میں بالکل اسی عمل کو دوبارہ کیوں نہیں چلا سکتا جو میرے ایجنٹ نے پروڈکشن میں ناکام ہونے پر کیا تھا؟

پروڈکشن میں ناکام ہونے والے LLM ایجنٹ کو ڈیبگنگ کے لیے قابل اعتماد طریقے سے دوبارہ پیش نہیں کیا جا سکتا، کیونکہ ایک ہی پرامپٹ دوبارہ چلانے سے مختلف نتائج سامنے آتے ہیں۔ زیادہ تر ایجنٹ فریم ورک ان پٹ اور حتمی آؤٹ پٹ تو محفوظ کرتے ہیں لیکن مکمل execution trace کو ضائع کر دیتے ہیں، یعنی ہر درمیانی tool call، ماڈل کا جواب، اور state mutation رن ختم ہوتے ہی غائب ہو جاتی ہے۔ execution lineage کے بغیر، ناکام رن ایک forensic بلیک ہول بن جاتی ہے اور انجینئرز ناکامیوں کو وجوہات کی بجائے علامات سے سمجھنے کی کوشش کرتے ہیں۔ مئی 2026 کا ایک مقالہ اس کے لیے deterministic execution graphs کو پہلا بنیادی ذریعہ تجویز کرتا ہے، لیکن نوٹ کرتا ہے کہ پروڈکشن اسکیل پر non-deterministic traces کو ضرورت سے زیادہ اوور ہیڈ کے بغیر capture اور replay کرنا ابھی بھی ایک کھلا انجینئرنگ مسئلہ ہے۔ 2026 کی ایک الگ case study جو سائنسی workflows میں agentic ناکامیوں پر مبنی ہے، میں پایا گیا کہ قابل قبول لگنے والے لیکن غلط درمیانی اقدامات خاموشی سے pipelines میں آگے بڑھتے رہے، ٹھیک اس لیے کیونکہ کوئی re