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Causa Raíz

Causa Raíz es el camino más rápido desde "tenemos un pico de errores" hasta "aquí está el span y el argumento específico que los explica." Recopila trazas de error recientes, las agrupa por patrón de fallo, solicita a un LLM que resuma las causas probables y devuelve un informe accionable con correcciones recomendadas.

La página tiene una única acción principal — Ejecutar Análisis — en la parte superior derecha.

Cómo Funciona​

Al hacer clic en Ejecutar Análisis se realizan tres acciones:

  1. Recopila trazas de error recientes — Obtiene las trazas más recientes con status = ERROR del almacén de trazas.
  2. Agrupa por patrón de fallo — Agrupa las trazas por mensaje de error, nombre del span fallido y agente, de modo que los fallos repetidos se consolidan en un único hallazgo.
  3. Resume cada grupo — Un LLM lee las trazas representativas de cada grupo y redacta un hallazgo breve que incluye: el síntoma, la causa raíz candidata, los agentes afectados y una o más correcciones recomendadas.

El resultado es un conjunto de informes de RCA — uno por grupo — guardados en la página para que puedan consultarse nuevamente sin necesidad de volver a ejecutar el análisis.

Lectura de un Informe de RCA​

Cada informe contiene:

  • Severidad — Inferida a partir del impacto (critical cuando el grupo afecta a agentes de alto volumen o tiene una tasa de error elevada; warning en caso contrario).
  • Resumen — Descripción de una o dos oraciones sobre el patrón de fallo.
  • Agentes afectados — Lista de agentes cuyas trazas contribuyeron al grupo.
  • Trazas de muestra — Vínculos al Visor de trazas con ejemplos representativos.
  • Causas probables — Hipótesis clasificadas generadas por el LLM.
  • Correcciones recomendadas — Acciones específicas (ediciones de prompt, validación de entradas, aumento de tiempos de espera, cambios de modelo) asociadas a cada causa.

Los vínculos a las trazas de muestra son el elemento más importante. El informe es una hipótesis inicial; al navegar hasta los spans subyacentes se confirma o refuta dicha hipótesis.

Cuándo Ejecutarlo​

  • Cuando el indicador de Tasa de Error del Dashboard aumenta repentinamente.
  • Cuando Anomaly Alerts activa critical en error_rate.
  • Cuando la sección Errores Recientes del Dashboard muestra el mismo agente en tres o más filas — el grupo ya está formándose.
  • Después de un despliegue en producción, como verificación rutinaria.

Causa Raíz es más eficiente cuando el grupo de errores está concentrado (un fallo recurrente, muchas trazas). Es menos útil cuando los errores son un número reducido de incidencias aisladas en trazas no relacionadas — en ese caso, la inspección directa de trazas es más rápida.

Buenas Prácticas​

  • Trate el informe como una hipótesis, no como un diagnóstico. Confirme siempre contra al menos dos trazas de muestra vinculadas.
  • Vuelva a ejecutar el análisis después de aplicar una corrección — un grupo que se reduce o desaparece confirma que la corrección tuvo efecto.
  • Combine Causa Raíz con Drift Detection cuando la causa implique que "el agente comenzó a hacer algo nuevo." Drift Detection muestra el cambio en la población de entradas/salidas; Causa Raíz muestra el modo de fallo que desencadenó.

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