Trace 检查清单

运行 scripts/run-payment-timeout-demo.ps1 后，用这份清单检查 trace-response.json。

1. Session

JSON path	检查点	面试讲点
`data.session.sessionId`	是否等于 `mvp-demo-payment-timeout-001`	一个 session id 串起 chat、工具、verifier、feedback 和 trace
`data.session.query`	是否包含支付超时问题	Trace 记录了原始用户意图
`data.session.answer`	是否包含最终诊断答案	最终答案没有脱离 Trace
`data.session.selfEvaluation`	是否包含 verifier 或 rule evaluation	答案经过质量门，不只是模型原始输出
`data.session.selfEvaluation.verifier_evaluation.gatekeeper_result.rule_set_version`	如果是 Chat V2 链路，是否记录 Gatekeeper 规则版本	安全规则可审计、可回归
`data.session.feedback`	提交反馈后是否变为 `useful`	用户反馈挂在同一次诊断上

JSON path	检查点	面试讲点
`data.steps[*].agentName`	是否有 Planner / Executor / Verifier 或等价步骤	流程被拆成可检查的 Agent 步骤
`data.steps[*].thought`	是否有高层步骤摘要	内部过程可审计，不只看最终文本
`data.steps[*].durationMs`	是否有步骤耗时	Trace 可用于耗时分析
`data.steps[*].tokenCount`	如可用，是否记录 token	Trace 可用于模型成本分析

JSON path	检查点	面试讲点
`data.toolInvocations[*].toolName`	是否包含 `lookup_knowledge`、`query_logs`、`query_metrics` 等证据工具	Agent 通过工具收集证据，而不是无依据猜测
`data.toolInvocations[*].inputParams`	是否能看到每个工具的入参	工具输入可审计、可调试
`data.toolInvocations[*].outputPreview`	是否有受控长度的证据预览	保留证据但不倾倒巨大 payload
`data.toolInvocations[*].success`	是否区分成功和失败	工具失败对 Verifier 和 reviewer 可见
`data.toolInvocations[*].retrievalDetails`	是否包含检索 metadata	检索质量可事后检查
`data.toolInvocations[*].retrievalDetails.evidence_refs`	是否包含 `raw_path + text`	Gatekeeper 可以用代码核对 Executor 引用
`data.toolInvocations[*].relevanceLevel`	是否有相关性等级	可解释检索结果强弱

JSON path	检查点	面试讲点
`data.summary.persistedStepCount`	step 行是否持久化	Trace 来自存储，不是响应内存
`data.summary.persistedToolCallCount`	tool 行是否持久化	工具证据在请求结束后仍可回放
`data.summary.hasVerifierEvaluation`	是否存在 Verifier 结果	最终答案经过质量门
`data.summary.hasFeedback`	提交反馈后是否为 true	人类反馈闭环完成

同一个 session id
-> 最终答案
-> 持久化 agent steps
-> 持久化 evidence tool calls
-> verifier / self-evaluation
-> feedback attached to the same session