debug-agent について
debug-agentは、MLflowのトレースを用いてAgentの障害を診断するワークフロースキルです。トレースの根拠から原因と想定される修正を示し、依頼がない限りコードは変更しません。
主な機能
- 01該当するMLflowトレースの検索と確認
- 02トレースの根拠とソースコードの照合
- 03挙動、根拠、原因、確信度の報告
- 04診断のみの依頼ではコードを変更しない
活用シーン
- 01既存トレースを使ったAgent障害の調査
- 02有効なトレースがない場合の問題再現
- 03確認済みの診断を修正ワークフローへ引き継ぐ
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ mlflow/ skills --skill debug-agentインストール後、Claude Code で/debug-agentを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルagents/openai.yaml
詳細
Debug Agent
失敗を診断し、証拠を報告します。ユーザーが修正も求めている場合を除き、エージェントを編集しないでください。動作の変更については、診断後に fix-agent-issue に引き継いでください。
ワークフロー
- 既存のトレーシング設定、トラッキング URI、実験を確認します。トレーシングがすでに機能している場合は、MLflow の再インストールや再計装を提案しないでください。
- 報告された入力、時刻、セッション、ユーザー、またはトレース ID に一致するトレースを探します。一致するものがあれば、それを直接使用してください。ワークフローを満たすだけのために、本番環境限定または外部依存の障害を再現しないでください。
- 使用可能なトレースがない場合に限り、通常の計装済みエントリーポイントを通じて問題を一度再現し、生成されたトレースを取得します。再現が安全でない、または不可能な場合は、不足している証拠を説明して停止してください。
- 一致するトレースのスパンを一つずつ調べます。まずアセスメントを読み、次に入力、出力、エラー、LLM 呼び出し、検索結果、ツール呼び出しを確認します。トレースの詳細な構造を把握するには
analyze-mlflow-traceを使用してください。 - 必要に応じて、トレースの証拠とソースコードを照合します。ソースを読むことは問題ありませんが、トレースと照合して確認する前に診断を確定しないでください。
- 次の内容を報告します。観察された動作、期待される動作、トレースの証拠、根本原因、確信度、最小限の修正案。診断のみを求める依頼では、テストやスコアラーを作成しないでください。
境界
- アプリケーションが計装されていないためトレースを生成できない場合は、
instrumenting-with-mlflow-tracingを読み込み、制約を説明してください。 - 具体的なトレースを特定でき、かつ許可されている場合に限り、ユーザーの申し立てを HUMAN フィードバックとして記録してください。
- ユーザーが修正の実装を求めた場合は、トレース ID と診断内容を添えて
fix-agent-issueを呼び出し、編集前に回帰テストを作成できるようにしてください。
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