Paper page - AgentDebugX: 一款面向 LLM 智能体的开源工具包，用于失败可观测性、归因与恢复

来源: https://huggingface.co/papers/2607.18754 作者:

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摘要

LLM 智能体的失败难以调试，因为错误显现的步骤往往并非其根本原因所在。现有可观测性工具会重放执行轨迹，但在识别根本原因或将诊断转化为恢复方案方面支持不足。我们提出了 AgentDebugX，一款开源调试框架，将调试组织为“检测、归因、恢复和重跑”的闭环。其核心是 DeepDebug，通过全局轨迹理解、结构引导调查和交叉检查，进行多轮根本原因诊断。在 WhoandWhen 基准上，DeepDebug 在两种测试的开源骨干模型上均取得了最佳严格归因准确率，在 qwen3.5-9b 上达到 28.8% 的精确智能体-步骤准确率，而最强的单次基线为 21.7%。在 GAIA 上，DeepDebug 在单次重跑中修复了 73 个失败任务中的 13 个，相比之下三种解耦的自纠正基线只修复了 4 到 6 个，将总体准确率从 55.8% 提升至 63.6%。AgentDebugX 通过 Python 库、CLI、Web 控制台以及可安装的智能体技能暴露这一工作流，并提供了可选的 ErrorHub，用于共享清洗后的失败-诊断-修复组合以及将其复用为调试记忆。

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