chuyển đổi giữa nhiều công cụ khi cần debug workflow liên quan đến AI, bạn có thể đưa thiết lập model đó vào Apidog và kiểm tra trong cùng một môi trường làm việc.
🐞 Sửa Lỗi và Các Cải Thiện Nhỏ Hơn
Bản phát hành tháng này cũng bao gồm một số bản sửa lỗi và cập nhật tiện ích:
- Đã khắc phục sự cố khi tính năng hợp nhất thông minh OpenAPI không giữ lại các ví dụ phản hồi endpoint.
- Đã khắc phục sự cố khi hợp nhất từ một nhánh con vào một nhánh chính được bảo vệ có thể bao gồm các endpoint không được chọn.
- Đã khắc phục hiển thị dropdown không chính xác khi tạo các phiên bản endpoint từ các nhánh.
- Đã khắc phục sự cố khi TestData và TestCases không hoạt động khi chạy thử nghiệm thông qua CLI.
- Đã khắc phục sự cố khi xuất OpenAPI bao gồm các thành phần response từ các module không liên quan.
- Đã khắc phục định dạng xuất Markdown cho JSON có nhận xét.
- Đã khắc phục lỗi xuất Word do
crypto is not defined. - Đã khắc phục sự cố khi nhập Knife4j với Basic Auth được bật không hiển thị các trường tên người dùng và mật khẩu.
- Đã khắc phục lỗi lọc endpoint khi các tag là số.
- Đã khắc phục sự cố khi
apidog endpoint list --branchkhông trả về dữ liệu cho nhánh được chỉ định. - Đã khắc phục một số vấn đề về tham số, lọc và thông báo lỗi của công cụ MCP.
- Đã khắc phục sự cố khi mã được tạo thiếu tùy chọn cấu hình
typescriptThreePlus.
🌟 Ý Nghĩa Của Bản Cập Nhật Này
Bản phát hành tháng 4 tập trung vào các nhu cầu thực tế của nhóm đang xây dựng sản phẩm AI Agent.
Tóm tắt cách dùng từng tính năng:
| Tính năng | Dùng khi nào |
|---|---|
| AI Agent Debugger | Cần xem toàn bộ quá trình thực thi bên trong một agent |
| A2A Debugger | Cần kiểm tra giao tiếp giữa các agent |
| Nhập Postman qua API | Cần di chuyển nhiều workspace, collection hoặc environment |
| Ask AI trong thanh bên | Cần đọc tài liệu và hỏi AI mà không rời trang |
| Nhà cung cấp model tùy chỉnh | Cần dùng model tự lưu trữ hoặc gateway nội bộ trong Apidog |
Các cập nhật này không chỉ phục vụ demo. Chúng giải quyết những vấn đề thường xuất hiện khi agent workflow chuyển từ thử nghiệm sang triển khai thực tế: trace khó đọc, tool call khó kiểm tra, giao tiếp giữa agent khó xác minh và di chuyển dữ liệu API tốn thời gian.
💬 Tham Gia Cuộc Trò Chuyện
Kết nối với các kỹ sư API khác và nhóm Apidog:
- Tham gia cộng đồng Discord của chúng tôi để thảo luận và hỗ trợ theo thời gian thực.
- Tham gia cộng đồng Slack của chúng tôi để trao đổi kỹ thuật.
- Theo dõi chúng tôi trên X (Twitter) để nhận các cập nhật mới nhất.
Tái bút: Để biết đầy đủ chi tiết về tất cả các cập nhật, hãy xem Apidog Changelog!
Trân trọng,
Đội ngũ Apidog
Top comments (0)