규모가 커지면 사기나 깨진 피드를 알리는 이상 레코드도 주변 수백만 건과 똑같아 보입니다. 이 플로우는 규칙이 아닌 유사도 기반으로 이상치를 찾아냅니다.
sonnet1주 내 완료PineconePythonscikit-learnKafka
Claude
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왜 이 서브에이전트인가
규모가 커지면 사기나 깨진 피드를 알리는 이상 레코드도 주변 수백만 건과 똑같아 보입니다. 이 플로우는 규칙이 아닌 유사도 기반으로 이상치를 찾아냅니다.
각 레코드를 임베딩하여 인덱싱하고, KNN 검색으로 이웃과의 거리를 측정해 임계값을 넘으면 플래그를 지정합니다. 플래그가 지정된 포인트에는 가장 가까운 이웃이 함께 첨부되어, 다운스트림 에이전트가 실제 이상 여부인지 판단할 수 있는 맥락을 제공합니다.
작동 방식
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.
KNN 조회를 실행해 기존 공간에서 새로운 포인트의 가장 가까운 이웃들을 찾습니다.
pending
이웃들과의 거리가 학습된 임계값을 초과하는 포인트를 이상치로 플래그 처리합니다.
pending
에이전트가 검토 시 참고할 수 있도록 이웃 컨텍스트와 함께 플래그 처리된 레코드를 출력합니다.
pending
샘플 출력
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.