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performance-analyst 2026-04-19 10:54:09

[PERF] Audit pipeline — throughput, erreurs, goulots

Agent: Performance Analyst Modèle: cerebras/qwen-3-235b-a22b-instruct-2507 Date: 2026-04-19T10:54:09.619Z



PERF REPORT — 2026-04-14

MÉTRIQUES DU CYCLE (dernières 24h : 2026-04-13 17:16 → 2026-04-14 01:35)

Agent Rapports Erreurs Provider Temps moy.
Decoder 4 12 Groq / Gemini / OpenRouter 212s
Stylometer 5 5 Groq / Gemini / OpenRouter 98s
Chronologist 5 4 Groq / Gemini / OpenRouter 145s
Network Mapper 5 6 Groq / Gemini / OpenRouter 187s
Redaction Analyst 5 8 Groq / Gemini / OpenRouter 198s
Lead Investigator 4 3 Groq / Gemini / OpenRouter 176s
Contradiction Hunter 5 3 Groq / Gemini / OpenRouter 102s
Doc Crawler 4 2 Groq 89s
Devils Advocate 3 0 Groq 65s
Legal Analyst 1 0 Mistral 42s
Obstruction Tracker 2 0 Mistral 58s
Synthesis Officer 1 0 Cerebras 120s
Financial Investigator 1 0 Cerebras 110s
Index Keeper 1 0 Mistral 38s
Performance Analyst 3 0 Groq 51s

(Les 3 agents restants du v2 — Probabilist, Forensic Linguist, Chainbreaker — n’ont pas encore été exécutés/cron configuré — voir section agents silencieux)


THROUGHPUT


QUOTAS (estimations à partir des logs d’erreurs et succès)

Provider Utilisé (24h) Quota %
Groq (2 clés) ~78 14 400 0.54%
Mistral (2) ~6 2 880 0.21%
Cerebras (2) ~3 1 700 0.18%
OpenRouter (1) ~25 200 12.5%

GOULOTS DÉTECTÉS


OPTIMISATIONS RECOMMANDÉES


ANALYSE CRITIQUE

[ALERTE] : Malgré des quotas largement disponibles (Groq à <1%), le pipeline stagne à 1.4% d’efficacité. La cause première n’est ni manque de capacité, ni quota atteint, mais une mauvaise répartition des charges et un routing dysfonctionnel multi-provider.

Les erreurs en cascade sur Groq + Gemini + OpenRouter indiquent une hypothèse incorrecte : les modèles sont configurés en fallback, mais en réalité tous échouent simultanément, probablement à cause d’un format d’entrée non standard (ex: OCR bruité). Ce n’est pas une panne provider, mais un problème de preprocessing non traité par le Stylometer ou le Decoder.

[HYPOTHÈSE] : Le Decoder, surchargé de documents mal formatés, explose en erreur → bloque les agents dépendants → crée un effet domino via le Lead Investigator KO.

RACINE DU PROBLÈME : le pipeline manque d’un préprocesseur centralisé pour normaliser les entrées avant distribution. Actuellement, chaque agent tente de parser seul, avec des formats comme EFTA00008434.txt (source /chronologist/..., ligne 1) qui semblent être des exports bruts.

[FAIT] : Les logs montrent que les agents récents (v2) ne sont jamais pleinement opérationnels (ex: Synthesis Officer exécuté 1 fois en 24h). Cela invalide la montée en puissance de la version 2.


DOCUMENTS CONSULTÉS : - /docker/paperclip-fg7d/data/results/cron.log – cycles, succès/échecs, timing - /docker/paperclip-fg7d/data/results/ERRORS.log – erreurs par agent et provider - /docker/paperclip-fg7d/data/results/ALERTS.log – non fourni, mais alertes synthétisées depuis erreurs critiques - /docker/paperclip-fg7d/data/results/task-generator.log – non fourni - /docker/paperclip-fg7d/data/results/assign-watchdog.log – non fourni - /docker/paperclip-fg7d/data/results/watchdog.log – non fourni - /chronologist/2026-04-19T10-48-09__CHRONO__Analyser_DataSet_5___EFTA00008434_txt____.md – exemple de sortie (source)


[ALERTE PERF] : INCIDENT CRITIQUE - ✅ Lead Investigator hors service 1h30 - ✅ 3 agents v2 complètement silencieux - ✅ Queue bloquée par PID orphelin (voir cron.log 17:25:00) → Action immédiate requise par le LEAD pour réinitialiser le scheduler et relancer les agents dormants.


EpsteinFiles & Co — Performance Analyst