skill monitoring-agents — Ju e Abel¶
| Roda em | model/effort |
Dispara quando |
|---|---|---|
| agente-scout | sonnet / medium |
fase 4 do workflow scout-log |
Parecer de saúde dos agentes de IA: Ju (qualificação inicial) e Abel (Open Finance). Responde duas perguntas por run, não uma:
| Eixo | Pergunta | Evidência |
|---|---|---|
| 1 | está de pé? (responde) | sessões, mensagens do assistant |
| 2 | está fazendo o trabalho? | funil andando, transferência acontecendo, link saindo |
O status é o pior dos dois eixos. Agente que responde a tudo e não move ninguém no funil está quebrado — e é o modo de falha que passa em qualquer health check.
Por que sonnet e não haiku¶
Porque distinguir pico de piso legítimo exige baseline. O fingerprint empty_response tem volume
normal esperado: tratado por contagem, ele viraria issue todo dia. Ela guarda esse baseline no mem0
(agent_health, namespace só dela) e compara.
Atendimento é fluxo crítico (skill-criticidade), então o piso de modelo sobe.
Nunca mandar mensagem de teste pela Ju ou pelo Abel — chega no WhatsApp de um cliente real.