DeepSeek Harness 两个插件把 Agent 调试做成可视化全流程
想搞清楚 Agent 到底在干嘛的可以看看，两个插件配合能还原执行全貌，作者还讲了一套 Agent 时代的调试方法论。
作者推荐了 DeepSeek Harness 的 Context 和 Agent-Team 两个插件，结合起来可以看清 Agent 执行过程的全貌。文章认为 Agent 时代的 Debug 关注点正从 Function Profiling 扩展到 Decision Profiling。单个 Session 调试需要在决策节点暂停、修改条件、Fork 执行路径并通过 Replay 和 Evaluation 比较结果。系统级调试则要从大量执行轨迹中定位反复出现的低效决策和失败模式，反过来改进 Context 组织、工具设计和 Harness 架构。
比较推荐 DeepSeek Harness 的 Context 和 Agent-Team 两个插件，信息呈现和交互体验都做得相当不错。这俩插件结合起来，可以看清楚 Agent 执行过程的全貌，也让我意识到，AI 时代程序员的 Debug 基本功依然是一项有门槛的技能。
以前线上出了问题，如果不好复现，或者日志太少，我们会想办法 Attach 到线上的进程，通过断点调试，观察程序的执行状态、变量和调用路径，逐步定位问题。
现在 Agent as a Service 正在成为常态，调试 Agent 也将成为一项高频操作。例如，执行太慢了、效果太差了、太费钱了，甚至同样的任务每次执行路径都不一样，这些都会成为需要被 Debug 的问题。
Agent 时代的 Debug，关注点会逐渐从 Function Profiling 扩展到 Decision Profiling。从这俩插件的设计中就很容易感受到，调试工具正在尝试从 Context、决策条件和执行状态等多个角度，还原 Agent 的整个执行过程。
面向单个 Session 的调试，好用的 Debugger 应该支持在某个决策节点暂停、修改条件、Fork 出不同的执行路径，再通过 Replay 和 Evaluation 比较结果。
而对于 Agent 系统的调试，则需要从大量 Agent 的执行轨迹中，找到那些反复出现的低效决策、无效探索和失败模式，再反过来改进 Context 的组织方式、工具设计、执行策略，甚至整个 Harness 的架构。
这也是一项复杂且重要的工程。
