最近那篇关于 AgentScope 监控页面实现的文章，意外收获了不少流量。后台评论区有不少同学在问：能不能把源码放出来？

其实原本这块只是文章里的思路讲解，并没有单独整理成一个可以运行的 Demo。索性就花时间把它抽了出来，单独做成了一个开源项目。

这篇文章不再重复讲上一期已经讲过的监控实现，主要记录三件事：为什么要拆这个 Demo、最后拆出了什么，以及用 Zcode + DeepSeek 完成它到底花了多少钱。

因为若依智构目前还在开发中......

上一篇文章里的监控页面，确实已经跑在若依智构里了，但它和原项目的 Agent 运行流程、项目管理、权限、租户以及其他业务代码是连在一起的。现在把整个若依智构开源出来，时机还不成熟。

直接把几个监控类复制出来也不太合适。代码离开原来的工程以后，依赖找不到、数据表对不上、页面也跑不起来，读者拿到的最后可能只是一堆代码片段。

所以我干脆：不直接搬原项目，而是把 Agent 监控这一部分单独抽出来，重新整理成一个最小可运行的 Demo。

这里的“抽出来”不只是复制文件。若依智构里的项目、租户、权限和业务流程都被拿掉了，原来的多工程调用也合并成了一个独立的 Spring Boot 后端。数据库换成了 H2，前端也重新做了一套，读者克隆下来就可以自己跑。

我保留的是上一篇文章里最核心的一条链路：让一个 Agent 真正调用模型和工具，然后把执行过程展示出来。

演示任务很简单，让 Agent 调用 calculator 工具计算 128 × 37。任务越简单，反而越容易看清楚中间发生了什么：

提示：长代码可向右滑动查看。

页面上可以看到 Agent、模型和 Tool 的执行阶段，运行结束后可以查看本次调用的 Token、耗时和调用次数。历史运行会进入监控大屏，点开某一次运行，还能继续查看 Trace 瀑布。

它不是一套完整的运维监控平台，也没有登录、多租户、告警和生产级数据治理。它只是把 AgentScope-Java 的 Event、Trace 和运行数据整理成了一个别人可以直接启动的示例。

如果你想看 streamEvents()、SSE、OpenTelemetry 和 Metrics 具体是怎么接起来的，可以回看上一篇文章：

上一篇：AgentScope-Java 监控实战：从 streamEvents 到 Trace 与 Metrics 页面

这一篇就不把同一套代码再讲一遍了。

这个 Demo 是基于 AgentScope-Java 2.0.2、Spring Boot 4.0、Vue 3 和 Jaeger 搭起来的。后端负责运行 Agent、保存运行记录和提供接口，前端（让DS去找的大佬的开源项目临时加的）负责操作台、时间线和监控大屏，Jaeger 用来查看 Trace。

这次我用的是 Zcode + DeepSeek。

不过，并不是给 Zcode 一句“帮我做个 Agent 监控页面”，然后等它自己发挥。我先把项目边界写清楚，再让它按阶段往下做：

只抽 Agent 运行和监控链路，不复制若依智构的业务代码；

必须使用真实 Agent、真实模型、真实 Tool 和真实 Trace；

没有模型密钥、Jaeger 不可用、SSE 断线等情况，要有明确结果；

后端测试、前端检查、Docker 启动和截图验收都要完成；

推送 GitHub 之前，检查 .env 和本地数据，不能把密钥带出去。

Zcode 负责根据计划创建后端、前端和部署文件，遇到编译、构建和运行问题再继续修。我负责决定哪些内容应该保留，哪些内容不能带出若依智构，以及每个阶段到底算不算验收通过。

这点其实挺重要。让 AI 在一个现有大项目里补功能，和让 AI 把其中一段能力抽成一个可以公开运行的项目，是两种不同的工作。后者首先要解决的不是“代码怎么写”，而是“边界在哪里”。

整个 Demo 从开发、调试到最终验收，前后大概花了 1 小时，基于 Zcode + DeepSeek 完成。

这里的 1 小时不是只把页面搭出来的时间，里面包括了后端、前端、测试、Docker 启动、真实 Agent 运行和截图验收。中间也遇到过构建问题、配置问题和路径问题，需要继续让 Zcode 修复，再重新验证。

项目最后跑通了这些东西：

Agent 可以真实调用模型和 calculator 工具；

页面能实时显示运行阶段；

运行完成后能看到 Token、耗时和调用次数；

历史运行可以在监控大屏里查看；

Trace 可以在页面和 Jaeger 中找到；

后端 28 个测试通过，前端检查和生产构建通过；

项目已经推送到 GitHub，可以直接克隆。

算下来，这次用于开发项目的 DeepSeek API 调用成本准确来说是 10.85 元。

这个数字指的是 Zcode 在写代码、调试和修改过程中调用 DeepSeek 产生的费用，不包括以后大家运行 Demo 时自己的模型费用。项目也支持本地 Ollama，如果只是想体验页面，不一定要再花云模型的钱。

10.85 元听起来不算多，但这次只是一个很小的 Demo，而且整个过程大概只有 1 小时。换成更复杂的项目，需求反复修改，代码上下文变长，或者需要多轮排查问题，成本还会继续往上走。

顺便也感慨一句，DeepSeek 涨价之后，体感上确实贵了不少。

以前用 API 做一些小实验，可能不会太在意一次调用到底花了多少钱。现在做一个一小时左右的小 Demo，十多块钱的开销，对于个人开发者做小原型来说，成本感知一下子就上来了。

这不代表 AI 编程就不划算了。相反，这次用 Zcode + DeepSeek，确实让我在比较短的时间里把一个前后端项目、测试和部署都跑了起来。但以后再做类似的事情，模型怎么选、上下文怎么控制、哪些任务适合交给云模型，都会变成需要认真考虑的问题。

至少有一点可以确定：不能只看“代码有没有生成出来”，还要看这次生成到底消耗了多少 Token，最后有没有真的跑通。

项目已经开源：

AgentScope-Java Observability Demo

如果本地已经装好 Docker，可以按 README 里的方式启动：

提示：长代码可向右滑动查看。

启动后访问：

提示：长代码可向右滑动查看。

上一篇文章讲的是 Agent 监控页面怎么实现，这次主要是把评论区同学想要的源码整理出来。

若依智构目前还不能整体开源，所以我先把其中相对独立的 Agent 监控部分拆成了一个 Demo。顺便也测试了一下，DeepSeek 涨价以后，用 Zcode + DeepSeek 完成这样一个小项目，实际需要多少时间和 API 成本。有需要的同学自取哦，如果你在启动或使用过程中遇到问题，也可以在评论区交流。