Su larga scala, il record anomalo che segnala una frode o un feed guasto sembra identico ai milioni che lo circondano. Questo flusso trova gli outlier per similarità, non per regole.
sonnet1 settimanaPineconePythonscikit-learnKafka
Claude
53ROI
71Scale
$2.2k84Saved
ROI for
README.md
Perché questo subagent
Su larga scala, il record anomalo che segnala una frode o un feed guasto sembra identico ai milioni che lo circondano. Questo flusso trova gli outlier per similarità, non per regole.
Ogni record viene indicizzato; una ricerca KNN misura quanto dista dai suoi vicini e tutto ciò che supera la soglia viene segnalato. I punti segnalati arrivano con i loro vicini più prossimi allegati, fornendo a un agente a valle il contesto per giudicare se si tratti di una vera anomalia.
Come gira
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Esegue una ricerca KNN per trovare i vicini più prossimi di ogni nuovo punto nello spazio esistente.
pending
Segnala come anomalie i punti la cui distanza dai vicini supera la soglia appresa.
pending
Emette i record segnalati con il contesto dei loro vicini, così un agente può fondare la sua valutazione.
pending
Esempio di output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Embed each record, run KNN, and flag points whose neighbor distance exceeds the threshold, with neighbor context attached.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.