调试与可观测性

捕获、检查、对比和导出模型调用及 Agent 执行轨迹，包括提示组成、流式响应、token/缓存用量、工具调用、时序、结构化遥测、可视化复盘、单步或回合重放、分叉对比与失败归因；不修改原始请求，不做通用日志聚合，不负责非 AI 程序的运行时调试。

针对已发生的失败解释原因并生成恢复路径，包括失败回合诊断、复盘与脱敏恢复计划、失败证据打包、最小复现集合、配置快照回退和启动救援；不负责常规错误采集、不重试业务请求、不自动修复代码。

查看、解析、过滤和汇总本地或设备日志，并采集、归类、查询和通知运行中的错误与警告；包括堆栈提取、错误追踪平台接入和错误记录诊断。不负责日志采集管道建设、通用根因修复或故障恢复。

分析抓包文件中的网络帧与协议证据，或追踪本地监听端口及其进程来源并执行安全处理；提供连接和流量诊断证据，不作安全结论、不承担通用运行日志分析。

连接调试器、探针或浏览器检查运行中程序的状态，通过动态插桩、进程或内存操作、脚本注入和受控附加定位缺陷，并分析 CPU/GPU 热点、卡顿和耗时瓶颈；不负责日志查看、错误告警或网络流量分析。

将程序、框架或组件的运行状态、活动关系和执行流程呈现为实时面板、关系图或 DAG，供用户观察系统结构与健康状况；只读展示，不进行动态调试、性能归因或故障恢复。

旁路监控和守护机器学习训练进程，包括 GPU/显存状态、OOM 自救、崩溃恢复、实验运行查询对比及远程看板干预；不修改训练脚本，不承担通用应用监控或模型调用轨迹复盘。