"error", "excepción", "500", "fallando"?
WORKFLOW 1: Depurar Errores
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Observability & Monitoring
Observabilidad full-stack para agentes de IA — depurar errores desde logs, rastrear latencia entre servicios, gestionar alertas, responder a incidentes con runbooks y proteger presupuestos de error SLO vía Datadog, Grafana o New Relic.
Qué enseña esta habilidad
Un manual reutilizable para un tipo específico de trabajo.
Un servidor MCP indica a un agente qué acciones están disponibles. Una habilidad añade el juicio alrededor de esas acciones: cómo reconocer el trabajo, qué secuencia seguir, qué evitar y cómo decidir que el resultado está completo.
Orquesta observabilidad full-stack: consulta logs, busca trazas, monitorea métricas, gestiona alertas, maneja incidentes, rastrea SLOs y ejecuta runbooks. Úsalo para depurar errores, investigar latencia, verificar salud del servicio, gestionar alertas, responder a incidentes, revisar tasa de consumo de SLO o encontrar runbooks.
Arquitectura
Cómo Observability & Monitoring guía a un agente ADK-Rust.
La habilidad se mantiene legible y portátil porque contiene instrucciones en lugar de credenciales de servicio o datos de negocio. ADK-Rust la suministra al agente, el agente elige dentro de su límite de herramientas revisado y el servidor MCP conectado realiza la operación autenticada.
01
Solicitud del usuario
El agente recibe un objetivo expresado en lenguaje común.
02
Habilidad Observability & Monitoring
Coincide con la intención, suministra la guía de decisiones y limita el límite de herramientas.
03
Agente ADK-Rust
Planifica el flujo de trabajo y transmite cada paso significativo a través del entorno de ejecución.
04
mcp-observability
Ejecuta operaciones autenticadas contra el sistema que posee la capacidad.
05
Resultado verificado
Las reglas de finalización de la habilidad moldean la evidencia devuelta al usuario.
Guía de decisiones
Cómo el agente convierte una solicitud en la acción correcta.
Estas rutas provienen directamente de las instrucciones de la habilidad. Ayudan al modelo a reconocer la intención y seleccionar una herramienta o flujo de trabajo enfocado en lugar de improvisar en toda la superficie de capacidad.
"lento", "latencia", "timeout", "p99"?
WORKFLOW 2: Rastrear Latencia
"salud", "CPU", "memoria", "disco"?
WORKFLOW 3: Salud del Sistema
"alerta", "activada", "paginación"?
WORKFLOW 4: Gestión de Alertas
"incidente", "caída", "fuera de servicio"?
WORKFLOW 5: Respuesta a Incidentes
"SLO", "presupuesto de error", "confiabilidad"?
WORKFLOW 6: Seguimiento de SLO
"panel", "visión general"?
WORKFLOW 7: Paneles
¿No está claro?
obtener salud del sistema primero para panorama general
Flujos de trabajo probados
Secuencias repetibles para resultados útiles.
Un flujo de trabajo une varias llamadas a herramientas en una tarea que el usuario realmente reconoce. La habilidad explica la secuencia y el resultado esperado mientras ADK-Rust transmite el progreso del agente a través del entorno de ejecución compartido.
013-4 llamadas
Depurar Errores
Logs → trazas → causa raíz
023-4 llamadas
Rastrear Latencia
Encontrar el tramo lento
031-2 llamadas
Salud del Sistema
Resumen CPU/memoria/disco
042-3 llamadas
Gestión de Alertas
Triaje + runbook + reconocimiento
053-4 llamadas
Respuesta a Incidentes
Declarar + investigar + resolver
062-3 llamadas
Rastreo de SLO
Presupuesto restante + pronóstico
Límite de herramienta
La habilidad puede usar 28 herramientas documentadas.
Esta lista blanca es declarada por la habilidad. Mantiene al agente enfocado en las acciones necesarias para este trabajo mientras mcp-observability retiene la responsabilidad de autenticación, validación y el sistema conectado.
query_logs
get_log_stats
get_errors
tail_logs
query_metric
list_metrics
get_system_health
compare_metrics
search_traces
get_trace
get_service_map
get_latency_breakdown
list_alerts
get_alert
create_alert
acknowledge_alert
list_incidents
get_incident
create_incident
update_incident
list_slos
get_slo
forecast_slo
list_dashboards
get_dashboard
get_runbook
list_services
get_service
Reglas de trabajo
Qué debe hacer el agente.
- Sigue la guía de decisiones, usa el límite de herramienta declarado y verifica el resultado antes de responder.
Límites operativos
Qué debe evitar el agente.
- Revisa el SKILL.md completo antes de habilitar esta habilidad para trabajo en producción.
Instalar y conectar
Agrega la habilidad junto a la capacidad que espera.
Instala el repositorio donde tu cargador de habilidades ADK-Rust pueda descubrirlo, conecta mcp-observability y confirma que las herramientas declaradas están disponibles antes de pedir al agente que use el flujo de trabajo.
Instalar la habilidad
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-observability-monitoring.git \
~/.skills/skills/observability-monitoringForma de carga ADK-Rust
let skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("observability-monitoring").await?;
let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
.instruction(skill.instructions())
.tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
.build()?;La declaración de compatibilidad del repositorio: Requiere servidor mcp-observability conectado (Datadog, Grafana Cloud, New Relic o API personalizada).
Documentación oficial
Lee el paquete completo de la habilidad.
El repositorio sigue siendo la autoridad para sus instrucciones exactas, ejemplos, scripts auxiliares, recursos, requisitos MCP, licencia y actualizaciones posteriores.
Resumen ↗README.mdInstrucciones de la habilidad ↗SKILL.mdFlujos de trabajo cruzados MCP ↗references/cross-mcp-workflows.mdEjemplos ↗references/examples.mdSecuencias de herramientas ↗references/tool-sequences.mdSeveridad de Alertas ↗scripts/alert_severity.pyInforme de Incidentes ↗assets/incident-report.md
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Registro de origen
Metadatos del repositorio para esta entrada de habilidad.
- Licencia
- Apache-2.0
- Herramientas permitidas
- 28
- Referencias
- 3
- Revisión
- c7be5def736b
- Actualizado
- 31 may 2026