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AI_CREW_LOG_DIAGNOSTICS

SYS_LOG: IA_AGENT_ONLINE

El módulo de diagnóstico de fallos utiliza un equipo de agentes de Inteligencia Artificial (CrewAI) que escanea automáticamente los registros raw de tus ejecuciones fallidas en Azure DevOps para aislar el error de compilación y sugerir cambios en tiempo real.

Consola de Tareas Fallidas DevOps Monitor

01_AUTONOMOUS_WORKFLOW​

Cuando ocurre un evento de fallo (state: FAILED) en un pipeline integrado, DevOps Monitor inicia el siguiente flujo de análisis:

+-----------------------+      (Webhook)      +-----------------------------+
| Azure Pipeline Fallido | -----------------> | DevOps Monitor Core Event   |
+-----------------------+                     +-----------------------------+
                                                             |
                                                             | (Trigger CrewAI)
                                                             v
+-----------------------+      (Analiza)      +-----------------------------+
| Copilot AI Log Reader  | <----------------- | CrewAI Agent Orchestrator   |
+-----------------------+                     +-----------------------------+
            |
            | (Genera Diagnóstico)
            v
+-------------------------------+             +-----------------------------+
| Solución Sugerida (Markdown)  | ----------> | CopilotSidebar Dashboard UI |
+-------------------------------+             +-----------------------------+

02_CREWAI_AGENTS_ORGANIZATION​

El diagnóstico no se basa en una sola llamada de API de ChatGPT. DevOps Monitor levanta una "Crew" (tripulación) de agentes de CrewAI con roles especializados que debaten y refinan el resultado:

  1. Copilot Log Reader Agent:
    • Función: Leer e inspeccionar las más de 5000 líneas de logs sin procesar del build fallido.
    • Misión: Aislar las líneas exactas del error (ej. fallas de webpack, punteros nulos, variables .env faltantes o dependencias no encontradas).
  2. DevOps Architect Advisor Agent:
    • Función: Evaluar la configuración de entorno (azure-pipelines.yml, Dockerfile, package.json).
    • Misión: Determinar si el fallo es un error transitorio de la nube, una falla de credenciales o un bug real de código.
  3. Senior Code Editor Agent:
    • Función: Escribir y corregir el código del desarrollador para solventar el fallo.
    • Misión: Generar un micro-bloque de código o instrucción de comando corregido y limpio listo para copiar y pegar.

03_REAL_TIME_TERMINAL_OUTPUT​

Aquí tienes una simulación del proceso de pensamiento y resolución que realiza el motor CrewAI integrado en DevOps Monitor:

SYS_EXEC INITIATING AUTONOMOUS COMPILE_LOG ANALYSIS...
CREW_AGENT_1 copilot-log-reader is scanning raw_log_build_#14809.txt (5482 lines)...
CREW_AGENT_1 Found critical error at line 4529:
               >> "error - ./src/app/page.tsx: Type error: Property 'user' does not exist on type 'Session'"
CREW_AGENT_2 devops-architect is evaluating build environment variables...
CREW_AGENT_2 yml file is configured correctly. This is an explicit TypeScript strict type checking error in Next.js build step.
CREW_AGENT_3 senior-code-editor is generating the recommended code correction...
CREW_AGENT_3 Complete block correction designed. Posting back to CopilotSidebar interface.

SYS_EXEC ANALYSIS_COMPLETE. COGNITIVE_SOLUTIONS_READY.

04_COPILOT_SUGGESTION_PREVIEW​

El resultado final se inyecta directamente en el CopilotSidebar de tu dashboard en formato de terminal de color verde fósforo:

RECOMENDACIÓN_DEL_AGENTE_IA

Diagnóstico de Error: TypeScript Session Context​

Causa: El tipo retornado por tu proveedor de autenticación no declara la propiedad user de manera explícita en el objeto Session de NextAuth. Solución: Agrega un archivo de declaración de tipos types/next-auth.d.ts para extender la interfaz de sesión:

// types/next-auth.d.ts
import NextAuth from "next-auth";

declare module "next-auth" {
  interface Session {
    user: {
      id: string;
      name: string;
      email: string;
    }
  }
}

05_HOW_TO_ACTIVATE_AI_DIAGNOSTICS​

Para que los agentes autónomos de DevOps Monitor puedan escanear tus logs:

  1. Ingresa a la sección de Configuración de Workspaces (/dashboard/settings/workspaces).
  2. Habilita la casilla ENABLE_CREWAI_AGENTS.
  3. Asegúrate de que tu Workspace cuente con un Token de Azure DevOps con acceso de lectura a Build Logs.