AI Agent Debugger

AI Agent Debugger 是面向 AI Agent 开发者的可视化调试工具。

与只关注模型输入输出的调试方式不同，AI Agent Debugger 将调试范围扩展到完整的 Agent 执行过程，可清晰展示每一轮对话、每一次模型调用、MCP 工具调用、自定义 Skill 执行和最终输出，帮助开发者观察 Agent 的运行链路，快速定位 Prompt、模型配置、工具调用或业务逻辑中的问题。

AI Agent Debugger 适用于以下场景：

调试 AI 大模型的工具调用链路，排查工具参数、执行结果或异常原因

对比不同模型执行同一任务时的表现，评估响应耗时、Token 消耗和成本等关键指标

验证 MCP Server 与 AI 大模型的集成是否符合预期

迭代优化系统提示词，并观察不同配置对执行结果的影响

建议使用 Apifox 最新客户端，以体验 AI Agent Debugger 的完整功能。

新建 Agent 调试

在 Apifox 顶部标签页中进入 AI Agent Debugger。

页面上方用于配置模型和运行状态：

左侧选择模型服务商，例如 DeepSeek、智谱开放平台、月之暗面、Minimax 等

中间选择模型，例如 deepseek-v4-flash

选择服务商和模型后，会自动匹配对应的 Base URL，例如 https://api.deepseek.com/v1，无需手动填写

点击运行开始调试

配置提示词

在 提示词 标签页中配置 Agent 的输入内容。

页面分为两个输入区域：

系统提示词：用于定义 Agent 的角色、目标、约束和工具使用规则，属于 Agent 配置

用户提示词：用于填写本次测试输入，例如“广州天气怎么样？”

完成配置后，点击右上角运行即可开始调试。

如果希望发送后自动清空输入框，可以勾选发送后清空。

配置工具

在工具标签页中，可以选择 Agent 运行时可调用的工具。标签上的数字表示当前可用或已配置的工具数量。

工具分为两类：

内置工具

AI Agent Debugger 提供了常用的内置工具，用于让 AI 大模型读取文件、搜索内容、执行命令或获取网页内容。

工具	说明
`bash`	在持久化 Shell 会话中执行命令
`web_fetch`	获取网页内容，并转换为 Markdown、文本或 HTML
`read`	读取文本、图片或 PDF 文件
`edit`	对文件进行精确字符串替换
`write`	创建或覆盖文件
`grep`	使用正则表达式搜索文件内容
`glob`	使用 glob 模式查找文件
`kill_shell`	重置当前 Shell 会话

你可以按需启用或禁用单个工具。禁用后，Agent 在运行时将无法调用该工具。

MCP 工具

如果需要让 Agent 调用外部系统或自定义能力，可以在工具标签页中添加 MCP Server。

AI Agent Debugger 支持以下 MCP 连接方式：

STDIO：启动本地 MCP Server 进程

HTTP：连接支持 Streamable HTTP 的 MCP Server

SSE：连接基于 Server-Sent Events 的 MCP Server

对于需要鉴权的 MCP Server，可以配置请求 Header，或使用 OAuth 2.0 完成授权。连接成功后，可以在工具列表中选择需要开放给 Agent 的工具。

配置技能

在技能标签页中，可以为 Agent 配置可复用的 Skills。标签上的数字表示当前已加载的技能数量。

Skills 适用于以下场景：

为 Agent 提供项目内的固定工作流程

复用常见任务的操作规范

减少系统提示词中重复的长文本说明

Agent 运行时会根据任务需要读取相关 Skill，从而获得更完整的操作指引。

配置认证和模型参数

在认证标签页中配置模型服务或 MCP 服务所需的认证信息。

在设置标签页中，可以配置模型运行参数，例如 Temperature、Max Tokens、Top P 等。不同模型服务商支持的参数可能不同，请以实际模型服务商支持的参数为准。

查看会话列表

每次点击运行后，左侧会生成一条新的会话记录。

会话列表中会展示本次运行的摘要信息，例如：

对话轮数

执行步数

响应耗时

词元 (Token) 消耗

预估成本

使用的模型

例如：

会话 54
1 轮 · 3 步 · 17s · 22.3k 词元 · $0.05
deepseek-v4-flash

你可以点击左侧不同会话，查看对应的对话轮次和调用追踪。

查看对话轮次

中间的 对话轮次 面板用于展示当前会话中的多轮对话。

当一次会话包含多轮用户输入时，每一轮都会作为独立的对话轮次展示。点击某个对话轮次后，可以在右侧查看该轮对应的调用过程。

查看调用追踪

右侧的 调用追踪 面板用于展示 Agent 的完整执行过程。

调用追踪会按执行顺序展示：

用户提示词和系统提示词

每一次模型调用

模型的思考过程（如模型支持）

MCP 工具调用和自定义 Skill 执行

工具输入参数、执行结果、耗时和错误信息

AI 大模型最终输出

当工具调用失败或模型返回异常时，可以在调用追踪中定位具体步骤，并查看输入参数和返回内容，便于排查问题。

对比模型表现

你可以使用相同的提示词和工具配置，分别选择不同模型运行任务，并通过会话列表对比模型表现。

会话摘要会展示响应耗时、Token 消耗和预估成本等关键指标，帮助你判断不同模型在效果、性能和成本之间的取舍。

例如，你可以对比：

同一任务在不同模型下的执行步数是否不同

哪个模型能更准确地选择工具

哪个模型的响应耗时更低

哪个模型的 Token 消耗和成本更可控

常见问题

Agent 没有调用预期的工具，如何排查？

请检查以下配置：

工具是否已在工具标签页中启用。

系统提示词是否明确说明了工具的使用场景。

MCP Server 是否连接成功，且目标工具未被禁用。

调用追踪中是否存在模型思考过程或工具调用记录。

当前使用的 AI 大模型是否支持工具调用。

MCP 工具调用失败怎么办？

可以在调用追踪中查看失败的工具调用，重点检查输入参数、输出结果和错误信息。常见原因包括：

MCP Server 未连接或连接已断开

参数格式不符合工具要求

OAuth、API Key 或 Header 鉴权配置不正确

本地 STDIO 服务启动命令不可用

同一任务运行多次可以评估什么？

Agent 是非确定性系统。同样的提示词在不同模型、不同参数或不同工具配置下，可能产生不同的执行路径。建议通过多次运行和会话对比，观察执行步数、调用结果、耗时、Token 消耗和最终输出，从而评估更合适的配置。

新建 Agent 调试#

配置提示词#

配置工具#

内置工具#

MCP 工具#

配置技能#

配置认证和模型参数#

查看会话列表#

查看对话轮次#

查看调用追踪#

对比模型表现#

常见问题#

Agent 没有调用预期的工具，如何排查？#

MCP 工具调用失败怎么办？#

同一任务运行多次可以评估什么？#

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常见问题

Agent 没有调用预期的工具，如何排查？

MCP 工具调用失败怎么办？

同一任务运行多次可以评估什么？