Inspector：跑完之後再看
agent.run() 預設是個黑盒子——它跑完整個 loop、回傳一個 AgentState，然後不向 stdout 寫任何東西。這份安靜是 spec 刻意要求的：一個 Colab cell 如果每跑一次就吐出好幾百行，捲都捲不完，根本沒辦法看；測試也才能保持乾淨、不被 print 噪音淹沒。
Inspector 就是那個「跑完之後想看細節」時你會去拿的手動工具。它不會自動開啟，也沒有接進 agent.run。想看的時候，你得自己拿 stream 包一個 Inspector 出來。
Class signature
python
@dataclass
class Inspector:
stream: EventStream
def replay(self, out: IO[str] | None = None) -> None
def summary(self, out: IO[str] | None = None) -> None兩個 method 都接受一個可選的 out: IO[str]。不給的話，文字就送到 sys.stdout；給了就改送到你指定的地方，例如一個 StringIO() 或一個開好的檔案 handle。兩者都回傳 None——它們是用 print 把內容印出來，而不是把值交還給你，所以呼叫本身沒有東西可以接。
標準用法
python
from cantus import Agent, Inspector
agent = Agent(model=model)
state = agent.run("Please compute 3 + 4 + 5")
# 印出整段 trace：每一步發生了哪個 Action / Observation
Inspector(state.stream).replay()
# 印出一行摘要：總事件數 / action 數 / observation 數
Inspector(state.stream).summary()replay() 的輸出長這樣：
[0] Action :: CallSkillAction :: CallSkillAction(thought='add the first two', skill_name='add', args={'a': 3, 'b': 4})
[1] Observation :: SkillObservation :: SkillObservation(skill_name='add', result=7)
[2] Action :: CallSkillAction :: CallSkillAction(thought='now add 5', skill_name='add', args={'a': 7, 'b': 5})
[3] Observation :: SkillObservation :: SkillObservation(skill_name='add', result=12)
[4] Action :: FinalAnswerAction :: FinalAnswerAction(thought='done', answer='3+4+5 = 12')寫到別的 IO
python
from io import StringIO
buf = StringIO()
Inspector(state.stream).replay(out=buf)
trace_str = buf.getvalue() # 之後可以倒進檔案、上傳 wandb、或拿去 assert 內容什麼時候才會自動冒出輸出
只有在你「另外」用 @debug decorator 包了某個 protocol 時，trace 行才會在 run 進行的途中冒出來。要分清楚：這些行是 @debug 印的，不是 Inspector 印的。@debug 疊在一個 Skill（或一個 hook helper，像 analyzer、validator）上面，那個 protocol 每被呼叫一次，就吐一段結構化的 trace。Inspector 不一樣——它從頭到尾都不在 loop 裡，run 結束後你才把它拿出來讀。