使用 AI 分析个人资料

由于 ProfilingManager 配置文件使用标准 Perfetto 格式，并且可以使用 PerfettoSQL 进行查询，因此您可以将 AI 编码代理与 Perfetto AI 技能搭配使用，直接在工作区中自动执行根本原因分析，而无需在 Perfetto 界面中手动浏览时间轴，也无需针对 Perfetto 标准库编写自定义查询：

  1. 加载配置文件：代理使用 Perfetto 的 trace_processor 打开收集的配置文件。
  2. 执行诊断查询：在 Perfetto AI 技能的指导下，智能体查询标准库模块（例如，针对卡顿的 android.frames.timeline 或针对内存泄漏的 android.memory.heap_graph.dominator_tree），并以迭代方式优化其查询。
  3. 与源代码关联：智能体将配置文件中的自定义跟踪记录切片、采样调用堆栈或保留类名称直接映射到 Kotlin 或 Java 源文件，并提出修复建议。

设置 Perfetto AI 技能

开源 Perfetto AI 技能可指导编码智能体如何运行 trace_processor、编写 PerfettoSQL，以及遵循引导式工作流进行 Android 内存和 CPU 分析。每个安装都捆绑了一个 trace_processor 封装容器，因此您无需单独安装 trace_processor：

  • 使用 AI 安装：在任何 AI 编程智能体中运行以下提示：

    Following instructions from https://perfetto.dev/docs/getting-started/using-ai set up the Perfetto AI skill to be usable by any agent

  • 手动安装：按照将 AI 与 Perfetto 搭配使用中的设置说明，为您的代理（例如 Claude Code、Codex、Cursor、Antigravity 或 OpenCode）进行设置。

工作流示例

将一个或多个捕获的配置文件放入工作区，并提示 AI 智能体进行调查。您可以分析单个配置文件来诊断单个问题，也可以传递多个配置文件来批量比较模式和回归。

分析 Java 堆转储和 OOM

当您提供直接使用 PROFILING_TYPE_JAVA_HEAP_DUMP 捕获或通过 TRIGGER_TYPE_OOM 触发器自动捕获的 Java 堆转储时，使用 Perfetto AI 技能的 AI 智能体可以帮助您识别：

  • 内存泄漏：本应被回收但仍可从 GC 根访问的对象，例如已销毁的 Activity 或 Fragment 实例。
  • 大量重复的对象：实例数量异常高且共同占用大量堆空间的类。
  • 内存效率低下：缓存过大、数据结构冗余或单个支配对象保留了不成比例的内存。

如需调查 OutOfMemoryError 堆转储并将其与应用的源代码相关联，请运行如下提示：

Analyze the Perfetto OOM heap dump at </path/to/profile>, which corresponds to
the codebase located at </path/to/codebase> using the Perfetto AI skill and find
the root cause of the OutOfMemoryError.

如需查看此提示生成的报告的已完成示例（包括支配树保留路径、源代码根本原因和建议的修复方法），请参阅案例研究：调试 OOM 崩溃中的使用 AI 智能体自动执行 OOM 调查。

分析系统跟踪记录和 ANR

当您提供直接使用 PROFILING_TYPE_SYSTEM_TRACE 捕获的系统跟踪记录，或通过 TRIGGER_TYPE_ANR 触发器自动捕获的系统跟踪记录时，使用 Perfetto AI 技能的 AI 智能体可以帮助您识别：

  • 阻塞主线程的操作：长时间运行的跟踪切片或同步调用，导致界面线程无法在 ANR 阈值之前处理输入事件或绘制帧。
  • 线程状态瓶颈：主线程卡在 Sleeping（例如阻塞网络 I/O 或 Thread.sleep 超时）、Blocked（锁争用）或 Runnable（CPU 调度延迟）状态的时间间隔。
  • 主线程 CPU 峰值：直接在界面线程（而非后台线程）上执行的开销高昂的计算或紧密循环。

如需调查 ANR 系统跟踪记录并将其与应用的源代码相关联，请运行如下提示：

Analyze the Perfetto system trace at </path/to/trace.perfetto-trace>, which
corresponds to an ANR trace, and find the root cause of the ANR using the
Perfetto AI skill. The codebase is located at </path/to/codebase>.

如需查看此提示生成的报告的已完成示例（包括主线程切片细分、thread_state 间隔重构和源代码映射），请参阅案例研究：调试 ANR 中的使用 AI 智能体自动调查 ANR。