用途：分析生产环境 Agentforce 智能体的实际行为，通过会话追踪数据与 Data Cloud 定位问题，并直接修改 .agent 文件进行改进。
主要能力：三阶段工作流。观察阶段查询 Data Cloud 中的 STDM 会话数据，或在不支持 STDM 时回退到测试套件加本地追踪；复现阶段用 sf agent preview 模拟问题对话；改进阶段直接编辑 .agent 文件、验证、发布并复核。可识别动作错误、子智能体误路由、缺失动作、变量捕获失败、LOW adherence、知识缺口、会话放弃、发布漂移等问题，并按 P1/P2/P3 分级。
使用方式：需提供 org 别名、智能体 API 名称，可选 .agent 文件路径、会话 ID 与回溯天数（默认 7 天）。先解析智能体名称，再定位 .agent 文件，随后按需执行各阶段。关键命令包括 sf data query、sf agent preview start/send/end、sf agent validate authoring-bundle、sf agent publish authoring-bundle 等。
适用场景：生产环境智能体行为诊断、开发迭代中的问题复现、基于追踪数据的定向修复与回归测试。
限制：STDM 路径依赖 Data Cloud 且存在约 15 分钟延迟；回退路径仅支持预览、无真实用户数据。部分命令为 beta，Windows 需替换 shell 语法与临时目录。发布失败时 deploy 加 activate 回退不完整，不会将 reasoning: actions: 传播到实时元数据。具体收费与平台支持范围暂未提供。