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# Observability
> Monitoramento operacional da saúde de dados, pipelines e contexto — fontes desatualizadas, schemas quebrados, campos faltando — antes que impactem o agente.
O **Observability** monitora a saúde do contexto entregue aos agentes em produção. Detecta fontes desatualizadas, schemas quebrados e campos faltando antes que gerem uma decisão incorreta, e registra qual contexto foi entregue a cada decisão.
Observability monitora a qualidade do **contexto** em produção, nunca o comportamento do agente nem as respostas do LLM. Um contexto degradado não aparece no log do modelo — aparece aqui.
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## Por que Observability existe
Em produção, o contexto degrada em silêncio. Uma fonte para de sincronizar, um schema muda na origem, um perfil fica obsoleto. O agente continua respondendo, mas com contexto pior, e o problema só aparece quando alguém percebe uma decisão errada.
Observability torna essa degradação visível no momento em que acontece. Ele monitora a saúde dos datasets, dos pipelines e do contexto montado, e notifica o time antes que o problema chegue ao agente.
Para setores regulados — fintech, healthtech, cooperativas de crédito — o audit trail é o que permite reconstruir qual contexto sustentou cada decisão. É requisito de rastreabilidade, não conveniência operacional.
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## O que o Observability monitora
O monitoramento cobre quatro frentes. Cada uma responde a uma pergunta sobre a saúde do contexto em produção.
### Monitoramento em tempo real
Acompanha completude, latência e fontes consultadas a cada montagem de contexto. Você vê o estado atual da camada de contexto sem esperar por um relatório.
### Detecção de anomalias
Identifica fontes desatualizadas, dados faltando, schemas quebrados e perfis obsoletos. Quando um dataset para de receber cargas ou uma coluna some da origem, o Observability marca a anomalia.
### Audit trail completo
Registra qual contexto foi entregue a cada decisão do agente — qual perfil, quais fontes, qual versão. É o registro que permite auditar uma decisão depois que ela aconteceu.
### Alertas proativos
Notifica o time antes que o problema impacte o agente em produção. Quando uma métrica de contexto viola o limiar configurado, o alerta dispara.
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## Métricas que o Observability consome
Memory e Knowledge emitem métricas operacionais que o Observability acompanha em produção.
| Métrica | Definição |
| -------------------------- | ---------------------------------------------------------- |
| **Frescor do perfil** | Tempo desde a última atualização vs o SLA configurado |
| **Frescor da timeline** | Evento mais recente vs a frequência esperada |
| **Utilização de contexto** | % do orçamento de tokens efetivamente usado por requisição |
| **Latência de contexto** | Tempo entre a requisição e a entrega do contexto formatado |
Os eventos de violação de limiar chegam do [Evals](/evals/overview), que avalia a qualidade do contexto. Evals mede; Observability monitora em produção.
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## Como se conecta aos outros produtos
Observability fica na camada de Ops Engineering. Consome sinais de todos os produtos que entregam contexto.
| Produto | Como o Observability se conecta |
| ------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Data Pipelines** | Monitora a saúde dos pipelines — fontes lentas, dados faltando, falhas de sync |
| **Data Catalog** | Monitora a saúde dos datasets — fontes desatualizadas, campos faltando, schemas quebrados |
| **Memory** | Acompanha frescor do perfil, latência do contexto e o audit trail de cada entrega |
| **Knowledge** | Acompanha latência e saúde do índice vetorial |
| **Evals** | Recebe os eventos quando uma métrica de contexto viola o limiar configurado |
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## Casos de uso
O conector de contratos falha durante a madrugada. O frescor do perfil das entidades afetadas ultrapassa o SLA e o Observability dispara o alerta antes do horário comercial. O time corrige a sincronização antes que qualquer agente entregue contexto desatualizado.
Uma cooperativa precisa demonstrar, meses depois, qual contexto sustentou uma decisão de crédito. O audit trail registra o snapshot do contexto entregue naquele momento — perfil, fontes e versão — e a decisão fica reconstruível.
Uma coluna é renomeada no sistema de origem e a transformação `clean/` passa a entregar um campo vazio. O Observability marca a anomalia de schema e aponta o dataset afetado, antes que o campo faltando chegue ao contexto do agente.
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## Próximos passos
Entenda como a qualidade do contexto é avaliada em completude, precisão e relevância.
Veja como os datasets são governados e como o monitoramento de qualidade se conecta a eles.
Entenda quais métricas de contexto o Memory emite para monitoramento.