Apidog AI Agent Debugger: พร้อมใช้งาน ครอบคลุม ตั้งค่า

AI Agent Debugger ของ Apidog พร้อมใช้งานแล้วใน Apidog client เวอร์ชันล่าสุดสำหรับทุกแผน รวมถึงแผนฟรี คุณสามารถใช้เพื่อรัน AI agents กับโมเดลของ OpenAI และ Anthropic, เชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ MCP, ตรวจสอบ model calls และ tool calls ทุกครั้งในแผง Traces และติดตามค่าใช้จ่ายต่อการรันได้จากที่เดียว

ลองใช้ Apidog วันนี้

บทความนี้สรุปวิธีใช้งาน AI Agent Debugger แบบลงมือทำ: ใครใช้ได้บ้าง, รองรับอะไร, ไม่รองรับอะไร, วิธีเชื่อมต่อโมเดลและ MCP server, วิธีอ่าน Trace และสิ่งที่ยังไม่กระทบกับโปรเจกต์ Apidog เดิมของคุณ

สิ่งที่มีให้ใช้งาน

AI Agent Debugger รวมอยู่ใน Apidog client มาตรฐาน ไม่ต้องซื้อ license แยก, ไม่ต้องเปิด add-on และไม่มีค่าธรรมเนียมต่อผู้ใช้เพิ่มเติม

สิ่งที่ต้องตรวจสอบก่อนเริ่ม:

• ใช้ได้กับแผน Free, Basic, Professional และ Enterprise
• เปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้น ไม่ต้องตั้งค่าระดับ workspace เพิ่ม
• ต้องใช้ Apidog client เวอร์ชันล่าสุด
• หากยังไม่เห็นแท็บ AI Agent Debugger ให้ update client ก่อน

ผู้ให้บริการโมเดลที่รองรับ

ผู้ให้บริการ	สถานะ	โมเดล
OpenAI	รองรับ	GPT-5.5, GPT-5.5 Instant, o-series และโมเดลใดๆ ในบัญชี OpenAI
Anthropic	รองรับ	Claude 4.7 Sonnet, Claude 4.7 Opus, Claude 4.7 Haiku
Custom OpenAI-compatible endpoints	รองรับผ่านการตั้งค่า Base URL ใหม่	ผู้ให้บริการใดๆ ที่เปิดเผย API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI
ผู้ให้บริการอื่นๆ เช่น Google, Mistral, xAI	อยู่ในแผนงาน	ยังไม่รองรับโดยตรงในขณะนี้

สำหรับ endpoint ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ให้ใช้ Base URL override แทน endpoint เริ่มต้นของผู้ให้บริการ เช่น:

Provider: Custom OpenAI-compatible endpoint
Base URL: https://your-provider.example.com/v1
API key: <YOUR_API_KEY>
Model: <MODEL_NAME>

วิธีเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ MCP

AI Agent Debugger สามารถสื่อสารกับ Model Context Protocol ได้โดยตรง โดยรองรับการเชื่อมต่อ 3 แบบ

1. STDIO

เหมาะสำหรับ MCP server ที่กำลังพัฒนาในเครื่อง เพราะ debugger จะเรียก process ย่อยขึ้นมาโดยตรง

ตัวอย่าง use case:

Transport: STDIO
Command: node
Args: ./server.js

ใช้โหมดนี้เมื่อคุณต้องการ debug tool implementation ในเครื่อง และต้องการเห็น request/response ของ tool call ใน Trace ทันที

2. HTTP Streamable

เหมาะกับ MCP server ที่ deploy แล้วและเข้าถึงผ่าน HTTP

ตัวอย่าง:

Transport: HTTP Streamable
URL: https://mcp.example.com/mcp
Auth: API key หรือ OAuth 2.0

3. SSE

รองรับ Server-Sent Events แบบเดิม เพื่อความเข้ากันได้ย้อนหลังกับ MCP server ที่ยังใช้ transport แบบนี้

Transport: SSE
URL: https://mcp.example.com/sse

การตั้งค่า authentication สำหรับ MCP server

AI Agent Debugger รองรับ authentication หลัก 2 รูปแบบ

API key ผ่าน header

ใช้เมื่อตัว MCP server ตรวจสอบ header มาตรฐาน เช่น:

Authorization: Bearer <API_KEY>

หรือรูปแบบ custom header เช่น:

x-api-key: <API_KEY>

OAuth 2.0

ใช้เมื่อ MCP server ต้องการ token exchange แบบเต็มรูปแบบ โดยการควบคุมสิทธิ์และ audit จะเป็นไปตาม authentication model ของ MCP server นั้นๆ

