PromptShark 是一个面向 AI 智能体的透明本地代理、循环检测器与调试工具，项目以 Go 与 C++ 构建，采用 MIT 许可证，仓库地址为 https://github.com/apvcode/PromptShark。它的定位是解决智能体在无限工具调用循环中持续消耗 token 的问题，口号为“Intercept every prompt. Catch every loop. Replay any step.”。
用途方面，PromptShark 位于 AI 智能体与 OpenAI API 之间，拦截每个 API 调用，记录并可视化每一对请求/响应，同时自动检测智能体是否卡在无限工具调用循环中。它强调“一行集成、零代码改动”：只需将智能体的 base_url 替换为 http://localhost:8080/v1 即可接入。
主要能力包括：
- 拦截与检查：每个 API 调用流经 PromptShark，可查看结构化请求/响应对，折叠原始 JSON 载荷，并按步骤跟踪 token 使用量，提供 Prompt / Completion 拆分。
- 循环检测：专用的 C++ 引擎通过 IPC 与 Go 代理并行运行，对每次工具调用进行哈希，并即时标记重复模式，在耗尽 API 余额之前发出警报。
- 时间旅行回放：点击任意历史步骤，在内置编辑器中编辑 JSON 载荷，通过交互式 diff 视图预览更改，并从该点重新运行智能体；较早步骤由 SQLite 缓存提供，不产生额外 API 成本。
- 实时仪表盘：暗色玻璃拟态 UI，由 WebSocket 驱动实时流式传输，支持自动切换会话、即时步骤搜索、Markdown 导出和会话管理，全部集成在一个嵌入式 HTML 页面中。
使用方式提供三种运行选项：
- 选项 A：Docker（推荐）。
- 选项 B：预编译二进制文件。从 GitHub Releases 页面下载适用于对应操作系统（Windows、macOS、Linux）的最新 .zip 或 .tar.gz，解压后运行 agent_supervisor（或 agent_supervisor.exe）。
- 选项 C：从源码构建。先构建 C++ 核心，再运行代理，然后打开 http://localhost:8080，仪表盘即准备就绪，最后将智能体指向该地址。
配置方面，可在项目根目录编辑 loop_config.txt 配置循环检测器；同时支持环境变量 PORT 和 DB_PATH（命令行标志优先）。服务器支持优雅关闭：按 Ctrl+C 后会完成进行中的请求、关闭数据库并干净退出（原文显示输出 ✅ Goodbye!）。
适用场景：需要对 AI 智能体的 API 调用进行调试、排查无限工具调用循环、分析 token 消耗、对失败步骤进行回放与编辑重跑，以及管理多个智能体会话的开发者。
限制与缺失事实：根据现有资料，未提供具体的收费方式、价格、运行环境最低要求、性能指标数据。项目提及的后续规划包括：通过 YAML 配置循环规则（正则模式、token 预算）、支持 Ollama / Anthropic Claude API、以及多智能体消息流可视化（网络图），这些在资料中标注为待实现能力。
