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All checks were successful
CD Pipeline / deploy (push) Successful in 2m30s
統帥要求：「好好把 OpenClaw/Hermes/NemoTron/ElephantAlpha + Ollama 多模型
+ 外部付費 Gemini + 內外 MCP + RAG 組合發揮出 AI 自動化新境界」
新頁面 /observability/agent_orchestration 一頁式呈現 4 Agent × 5 維度全景：
J-1: caller 自動分組
- OpenClaw: openclaw_qa/daily/meta/monthly/weekly/bot_main/bot_gemini/bot_nim
+ sales_copy + code_review_openclaw
- Hermes: hermes_analyst + hermes_intent + code_review_hermes
- NemoTron: nemotron_dispatch
- ElephantAlpha: ea_engine + code_review_elephant
J-2/3: 跨表 SQL JOIN（ai_calls × mcp_calls × rag_query_log）
每個 agent 顯示：
- 24h 呼叫 + Token + 成本
- 本地 Ollama 比例（細分 GCP-A/GCP-B/111）
- 付費 LLM 比例（細分 Gemini / 其他）
- MCP 編排率（透過 request_id 跨表 JOIN mcp_calls）
- RAG 命中率
- 錯誤率 + 平均耗時
- MCP server × caller 工作量明細
自動編排建議（5 條 rule-based）：
1. 付費比例 > 50% 且 ollama < 20% → 改 Hermes-first 短路
2. 錯誤率 > 10% → 觸發 Code Review Pipeline
3. MCP 編排率 < 5% 但 calls > 50 → 擴大 MCP omnisearch/firecrawl
4. RAG 命中率 ≥ 40% → 推 Telegram 收 feedback 強化 promotion gate
5. 111 fallback 比例 > 20% → GCP 兩台異常，查 host_health AIOps
J-4: 入口
- sidebar AI 觀測 group 加「Agent 編排矩陣」（07b）
- /observability/overview 入口卡升級為 7 項，Agent 編排矩陣放第一
整體 KPI 卡片：
- 總呼叫 / 本地 Ollama 比例 / 付費 LLM 成本 / RAG 命中率
- 「組合發揮」一目瞭然
8 表跨 JOIN：ai_calls × mcp_calls × rag_query_log × ai_insights ×
learning_episodes × incidents × heal_logs × host_health_probes
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>