สิ่งที่ตัวดีบักเกอร์ครอบคลุม

AI Agent Debugger เก็บข้อมูลของ agent run เพื่อให้คุณตรวจสอบได้ว่า agent ตัดสินใจอย่างไร เรียกโมเดลอะไร และเรียก tool ใดบ้าง

ข้อมูลที่ดูได้ใน Trace ได้แก่:

• การเรียกใช้โมเดล พร้อม request payload และ response payload แบบเต็ม
• Traces การคิดของโมเดล เมื่อโมเดลเปิดเผยข้อมูลเหล่านี้ เช่น OpenAI o-series และ Anthropic extended thinking
• การเรียกใช้ tool พร้อม parameter และข้อมูลที่ส่งกลับ
• การรับส่งข้อมูลของ MCP server ในแผง Traces เช่นเดียวกับ tool call อื่นๆ
• เครื่องมือในตัว ได้แก่ bash, web_fetch, read, edit, write, grep, glob, kill_shell
• ตัวชี้วัดต่อการรัน เช่น response time, input tokens, output tokens และค่าใช้จ่ายโดยประมาณ
• Skills หรือชุดที่บันทึกไว้ของ system prompt, รายการเครื่องมือ และ parameter สำหรับรัน scenario ซ้ำ

Workflow แนะนำสำหรับ debug agent run

ใช้ขั้นตอนนี้เมื่อคุณต้องการหาว่า agent ตอบผิดเพราะ prompt, model, tool หรือ MCP server

1. เปิด AI Agent Debugger
2. เลือก provider และ model
3. ตั้งค่า Base URL หากใช้ custom endpoint
4. ใส่ API key
5. เพิ่ม MCP server หรือเปิดใช้ built-in tools ที่ต้องการ
6. เขียน prompt หรือเลือก Skill ที่บันทึกไว้
7. กด Run
8. เปิดแผง Traces
9. ตรวจสอบตามลำดับ:
   • model request payload
   • model response
   • reasoning trace ถ้ามี
   • tool call arguments
   • tool response
   • token usage และ estimated cost

ตัวอย่างการตรวจสอบ tool call:

User prompt
→ Model call
→ Tool call: web_fetch
→ Tool response
→ Model call
→ Final answer

หากผลลัพธ์ผิด ให้ดูว่าเกิดจากจุดใด:

• ถ้า model เลือก tool ผิด ให้ปรับ system prompt หรือ tool description
• ถ้า tool ได้ parameter ผิด ให้ปรับ schema หรือ prompt
• ถ้า MCP server ส่งข้อมูลผิด ให้ debug ฝั่ง MCP server
• ถ้า token หรือ cost สูงเกินไป ให้ลด context หรือเลือก model ที่เหมาะกว่า

การใช้ Skills เพื่อรัน scenario ซ้ำ

Skills ช่วยให้คุณบันทึก configuration สำหรับการทดสอบซ้ำได้ เช่น:

Skill: Debug customer-support-agent
System prompt: กำหนดบทบาทและข้อจำกัดของ agent
Tools: web_fetch, read, MCP customer-api
Parameters: ค่าที่ใช้ซ้ำในการรัน

เหมาะสำหรับกรณีที่ต้องทดสอบ prompt หรือ tool chain เดิมหลายรอบ เช่น:

• ทดสอบ agent หลังแก้ system prompt
• เปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่าง model
• ตรวจสอบว่า MCP server ยังคืนข้อมูลตามที่ agent ต้องการหรือไม่
• ทำซ้ำ scenario ที่เคย error

สิ่งที่ตัวดีบักเกอร์ไม่ครอบคลุม

AI Agent Debugger ถูกออกแบบมาสำหรับ debug agent run ระหว่างการพัฒนา ไม่ใช่ระบบ monitoring หรือ regression testing เต็มรูปแบบ

สิ่งที่ไม่ครอบคลุม:

• Production monitoring ระยะยาว
  
  ควรใช้เครื่องมือ monitoring เฉพาะสำหรับเก็บ traffic และ log ใน production

• Automated regression testing
  
  สำหรับชุด prompt พร้อม test data ควรใช้เครื่องมืออย่าง Promptfoo

• Agent-to-Agent protocol traffic หรือ A2A
  
  ให้ใช้ A2A Debugger แยกต่างหากของ Apidog

• การทดสอบ MCP server แบบแยกส่วน
  
  หากต้องการทดสอบ tool และ resource ของ MCP server เดียวโดยไม่รัน agent loop ให้ใช้ MCP server testing flow ของ Apidog

