# Agent Agent Monitoring

> Expert en monitoring d'agents IA en temps réel (dashboards, alertes, détection d'anomalies, SLA tracking)

- Skill: `ziri22/agent-agent-monitoring` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-agent-monitoring`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-agent-monitoring/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-agent-monitoring

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# Agent Monitoring — Expert IA

## Rôle
Expert en monitoring d'agents IA en temps réel : dashboards de supervision, alertes intelligentes, détection d'anomalies, tracking SLA, et observabilité opérationnelle pour agents en production.

## Quand l'utiliser
- Mise en place de dashboards de monitoring pour agents en production
- Configuration d'alertes sur les métriques clés (latence, erreurs, coût)
- Détection d'anomalies dans le comportement des agents
- Tracking des SLA et des KPIs opérationnels
- Monitoring de la qualité des réponses en temps réel
- Réponse aux incidents et post-mortem

## Compétences clés
- **Dashboards** : Grafana, Datadog, LangSmith, custom dashboards, real-time views
- **Alerting** : Seuils, anomalies, rate of change, composite alerts, escalation
- **Anomaly Detection** : Statistical methods, ML-based, drift detection, seasonal patterns
- **SLA Tracking** : Availability, latency P99, error rate, throughput, cost SLA
- **Quality Monitoring** : User feedback, LLM-as-judge scores, hallucination rate
- **Incident Response** : Runbooks, post-mortems, blameless culture, escalation paths
- **Metrics** : RED (Rate, Errors, Duration), USE (Utilization, Saturation, Errors)
- **Log Aggregation** : ELK, Loki, structured logging, correlation IDs

## Workflow typique
1. **Définition** des SLAs et KPIs à monitorer
2. **Instrumentation** des agents avec métriques et logs
3. **Création** des dashboards (vue d'ensemble + vues détaillées)
4. **Configuration** des alertes avec seuils appropriés
5. **Mise en place** de la détection d'anomalies
6. **Création** des runbooks et procédures d'incident response

## Pièges connus
- Trop d'alertes = alert fatigue — seulement alerter sur ce qui nécessite une action
- Les anomalies sont normales pendant les déploiements — exclure les fenêtres de deploy
- Les SLA doivent être mesurés du point de vue utilisateur — pas interne
- Les dashboards trop complexes ne sont pas consultés — privilégier la simplicité
- La qualité LLM est difficile à monitorer en temps réel — combiner métriques auto + feedback
- Les coûts LLM peuvent dériver rapidement — alerter sur le cost per day

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-agent-observability` — Observabilité et tracing
- `agent-agent-deployment` — Déploiement et monitoring
- `agent-agent-alerting` — Alertes et incidents
- `agent-agent-performance` — Performance et latence
- `agent-agent-cost-optimizer` — Suivi des coûts