本 Issue 来自昇腾「淬火行动」广州专场 MindStudio msagent 众测，被测版本 v26.1.0a2。

环境

现状问题

对该数据连续提问快慢卡后，第 3 轮（评估快慢卡问题造成的影响，拖慢了多少时间）输出的
「当前基线」表存在三个问题。三者都不影响定性结论（Rank1/2 为 Host 下发型慢卡，经核对正确），
但都会阻碍用户复核数值。

问题 A：同一列的四行取自两个不同数据源

agent 输出的表：

| Rank      | 周期耗时  | 计算    | 通信(未重叠) | 其中:通信等待 | Free空闲 |
| 0（受害） | 1421.9ms | 333.8ms | 447.8ms      | 441.1ms       | 625.0ms  |
| 1（慢卡） | 1422.8ms | 332.6ms | 203.8ms      | 197.0ms       | 869.5ms  |
| 2（慢卡） | 1414.6ms | 335.4ms | 247.8ms      | 241.0ms       | 823.6ms  |
| 3（受害） | 1415.3ms | 334.2ms | 445.0ms      | 438.2ms       | 628.4ms  |

逐格溯源（单位 ms）：

同一列前两行来自 CSV、后两行来自 cluster_time_summary。
成因可从工具调用序列看出：该轮只对 Rank0 / Rank1 执行了 read_file 读取 step_trace_time.csv
（附件截图中同屏可见工具原始返回 ...,640329.5000001277,1421920.75,... 与
...,886376.4000002164,1422767.5,...），Rank2 / Rank3 则沿用上一轮 cluster_time_summary 的结果，
两者被填进了同一列。

表头写的是「step_trace_time.csv / cluster_time_summary 显示：4 卡 Stage 全部被拉齐到 ~1414–1423ms/周期」——
同时点名两个来源，并给出一个横跨两者的区间（1414 来自 cluster_time_summary，1423 来自 CSV），
但未说明哪一行取自哪一个。

作为对照，第 1 轮的同类表格标注了单一来源
（### 关键证据 2：宏观时间拆解（cluster_time_summary）），四行数值全部取自该表，
与工具返回逐位一致。说明 Profiler 具备正确标注的能力，问题出在跨轮次复用数据时：

问题 B：表中缺少 memory 分量，行内无法自洽

ClusterTimeSummary 的时间拆解是四项而非三项，且严格自洽（实测差 0.000000）：

computation + communicationNotOverlapComputation + free + memoryNotOverlapComputationCommunication == stepTime

rank0: 333767.98 + 447823.30 + 625006.10 + 7435.300 = 1414032.680 == stepTime
rank1: 332578.72 + 203812.32 + 869528.84 + 7994.380 = 1413914.260 == stepTime
rank2: 335417.58 + 247767.73 + 823581.26 + 7813.370 = 1414579.944 == stepTime
rank3: 334223.61 + 444981.87 + 628357.42 + 7786.225 = 1415349.123 == stepTime

agent 的表省略了 memory 列，于是每行的分项之和都对不上该行的周期耗时：

Rank2/3 只差一个 memory 分量（属省略列），Rank0/1 叠加了问题 A 的跨源差。
读者无法从表内任何信息判断这些缺口从何而来。

问题 C：free 口径与 MindStudio Insight 不一致，且未提示

任务场景要求用 MindStudio Insight 核对 agent 的分析结论，但两者的 free 定义不同：

MindStudio Insight 26.1.0 的 Summary 页 Advice 给出：

Free has some issues, because the max difference of "Free" has reached 245081.820000us.

两者恒差一个 memoryNotOverlapComputationCommunication（逐 rank 精确相符）：

rank0  ClusterStepTraceTime.free − ClusterTimeSummary.free = 7435.3000 == memoryNotOverlap 7435.3000
rank1                                                        7994.3800 ==                  7994.3800
rank2                                                        7813.3700 ==                  7813.3700
rank3                                                        7786.2250 ==                  7786.2250

agent 全程未提示自己使用的是哪一种口径。用户按任务要求拿 MindStudio Insight 核对时会发现数值对不上，
且没有任何线索判断这是工具口径差异还是分析出错。

实际后果：本 Issue 的初版正是因此把口径差误判为「agent 编造数值」而提交了错误指控，
直到查阅 ClusterTimeSummary 表结构才发现真相。一个认真复核的用户会被这个未标注的口径差直接误导。

复现步骤

1. pip install mindstudio-agent==26.1.0a2
2. msagent config --llm-provider openai --llm-base-url "https://api.deepseek.com" --llm-model "deepseek-v4-flash"
3. 下载并解压上述公开数据（4 个 *_ascend_pt + cluster_analysis_output）
4. msagent 中连续提问：

请分析 <解压目录> 中是否存在集群快慢卡问题，有什么关键证据
造成快慢卡的原因是什么
评估快慢卡问题造成的影响，拖慢了多少时间

5. 对第 3 轮输出的表格逐格溯源：

# agent 实际读到的表（msprof-analyze 生成，-o 目录随 agent 调用而定，可从工具调用记录中看到）
python3 -c "
import sqlite3
c=sqlite3.connect('<agent -o 目录>/cluster_analysis_output/cluster_analysis.db')
cur=c.execute('select * from ClusterTimeSummary')
print([d[0] for d in cur.description])
for r in cur: print(r)
"

# 数据包自带的表（MindStudio Insight 读的就是这个）
python3 -c "
import sqlite3
c=sqlite3.connect('<解压目录>/cluster_analysis_output/cluster_analysis.db')
for r in c.execute('select \"index\",computing,communication_not_overlapped,free,stage from ClusterStepTraceTime'):
    print(r)
"

# per-rank CSV
cat <解压目录>/*_ascend_pt/ASCEND_PROFILER_OUTPUT/step_trace_time.csv

预期结果

1. 同一列的所有行取自同一数据源；确需跨源时逐格标注；
2. 时间拆解表列出 ClusterTimeSummary 的全部四个分项，或注明省略了 memory，
   使「分项之和 == 周期耗时」对读者成立；
3. 输出 free 这类存在多种口径的指标时标明来源表名与口径，
   并提示其与 MindStudio Insight / 数据包自带 ClusterStepTraceTime 的差异。

实际结果

「周期耗时」列 Rank0/1 取自 CSV、Rank2/3 取自 cluster_time_summary；表中省略 memory 分量，
四行分项之和分别比该行周期耗时少 15.3 / 16.9 / 7.8 / 7.7 ms；全程未提示 free 口径，
与 MindStudio Insight 的 max difference of Free 相差 559.08 μs 而无任何说明。

优化方案（建议）

1. 同列同源：结论表的每一列固定取自同一数据源；跨轮次复用上一次分析结果时，
   在表下注明「Rank2/3 沿用上一轮 cluster_time_summary 结果」，或补齐读取后再出表。
2. 拆解表列全分项：对 ClusterTimeSummary 这类满足
   computation + commNotOverlap + free + memoryNotOverlap == stepTime 的表，输出时列全四项，
   或在表下写明恒等式与被省略的列。实现上可在落表前做一次断言，不通过则提示。
3. 标注口径：每个指标标注来源表名与字段名，例如 free @ ClusterTimeSummary（不含 memory）；
   对存在多口径的指标，首次输出时提示「本值与 MindStudio Insight / ClusterStepTraceTime 的 free
   相差一个 memoryNotOverlapComputationCommunication 分量」。
4. 在 Profiler 文档中说明 cluster_time_summary 与数据包自带 ClusterStepTraceTime
   在 free / stage 上的口径差异，避免用户跨工具核对时误判。