我是 Qoder 的用户之一，也长期关注 AI Coding Agent 在真实开发任务中的执行过程、上下文变化、工具调用、错误恢复和结果验证。
我很喜欢 DeepSeek Harness 中的轨迹能力。它让用户不只是看到 Agent 的最终回答，也能回看任务是如何推进的：模型基于什么上下文行动、调用了哪些工具、在哪里出错、如何恢复、最终是否完成目标。这对用户理解和学习 Agent 的“可观察推理与执行过程”非常有帮助。
但目前这类轨迹能力仍然不够直接，更多停留在“查看日志”或“调试过程”的层面，还没有形成完整的评测与改进闭环。用户在复杂任务结束后，往往仍需要手动翻对话、看 diff、查命令输出和工具调用，才能判断：
- Agent 是否正确理解了目标；
- 是否遗漏了用户约束；
- 哪些步骤是关键决策；
- 工具调用是否有效；
- 错误是否被正确恢复；
- 代码修改后是否进行了充分验证；
- 最终结果是否有证据支撑；
- 同类任务在后续版本或不同配置下是否有所改善。
为了解决我自己的使用需求，我基于 DSH 的轨迹能力做了一个本地原型：
https://github.com/hiraeth1992/agent-trajectory
它通过本地浏览器界面查看 Agent 会话轨迹，尝试把用户对话、模型上下文、完整审计轨迹、工具调用、Token 消耗、错误恢复、过程评测、bad case 和回归评测组织到一起。不过这毕竟是外部工具，整体不够专业、优雅，也无法像 Qoder 原生能力一样与 IDE、Agent Mode、Repo Wiki、Spec、文件操作、测试执行、权限确认和交付流程深度结合。
因此，希望 Qoder 能原生支持一套 Agent 轨迹复盘、过程评测与改进闭环能力。核心目标不是暴露或推测模型隐藏的 chain-of-thought，而是基于可观察到的会话事实、工具调用、文件变更和验证结果，帮助用户理解 Agent 如何完成任务，以及这个过程质量如何。
建议能力包括：
- 轨迹复盘视图
在每次 Agent 任务结束后，提供结构化复盘，展示用户目标、任务阶段、关键动作、工具调用、文件修改、命令执行、错误恢复和最终交付结果，让用户不用手动拼接日志也能理解完整过程。
- 过程质量评测
基于轨迹自动分析目标完成情况、约束遵守情况、工具调用有效性、错误恢复、验证充分性、无效重试、上下文浪费等问题，并尽量将结论关联到原始对话、diff、命令输出或测试结果，方便用户复核。
- Bad case 与回归验证
支持用户将会话标记为 good case / bad case，沉淀失败原因，例如目标理解错误、遗漏要求、工具误用、未运行测试、修改范围过大等，并在后续模型、配置或版本变化时进行回归验证。
- 与 Qoder 现有能力集成
这项能力如果能和 Agent Mode、Repo Wiki、Spec、IDE diff、测试执行、权限确认、CLI / Cloud Agents 等能力打通，会比外部工具更自然，也更适合真实研发场景。
我认为这能带来几个价值：
- 帮助用户更快理解 Agent 为什么这样执行任务；
- 降低复杂任务失败后的排查成本；
- 帮助用户优化自己的 Agent 使用方式；
- 让真实任务沉淀为可复用的评测资产；
- 提升 Qoder 在专业 AI 编程场景中的可信度和差异化；
- 让用户反馈问题时能附带结构化轨迹，帮助团队更快定位和验证问题。
Qoder 已经是面向真实软件开发流程的 Agentic Coding Platform。如果能进一步提供“过程可解释、质量可评测、结果可改进”的闭环，会让用户不只是把任务交给 Agent，也能持续理解、评估和改进 Agent 的工作方式。
参考原型：
