Le job qui a renvoyé une erreur est rarement celui qui a cassé
Une transformation en aval échoue bruyamment. La cause est trois étapes en amont, où une source a changé un nom de champ. Tout ce qui est entre les deux a fait passer des valeurs nulles sans se plaindre.
Retracer cela, c'est remonter la chaîne, vérifier les comptes de lignes et les schémas à chaque saut, et décider à chaque étape si ce que vous voyez est la cause ou un autre symptôme.
Les contrôles à lancer dépendent de ce que le dernier contrôle a montré. Une colonne manquante et un effondrement du compte de lignes mènent à des questions suivantes complètement distinctes, c'est pourquoi un script de diagnostic fixe s'enlise.
Les pannes silencieuses sont la catégorie la plus chère. Un pipeline qui réussit tout en écrivant des données incorrectes ne produit aucune erreur. Trouver ces pannes demande de comparer aux attentes plutôt qu'à un champ de statut.
Comment l'agent est construit dans Agent Studio
La topologie du pipeline est un prérequis et va dans les prompt skills : quel job alimente quelle table, ce que chaque étape attend, et la plage normale de comptes de lignes pour chaque sortie.
Le system prompt borne l'enquête. Il précise jusqu'où remonter et combien de requêtes lancer. Il exige que l'agent distingue le point de panne du point de symptôme dans sa réponse.
Un identifiant PostgreSQL, MySQL ou MongoDB en lecture seule donne l'accès au schéma et aux comptes de lignes, et un nœud HTTP Request fournit les journaux de jobs.
Un nœud GitHub fournit les changements récents, car un schéma qui a bougé a en général bougé dans un commit, et nommer ce commit transforme un diagnostic en correctif.
La panne elle-même déclenche Agent Chat par un Webhook, donc l'enquête commence avant que quiconque ouvre un ordinateur.
Slack reçoit la trace : où cela a cassé, où cela a fait surface, les preuves à chaque saut, et le correctif proposé. Un nœud Linear ou Jira ouvre le ticket avec la trace jointe.
L'accès en lecture seule n'est pas un détail. Un agent d'enquête avec un accès en écriture peut rendre une mauvaise nuit encore pire.
De quoi cet agent est constitué
- Prompt skills : la topologie du pipeline et la plage normale de comptes de lignes pour chaque sortie.
- System prompt : profondeur de trace, plafond de requêtes, et point de panne rapporté séparément du point de symptôme.
- PostgreSQL (Data) : accès en lecture seule au schéma et aux comptes de lignes. MySQL et MongoDB occupent le même emplacement.
- GitHub (Integration) : fournit le commit qui a déplacé le schéma, ce qui transforme le diagnostic en correctif.
- Agent Chat (Util) : un webhook de panne le déclenche, donc l'enquête commence tout de suite.
- Linear (Integration) : ouvre le ticket avec la trace complète jointe. Jira occupe le même emplacement.
- Quand un ActionFlow suffit : Si vous n'avez besoin que d'une alerte sur un job en échec, construisez le flux de travail. Trouver où cela a réellement cassé est le travail de l'agent.
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