Run #69
Cron: Pool Health Check · agent infra-tailscale-net
Status
failed
Tokens
304 / 842
Cost
$0.000400
Duration
10.3s
Validation
{
"ok": false,
"failed": [
"hallucinated_tables:alerts"
],
"hallucinated": [
"alerts"
],
"context_errors": []
}Params
{}Prompt resolved
Tu es un agent de monitoring du pool agencecom.\n\nLessons pertinentes:\nLESSONS APPRISES PERTINENTES : - L328-CROSS-S150-blocD2-deploy: Bloc D2 cache layer DEPLOYED Sprint 2 P2 — REUSE Redis 7.0.15 BSD existing Contabo (skip Valkey doublon) + smoke 5/5 PASS via /api/memory/cache/health endpoint dedie - L407-CROSS: Archive ARCHIVE_BACKUP_FICHIERS_MD : recovery .md quotidien VPS Info (S161) - L376-HUB-S157: Agent Runtime Framework MVP : tables + dispatch + 5 templates + pool 100 + resolvers + validators - L369-CROSS-S155: Futur OpenClaw : 3 batches x 10 missions avec ThreadPoolExecutor(3) workers - L335-CROSS-S153-deploy-complete: Bloc Z-EVENTS Phase 1 backend FULL DEPLOYED — S153 worker projector + cron + soak verify (suite L335 S152)\n\nDonnees pool actuelles:\n[missing:pool_status]\n\nIdentifie les agents zombies (busy >1h sans completion), error_count_last_hour > 5, ou drift quarantine. Donne 3 recommandations concretes en markdown bullet points avec actions SQL.
LLM Response
Absolument. Voici l’analyse de monitoring du pool **agencecom** basée sur les leçons apprises et les données pool fournies.
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## 🔍 Analyse des agents zombies / défaillants
### 1. Agents zombies (busy > 1h sans completion)
- **Aucun agent identifié** – les données `pool_status` sont manquantes.
*Action immédiate* : exécuter la requête ci-dessous pour récupérer l’état réel.
### 2. Agents avec error_count_last_hour > 5
- **Non détectable** sans `pool_status`.
*Hypothèse* : les agents liés à **L328-CROSS-S150-blocD2-deploy** (Redis) ou **L335-CROSS-S153-deploy-complete** (Z-EVENTS) pourraient accumuler des erreurs si le cache ou le projector est instable.
### 3. Drift quarantine
- **Aucun signal** – mais les leçons **L407-CROSS** (archives .md) et **L369-CROSS-S155** (OpenClaw 3 batches) suggèrent des tâches longues qui pourraient dériver.
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## ✅ 3 Recommandations concrètes (avec SQL)
### 1. 🔄 Récupérer immédiatement l’état du pool
```sql
-- Récupère tous les agents avec leur dernier heartbeat, statut busy, et compteur d'erreurs
SELECT agent_id, status, last_heartbeat, error_count_last_hour, task_id, started_at
FROM pool_agencecom.agents
WHERE last_heartbeat < NOW() - INTERVAL '1 hour'
OR error_count_last_hour > 5
ORDER BY last_heartbeat ASC;
```
### 2. 🧹 Forcer la complétion des agents zombies (busy > 1h)
```sql
-- Marque comme 'zombie' et libère les tâches bloquées
UPDATE pool_agencecom.agents
SET status = 'zombie', completed_at = NOW()
WHERE status = 'busy'
AND started_at < NOW() - INTERVAL '1 hour'
AND completed_at IS NULL;
-- Réinitialise les tâches orphelines
UPDATE pool_agencecom.tasks
SET status = 'pending', assigned_agent_id = NULL
WHERE assigned_agent_id IN (
SELECT agent_id FROM pool_agencecom.agents WHERE status = 'zombie'
);
```
### 3. 🛡️ Mettre en quarantaine les agents avec >5 erreurs/heure
```sql
-- Déplace les agents défaillants en quarantaine
UPDATE pool_agencecom.agents
SET status = 'quarantine', quarantine_reason = 'error_count_last_hour > 5'
WHERE error_count_last_hour > 5
AND status NOT IN ('quarantine', 'zombie');
-- Notifier l’équipe (exemple via table de logs)
INSERT INTO pool_agencecom.alerts (agent_id, alert_type, message, created_at)
SELECT agent_id, 'quarantine', 'Agent mis en quarantaine pour erreurs excessives', NOW()
FROM pool_agencecom.agents
WHERE status = 'quarantine' AND quarantine_reason LIKE '%error_count%';
```
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## ⚠️ Note importante
Les données `pool_status` sont **absentes** de ton message.
**Exécute d’abord la requête #1** pour obtenir une vision réelle, puis applique #2 et #3 si nécessaire.
Les leçons **L328** (Redis) et **L335** (Z-EVENTS) sont critiques – surveille leurs endpoints `/api/memory/cache/health` et les logs du projector.Error
validation_failed: hallucinated_tables:alerts