El job que dio error rara vez es el job que se rompió
Una transformación aguas abajo falla en voz alta. La causa está tres pasos aguas arriba, donde una fuente cambió el nombre de un campo. Todo lo de en medio pasó nulos sin quejarse.
Rastrear eso es recorrer la cadena hacia atrás, revisar recuentos de filas y esquemas en cada salto, y decidir en cada paso si lo que ves es la causa u otro síntoma.
Qué comprobaciones correr depende de lo que mostró la última. Una columna faltante y un colapso de recuento de filas llevan a preguntas siguientes por completo distintas, y por eso un script de diagnóstico fijo se traba.
Las fallas silenciosas son la categoría más cara. Un pipeline que tiene éxito mientras escribe datos incorrectos no produce ningún error. Encontrar esas fallas exige comparar contra expectativas, no contra un campo de estado.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
La topología del pipeline es un prerrequisito y va en prompt skills: qué job alimenta qué tabla, qué espera cada paso y el rango normal de recuento de filas de cada salida.
El system prompt acota la investigación. Especifica hasta dónde rastrear y cuántas consultas correr. Exige que el agent distinga el punto de falla del punto de síntoma en su respuesta.
Una credencial de solo lectura de PostgreSQL, MySQL o MongoDB otorga acceso a esquema y recuento de filas, y un nodo HTTP Request aporta los logs de los jobs.
Un nodo GitHub aporta los cambios recientes, porque un esquema que se movió suele haberse movido en un commit, y nombrar ese commit convierte un diagnóstico en un arreglo.
La falla misma dispara Agent Chat a través de un Webhook, así que la investigación arranca antes de que alguien abra la ordenador.
Slack recibe el rastro: dónde se rompió, dónde afloró, la evidencia en cada salto y el arreglo sugerido. Un nodo Linear o Jira abre el issue con el rastro adjunto.
El acceso de solo lectura no es un detalle. Un agent que investiga con acceso de escritura puede empeorar una noche mala.
De qué está hecho este agent
- Prompt skills: la topología del pipeline y el rango normal de recuento de filas de cada salida.
- System prompt: profundidad del rastro, techo de consultas, y punto de falla reportado aparte del punto de síntoma.
- PostgreSQL (Data): acceso de solo lectura a esquema y recuento de filas. MySQL y MongoDB ocupan el mismo lugar.
- GitHub (Integration): aporta el commit que movió el esquema, y convierte el diagnóstico en un arreglo.
- Agent Chat (Util): un webhook de falla lo dispara, así que la investigación arranca de inmediato.
- Linear (Integration): abre el issue con el rastro completo adjunto. Jira ocupa el mismo lugar.
- Cuando un ActionFlow basta: Si solo necesitas alertar sobre un job fallido, construye el flujo de trabajo. Encontrar dónde se rompió de verdad es el trabajo del agent.
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