软件调试传统上涉及检查日志、负载、追踪记录、数据库及代码版本。该过程依赖于代码的确定性，即相同的输入和状态会产生相同的结果。然而，随着系统向随机执行窗口转变，采用能够解读上下文、使用工具并检索动态数据的智能体，这一公理正逐渐瓦解。这些智能体可自主做出高后果决策，例如触发退款或绕过支付重试。当此类智能体决策出现偏差时，解释其决策变得极为困难，因为当前系统缺乏针对此类自主判断的清晰审计轨迹。传统企业系统为程序化流程提供可验证的保管链，从而支持系统化的根本原因分析。然而，自主智能体引入了涉及提示词、上下文检索、模型推理及工具选择的新复杂拓扑结构，彻底改变了执行路径。仅记录系统提示词和大语言模型（LLM）的生成结果不足以构成审计轨迹，因为这仅捕捉了单一时刻的快照。真正的理解需要重构完整的决策环境，包括模型谱系、上下文窗口状态、检索来源及工具可用性。传统的可观测性输出（如执行日志）仅显示调用了哪些 API，却无法揭示智能体判断背后的依据。在关键路径中为自主智能体进行工程化，必须将决策溯源视为核心架构需求。这要求输出执行时刻可供智能体访问的事实与证据的结构化、不可变清单，而非直接输出内部推理过程。根据智能体决策的后果等级（低、中、高）对决策进行分级，可相应设定决策溯源要求。行业正从“能否构建智能体”转向“能否证明智能体为何做出该决策”。未来的合规要求将需要为自主行为提供可展示的正当理由，类似于人类代码变更的审计。下一代可靠软件架构的定义，将取决于其自主智能体的透明性与可审计性。