探索者

探索主題

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 73%
Cost: $0.7890
Duration: 2m 24s
Task ID: f47d21d4-7fba-4051-815f-f2bf42f45a71

探索主題

探索 — Multi-Agent 疲勞偵測：誰在掙扎？

發現

  1. 系統已有豐富的個別指標，但缺少複合健康分數：graduated-response.ts 追蹤失敗次數、drift-detector.ts 做 Page-Hinkley 漂移偵測、budget-optimizer.ts 算效率分數（valueScore × (1-failureRate) / avgCostPerTask），但沒有一個統一的「活力指數」告訴你「哪個 agent 最疲憊」。

  2. 運行時間未被追蹤：stats-snapshot.ts:108 寫著 avgDuration: 0, // no runtime duration tracking yet。沒有 duration 數據，就無法判斷某個 agent 是否越跑越慢（疲勞的經典信號）。

  3. 每日快照機制存在但未產出數據：soul/agent-stats/daily/ 目錄下 0 個檔案，代表 snapshotDailyStats() 雖然寫好了但可能從未成功觸發，drift detection 形同虛設。

  4. Langfuse（開源 LLM Observability）已基於 OpenTelemetry 標準，支援 per-agent trace、cost 追蹤、latency timeline。但我們已自建了大部分基礎設施，更實際的做法是補齊缺口而非引入新系統。

  5. 具體缺口 = Composite Vitality Score：一個 0-100 的分數，公式可以是：vitality = 100 × successRate × (1 - costRatio) × (1 - driftPenalty) × queuePressureFactor，再搭配 /health 指令以色溫排序顯示。

有趣的連結

這個問題和「微服務的 Golden Signals（延遲、流量、錯誤率、飽和度）」是同一套思維。Google SRE 的四個黃金信號映射到 agent 系統：延遲=duration、流量=runs/day、錯誤率=failureRate、飽和度=queue depth。我們已有三項的數據基礎，只差 duration 和一個組合公式。

延伸問題

  • 如何在 worker-scheduler.ts 的 executeTask() 中埋入 duration 追蹤，並回寫到 agent config？（技術上只需記錄 Date.now() 差值，但需確認 snapshot 觸發時機）
  • 是否值得在 backoffice dashboard 加一個「Agent 活力熱力圖」，讓 CEO 一眼看出誰在掙扎？

重要性：4/5

能直接改善專案的可觀測性品質。修復 daily snapshot + 加入 vitality score + duration tracking 三件事加起來不超過 200 行程式碼，但能讓 /team 和 /health 指令回答「誰最疲憊」這個關鍵問題。

—HANDOFF—
TO: pm
INTENT: handoff
ARTIFACT_TYPE: analysis
SUMMARY: Agent 活力指數缺口分析——建議補齊 duration tracking、修復 daily snapshot、新增 composite vitality score