AgentDebugX: An Open-Source Toolkit for Failure Observability, Attribution, and Recovery in LLM Agents

• 类型：arxiv
• 标识：2607.18754
• 链接：https://arxiv.org/abs/2607.18754
• 主分类：agent
• 形态：method
• 被引：2
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：2
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：DeepDebug achieves the best strict attribution accuracy among the evaluated methods on both tested open-weight backbones, reaching 28.8 percent exact agent-and-step accuracy on qwen3.5-9b versus 21.7 percent for the strongest single-pass baseline.
• OpenAlex ID：W7170058005
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.18754
• DOI：10.48550/arxiv.2607.18754
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.18754
• OpenAlex更新：2026-08-24
• 待LLM分类：否
• 标题中文：AgentDebugX：面向 LLM Agent 失败可观测性、归因与恢复的开源工具包
• TLDR中文：DeepDebug 在两个测试的开源权重 backbone 上均取得了所评估方法中最高的严格归因准确率，在 qwen3.5-9b 上达到 28.8% 的精确 agent 与步骤准确率，而最强的单遍 baseline 为 21.7%。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-22-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]