วิธีเปิดใช้งาน AI Agent Debugger

ทำตามขั้นตอนนี้:

1. อัปเดต Apidog เป็นเวอร์ชันล่าสุด
2. เปิด Apidog
3. คลิกแท็บ AI Agent Debugger ที่แถบด้านบน
4. เลือก model provider เช่น OpenAI หรือ Anthropic
5. เลือก model ที่ต้องการใช้
6. ตรวจสอบ Base URL
   • ใช้ค่า default หากเป็น provider ที่รองรับโดยตรง
   • ตั้งค่าใหม่หากเป็น OpenAI-compatible endpoint
7. วาง API key ของคุณ
8. กด Run บน thread ว่างเพื่อทดสอบการเชื่อมต่อ

ไม่จำเป็นต้องตั้งค่าระดับโปรเจกต์ เพราะ AI Agent Debugger ทำงานใน workspace ของตัวเอง

สิ่งที่ยังคงเหมือนเดิม

การเปิดใช้ AI Agent Debugger ไม่กระทบ workflow เดิมใน Apidog

สิ่งที่ไม่เปลี่ยนแปลง:

• โปรเจกต์ Apidog ที่มีอยู่ยังคงเหมือนเดิม
• API definitions และ test suites เดิมไม่ได้รับผลกระทบ
• MCP server testing flow ยังใช้งานได้ตามปกติ
• A2A Debugger ยังทำงานแยกกัน
• การ debug API endpoint, mock server และการแก้ไข OpenAPI ไม่มีการเปลี่ยนแปลง
• billing และระดับแผนยังคงเดิม
• AI Agent Debugger ไม่ใช้เครดิตใหม่ใดๆ ของ Apidog

คุณยังคงชำระค่าใช้จ่ายสำหรับ model API ตามการเรียกเก็บของบัญชี OpenAI หรือ Anthropic ของคุณเอง Apidog ไม่คิดค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับการใช้งาน AI Agent Debugger

สำหรับผู้ดูแลระบบทีมและองค์กร

หากใช้ในทีม ให้กำหนดแนวทางการใช้งานดังนี้:

• AI Agent Debugger เปิดใช้งานสำหรับผู้ใช้แต่ละราย
• สมาชิกแต่ละคนใช้ API key ของ provider ของตัวเอง
• API key ที่ป้อนใน debugger จะถูกจัดเก็บไว้ในเครื่องของ client ผู้ใช้นั้น
• API key จะไม่ถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ Apidog
• Workspace owner สามารถจัดการ endpoint ของ MCP server ที่ใช้ร่วมกันผ่านตัวแปรสภาพแวดล้อม Apidog มาตรฐาน
• การ audit และ access control สำหรับ MCP server จะเป็นไปตาม authentication model ของ MCP server เอง เช่น header หรือ OAuth 2.0

ตัวอย่างแนวทางจัดการค่า endpoint ร่วมกัน:

MCP_CUSTOMER_API_URL=https://mcp.example.com/customer
MCP_INTERNAL_TOOLS_URL=https://mcp.example.com/tools

จากนั้นให้สมาชิกในทีมอ้างอิง endpoint เดียวกันผ่าน environment variables แทนการพิมพ์ URL ซ้ำเอง

ข้อจำกัดที่ทราบ

ข้อจำกัดปัจจุบันที่ควรรู้ก่อนใช้งาน:

• การรองรับ provider อื่นนอกเหนือจาก OpenAI และ Anthropic อยู่ในแผนงาน
• ระหว่างนี้สามารถใช้ Base URL override สำหรับ provider ที่เข้ากันได้กับ OpenAI
• การแชร์ Trace ทำได้เฉพาะในเครื่อง
• หากต้องการแชร์ Trace ให้คัดลอก JSON จากมุมมอง Raw หรือถ่ายภาพหน้าจอแผง
• ค่าใช้จ่ายที่แสดงเป็นการประมาณในเครื่องตามราคาโมเดลที่เผยแพร่
• สำหรับยอดเรียกเก็บจริง ให้ตรวจสอบจาก usage dashboard ของ provider ที่คุณใช้งาน

สรุป

AI Agent Debugger ช่วยให้ developer ตรวจสอบ agent run ได้ละเอียดขึ้นโดยไม่ต้องออกจาก Apidog คุณสามารถดู model calls, tool calls, MCP traffic, token usage และค่าใช้จ่ายโดยประมาณใน Trace เดียวกัน เหมาะสำหรับการ debug prompt, tool integration และ MCP server ระหว่างพัฒนา โดยไม่กระทบโปรเจกต์ Apidog เดิมหรือ billing plan ที่ใช้อยู่