关于 debug-agent
debug-agent 是用于诊断 MLflow 跟踪 Agent 故障的工作流技能。它依据跟踪证据确定原因和可能的修复方案;除非用户要求,否则不修改代码。
主要功能
- 01查找并检查匹配的 MLflow 跟踪
- 02结合跟踪证据与源代码分析
- 03报告表现、证据、原因和置信度
- 04仅诊断时避免修改代码
适用场景
- 01调查已有跟踪记录的 Agent 故障
- 02没有可用跟踪时复现问题
- 03将已确认诊断交接给修复工作流
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ mlflow/ skills --skill debug-agent安装后在 Claude Code 中输入/debug-agent确认已加载。
附带文件agents/openai.yaml
详细介绍
Debug Agent
诊断故障并报告证据。除非用户同时要求修复,否则不要修改 Agent;对于行为变更,请在诊断后转交给 fix-agent-issue。
工作流
- 查找现有的追踪配置、追踪 URI 和实验。如果追踪已正常工作,不要建议重新安装或重新插桩 MLflow。
- 查找与所报告的输入、时间、会话、用户或追踪 ID 匹配的追踪记录。如果存在,直接使用。不要仅为满足工作流而重现仅在生产环境中出现或依赖外部条件的故障。
- 只有在没有可用追踪记录时,才通过正常的插桩入口重现一次问题,并获取生成的追踪记录。如果重现不安全或无法进行,请说明缺少哪些证据,然后停止。
- 逐个检查匹配追踪记录中的跨度。先阅读评估结果,再查看输入、输出、错误、LLM 调用、检索结果和工具调用。使用
analyze-mlflow-trace详细了解追踪记录的结构。 - 根据需要将追踪证据与源代码关联起来。可以阅读源代码;但在与追踪记录核实之前,不要确定诊断结论。
- 报告:观察到的行为、预期行为、追踪证据、根本原因、置信度,以及最小可行修复方案。对于仅要求诊断的请求,不要创建测试或评分器。
边界
- 如果应用未插桩,导致无法生成追踪记录,请加载
instrumenting-with-mlflow-tracing,并说明这一限制。 - 只有在已确定具体追踪记录且获得授权时,才将用户的投诉记录为 HUMAN 反馈。
- 如果用户要求实施修复,请将追踪 ID 和诊断结果交给
fix-agent-issue,以便它在编辑前编写回归测试。
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