智能体的决策日志，堆成了一座收不回的垃圾场

你有没有发现，用了越久的AI智能体，行为反而越"飘"？每个用户的交互都在悄悄改写它的决策路径，日积月累，那些痕迹层层叠叠，最后你连它"为什么这样选"都说不清。Mubit想做这件事的审计员——把每个用户的决策轨迹拆出来看，运行时校准，模型层适配，甚至为深度客户搭一个"决策模型农场"。概念不算新鲜，但能把归因、校准、适配串成闭环的工具确实不多。真正的疑问是：当智能体的决策复杂度已经超出人类可审计的阈值，我们需要的真只是更多工具，还是得换一套方法论？Mubit是个大胆尝试，至少它先把"看不见"的部分摆到了桌面上。

原文：Show HN: Making agent decisions better and traceable · 来源：Hacker News