AgentDebugX 变成了 LLM 智能体的开源闭环调试器

UIUC-CS · hf · 2026-07-22

AgentDebugX 是一个开源的 LLM agent 调试工具，把排障做成 Detect / Attribute / Recover / Rerun 的闭环。
核心模块 DeepDebug 会通过多轮诊断来找根因，方法包括全局轨迹理解、结构引导式排查和交叉质询。
在 Who and When 基准上，它在 qwen3.5-9b 上做到 28.8% 的精确 agent-and-step attribution，高于最强单轮基线的 21.7%。
在 GAIA 上，它一次 rerun 修复了 73 个失败任务中的 13 个，而若干解耦式自纠错基线只有 4–6 个，整体准确率从 55.8% 提升到 63.6%。
项目还提供 Python 库、CLI、Web 控制台和可安装的 agentic skill，并支持一个可选的 Error Hub，用于共享脱敏后的失败-诊断-修复包，充当调试记忆。

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