Codag: когда твой LLM-агент превращается в визуальный кошмар, а ты хочешь понять, где он сломался

Отлаживать агента через print() — это как искать иголку в стоге сена с завязанными глазами

Представь: ты написал сложного LLM-агента на LangGraph. Он должен анализировать код, писать тесты, проверять их. Запускаешь — тишина. Никакого вывода. Или выводит что-то странное, но понять, на каком шаге пошло не так, невозможно. Ты добавляешь print() после каждого вызова модели, засоряя код отладочной информацией. Через час у тебя 50 строк логирования, а проблема всё ещё не найдена.

Именно эту боль решает Codag — расширение для VSCode, которое превращает твой чёрный ящик агента в наглядный граф выполнения. Визуализирует каждый шаг, показывает входные и выходные данные, подсвечивает ошибки. Как если бы кто-то взял твой запутанный код и разложил его на понятные блоки с цветными стрелочками.

Что умеет Codag на самом деле (а не только в рекламе)

Codag не просто рисует красивые картинки. Это полноценный инструмент отладки для LLM-воркфлоу. Вот что он делает:

• Автоматическое обнаружение агентов — подключается к твоему коду на Python и находит все цепочки вызовов LLM, агентов, инструментов. Не нужно писать специальный код для интеграции.
• Визуализация в реальном времени — запускаешь скрипт, открываешь панель Codag в VSCode и видишь, как данные текут по графу. Каждый узел подсвечивается при выполнении.
• Инспекция входов/выходов — кликаешь на любой узел графа и видишь точный промпт, который ушёл в модель, и ответ, который вернулся. Сохраняет историю выполнения.
• Поддержка локальных моделей — работает с Ollama, LM Studio, vLLM, любыми OpenAI-совместимыми API. Если твой агент использует локальную Llama 3.2 или Mistral — Codag это отобразит.
• Интеграция с Langfuse — можешь отправлять трассировки прямо в Langfuse для продвинутого мониторинга и анализа затрат. Особенно полезно, если используешь платные API вроде GPT-4.5 Turbo.

Установка: проще, чем кажется

Я ненавижу инструменты, которые требуют танцев с бубном для установки. Codag к таким не относится.

1Ставим расширение в VSCode

Открываешь Extensions в VSCode, ищешь "Codag", жмёшь Install. Альтернативно — скачиваешь с Visual Studio Marketplace. На февраль 2026 года актуальная версия — 1.4.3.

2Устанавливаем Python-пакет

pip install codag

Или через poetry, если ты из тех, кто любит усложнять себе жизнь.

3Добавляем одну строчку в код

В начале скрипта с агентом:

import codag
codag.init()

Всё. Больше ничего не нужно. Codag автоматически обнаружит вызовы LLM через LangGraph, CrewAI или напрямую через OpenAI-совместимые клиенты.

Реальный пример: отлаживаем агента для рефакторинга кода

Допустим, у тебя есть агент на LangGraph, который берёт кусок кода на Python и пытается его улучшить: сначала анализирует, затем предлагает изменения, потом генерирует рефакторинг.

Без Codag ты бы видел только конечный результат (или ошибку). С Codag ты наблюдаешь весь процесс:

1. Узел "analyze_code" получает исходный код и промпт
2. Видишь, какой запрос ушёл в LLM (допустим, в локальную Llama 3.2 через Ollama)
3. Видишь ответ модели — возможно, она неправильно поняла задачу
4. Узел "propose_changes" получает этот анализ
5. И так далее, пока не найдёшь, где агент "сломался"

Особенно полезно при работе с локальными моделями, которые иногда ведут себя непредсказуемо. Видишь не только ошибку, но и контекст, который к ней привёл.

С чем Codag не справится (и какие есть альтернативы)

Codag — отличный инструмент, но не панацея. Вот его ограничения:

Если тебе нужно больше, чем визуализация в IDE — смотри в сторону комплексных решений для observability. Но для локальной разработки и отладки Codag часто достаточно.

Кому подойдёт Codag (спойлер: не всем)

Идеальный пользователь Codag: разработчик, который строит LLM-агентов в VSCode на Python, использует LangGraph/CrewAI/автономные агенты, работает с локальными моделями или облачными API, и устал от отладки через логирование.

Не подойдёт, если:

• Ты работаешь исключительно в Jupyter Notebook или других IDE
• Твои агенты написаны на JavaScript/TypeScript (пока нет поддержки)
• Тебе нужен продвинутый мониторинг в продакшене с алертами и метриками
• Ты используешь экзотические фреймворки, которые Codag ещё не поддерживает

Для тех, кто только начинает работать с агентами, Codag может стать отличным учебным пособием — визуально показывает, как данные текут между компонентами системы. Особенно если изучаешь архитектуры автономных агентов.

Проблемы, которые Codag решает лучше всего

1. "Агент завис и я не знаю где" — Codag показывает, на каком узле графа сейчас выполнение. Видишь активный узел в реальном времени.

2. "Модель возвращает ерунду, но я не вижу промпт" — кликаешь на узел LLM-вызова и видишь точный запрос, который был отправлен. Иногда проблема не в модели, а в том, как ты формируешь промпт.

3. "Контекст теряется между шагами" — визуализация показывает, какие данные передаются между узлами. Легко найти, где информация "теряется" или искажается.

4. "Слишком много логов, невозможно разобраться" — вместо текстовых логов получаешь наглядный граф. Особенно полезно для сложных многошаговых воркфлоу.

Будущее инструмента (и куда он движется)

На февраль 2026 Codag активно развивается. В roadmap на ближайшие месяцы:

• Поддержка JetBrains IDE (PyCharm, DataGrip)
• Интеграция с больше количеством фреймворков (в планах — AutoGen)
• Возможность редактировать промпты прямо из интерфейса и перезапускать узлы
• Экспорт графов выполнения для документации

Если ты работаешь с LLM-агентами серьёзно — следи за обновлениями. Инструмент быстро обрастает фичами, которые ещё год назад казались фантастикой.

Codag не сделает твоего агента умнее. Не исправит плохие промпты. Не заставит локальную модель работать как GPT-5. Но он покажет тебе, где именно система ломается. А это уже половина решения проблемы.

В мире, где инструментов для работы с LLM становится всё больше, Codag занимает свою нишу — делает невидимое видимым. Иногда этого достаточно, чтобы перестать рвать на себе волосы и наконец починить того чёртова агента, который должен был упростить тебе жизнь, а не усложнить её.