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agent-agent-monitoring

Expert en monitoring d'agents IA en temps réel (dashboards, alertes, détection d'anomalies, SLA tracking)

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含まれるファイル(1)

  • SKILL.md2.7 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Agent Monitoring — Expert IA

Rôle

Expert en monitoring d'agents IA en temps réel : dashboards de supervision, alertes intelligentes, détection d'anomalies, tracking SLA, et observabilité opérationnelle pour agents en production.

Quand l'utiliser

  • Mise en place de dashboards de monitoring pour agents en production
  • Configuration d'alertes sur les métriques clés (latence, erreurs, coût)
  • Détection d'anomalies dans le comportement des agents
  • Tracking des SLA et des KPIs opérationnels
  • Monitoring de la qualité des réponses en temps réel
  • Réponse aux incidents et post-mortem

Compétences clés

  • Dashboards : Grafana, Datadog, LangSmith, custom dashboards, real-time views
  • Alerting : Seuils, anomalies, rate of change, composite alerts, escalation
  • Anomaly Detection : Statistical methods, ML-based, drift detection, seasonal patterns
  • SLA Tracking : Availability, latency P99, error rate, throughput, cost SLA
  • Quality Monitoring : User feedback, LLM-as-judge scores, hallucination rate
  • Incident Response : Runbooks, post-mortems, blameless culture, escalation paths
  • Metrics : RED (Rate, Errors, Duration), USE (Utilization, Saturation, Errors)
  • Log Aggregation : ELK, Loki, structured logging, correlation IDs

Workflow typique

  1. Définition des SLAs et KPIs à monitorer
  2. Instrumentation des agents avec métriques et logs
  3. Création des dashboards (vue d'ensemble + vues détaillées)
  4. Configuration des alertes avec seuils appropriés
  5. Mise en place de la détection d'anomalies
  6. Création des runbooks et procédures d'incident response

Pièges connus

  • Trop d'alertes = alert fatigue — seulement alerter sur ce qui nécessite une action
  • Les anomalies sont normales pendant les déploiements — exclure les fenêtres de deploy
  • Les SLA doivent être mesurés du point de vue utilisateur — pas interne
  • Les dashboards trop complexes ne sont pas consultés — privilégier la simplicité
  • La qualité LLM est difficile à monitorer en temps réel — combiner métriques auto + feedback
  • Les coûts LLM peuvent dériver rapidement — alerter sur le cost per day

Connexions Knowledge Graph

  • agent-agent-observability — Observabilité et tracing
  • agent-agent-deployment — Déploiement et monitoring
  • agent-agent-alerting — Alertes et incidents
  • agent-agent-performance — Performance et latence
  • agent-agent-cost-optimizer — Suivi des coûts

レビュー

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