AI 에이전트 실패, 무한 루프 및 리소스 병목 현상을 식별하고 해결하기 위해 설계된 체계적인 디버깅 프레임워크입니다.
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install agent-debugger
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 agent-debugger 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
Agent Debugger는 AI 에이전트 개발의 독특한 과제를 처리하기 위해 구축된 Openclaw Skills 라이브러리 내의 전문 도구 세트입니다. 컨텍스트 오버플로, 전송 속도 제한 및 권한 오류와 같은 일반적인 자율 에이전트 문제를 진단하기 위한 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 이러한 디버깅 프로토콜을 구현함으로써 개발자는 에이전트의 신뢰성과 효율성을 유지하고 예상치 못한 도구 실패나 로직 루프에서 회복할 수 있도록 보장할 수 있습니다.
이 스킬은 복잡한 에이전트 워크플로우를 구축하는 모든 사람에게 필수적인 동반자이며, 진단 패턴과 수정을 위한 구체적인 코드 스니펫을 모두 제공합니다. 정체된 추론 체인이든 파편화된 메모리든, Agent Debugger는 에이전트 성능을 안정화하고 token 소비를 최적화하는 데 필요한 기술적 가드레일을 제공합니다.
이 스킬에서 제공하는 디버깅 프로토콜 사용을 시작하려면 작업 공간이 Openclaw Skills 개발을 위해 올바르게 구성되었는지 확인하세요.
# 작업 공간 구조 확인
ls -la ~/.openclaw/workspace/
# 메모리 파일이 있는지 확인
touch ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md
디버그 단계에서 내부 추론을 노출하도록 에이전트를 상세 사고(verbose thinking)로 구성하세요.
{
"thinking": "verbose",
"reasoning": "on"
}
Agent Debugger는 에이전트 오류를 분류하고 추적하기 위해 구조화된 접근 방식을 활용합니다. 다음은 이 스킬에서 사용하는 주요 오류 매핑입니다.
| 오류 코드 | 주요 원인 | 복구 전략 |
|---|---|---|
context_length_exceeded |
과도한 기록/파일 데이터 | 요약 및 잘라내기 |
rate_limit_exceeded |
API 빈도 제한 | 백오프 및 큐잉 |
tool_not_found |
레지스트리 불일치 | 설치 및 경로 확인 |
permission_denied |
샌드박스 제한 | 정책 조정 |
invalid_parameters |
Schema 위반 | 입력 유효성 검사 |
로드 중
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