Автономная программная революция наступает. В Transform 2025 Ашан Вилли, генеральный директор New Relic и Sam Witteveen, генеральный директор и соучредитель Red Dragon AI, рассказал о том, как они инструментальные агентские системы для измеримой ROI и составлению маркировки дорожной карты инфраструктуры, чтобы максимизировать агент.
New Relic обеспечивает наблюдение за клиентами, захватывая и коррелируя применение, журнал и телеметрию инфраструктуры в режиме реального времени. Наблюдаемость выходит за рамки мониторинга — речь идет о оснащении команд с контекстом и пониманием, необходимыми для понимания, устранения неполадок и оптимизации сложных систем, даже перед лицом неожиданных проблем. Сегодня это стало значительно более сложным предприятием, когда в смеси находятся генеративные и агентские ИИ. А наблюдаемость для компании теперь включает в себя мониторинг всего, от Nvidia NIM, DeepSeek, CHATGPT и т. Д. — использование его мониторинга ИИ выросло примерно на 30%, квартал за квартал, что отражает ускорение усыновления.
«Другая вещь, которую мы видим, — это огромное разнообразие в моделях», — сказал Вилли. «Предприятия начались с GPT, но начинают использовать целую группу моделей. Мы видели, что на 92% увеличивается дисперсия используемых моделей. И мы начинаем видеть, что предприятия применяют больше моделей. Вопрос в том, как вы измеряете эффективность?»
Наблюдаемость в агентском мире
Другими словами, как развивается наблюдение? Это большой вопрос. Варианты использования сильно различаются в разных отраслях, и функциональность принципиально отличается для каждой отдельной компании, в зависимости от размера и целей. Финансовая фирма может быть сосредоточена на максимизации маржи EBITDA, в то время как компания, ориентированная на продукт, измеряет скорость на рынок наряду с контролем качества.
Когда в 2008 году была основана новая реликвия, центром тяжести для наблюдения стал мониторинг приложений для SaaS, Mobile, а затем в конечном итоге облачная инфраструктура. Рост ИИ и агентского ИИ возвращают наблюдение в приложения, поскольку агенты, микроагенты и нано-агенты работают и производят код, написанный ИИ.
ИИ для наблюдения
По мере роста количества услуг и микросервисов, особенно для нативных в цифровых организациях, когнитивная нагрузка для любых задач наблюдения за обращением человека становится подавляющей. Конечно, ИИ может помочь этому, говорит Вилли.
«То, как это сработает, это будет достаточно информации, где вы будете работать в кооперативном режиме», — пояснил он. «Обещание агентов в наблюдении состоит в том, чтобы взять некоторые из этих автоматических рабочих нагрузок и заставить их случиться. Это демократизирует их большим количеством людей».
Отставаемость единой платформы агента
Одна платформа для наблюдения использует преимущества агентского мира. Агенты автоматизируют рабочие процессы, но они формируют глубокие интеграции во всю экосистему, во всех нескольких инструментах, которые организация имеет в игре, таких как жгут, GitHub, ServiceNow и так далее. С агентством ИИ разработчиков могут быть предупреждены о том, что происходит с ошибками кода в любом месте экосистемы и немедленно исправляют их, не покидая свою платформу кодирования.
Другими словами, если есть проблема с кодом, развернутым в GitHub, платформа наблюдений, работающая от агентов, может обнаружить его, определить, как его решить, а затем полностью предупредить инженера или автоматизировать процесс.
«Наш агент принципиально смотрит на каждую информацию, которую мы имеем на нашей платформе», — сказал Вилли. «Это может быть что -то от того, как выполняется приложение, как работает базовая структура Azure или AWS — все, что, по нашему мнению, имеет отношение к этому развертыванию кода. Мы называем это агентскими навыками. Мы не полагаемся на третью сторону, чтобы узнать API и так далее».
Например, в GitHub они сообщают разработчику, когда код работает нормально, когда ошибки обрабатываются, или даже когда необходим откат программного обеспечения, а затем автоматизируют этот откат с одобрением разработчика. Следующий шаг, который, как объявил новый Relic в прошлом месяце, работает с агентом по кодированию Copilot, чтобы сообщить разработчику, с какими линиями кода он видит эту проблему. Затем Copilot возвращается, исправляет проблему, а затем получает версию, готовую к развертыванию снова.
Будущее агентского ИИ
По словам Вилли, когда организации применяют агент и начнут адаптироваться к нему, они обнаруживают, что наблюдаемость является важной частью его функциональности.
«Когда вы начнете строить все эти агентские интеграции и части, вы захотите знать, что делает агент», — говорит он. «Это своего рода рассуждение для инфраструктуры. Разумение выяснить, что происходит в вашем производстве. Вот что принесет наблюдение, и мы на переднем крае».
