Agent obserwowalności to asystent oparty na sztucznej inteligencji, wbudowany w Azure Monitor i osadzony w rzeczywistych danych telemetrycznych . Do jego kluczowych możliwości należą:

• Warstwa rozwiązywania problemów AI: koreluje logi, metryki, ślady, topologię, stan zasobów i kontekst operacyjny w środowiskach chmurowych .
• Czat w języku naturalnym: pozwala inżynierom zadawać otwarte pytania i prowadzić ukierunkowane dochodzenia względem danych telemetrycznych bez konieczności ręcznego pisania zapytań w języku Kusto Query Language (KQL) .
• Pogłębione badania: agent formułuje hipotezy, gromadzi dowody, porównuje sygnały według czasu/zasięgu/typu, odrzuca słabe wyjaśnienia i przedstawia pełny ciąg rozumowania .
• Przejrzystość rozumowania: agent pokazuje, co znalazł, co odrzucił i dlaczego, wspierając ludzki osąd, a nie go pomijając .
• Szeroka korelacja sygnałów: działa w zakresie aplikacji monitorowanych przez Azure, AKS, maszyn wirtualnych, telemetrii Foundry, infrastruktury i sygnałów platformy .
• Integracja z Azure RBAC: interaktywny czat i badania wykorzystują tożsamość i kontrolę dostępu opartą na rolach zalogowanego użytkownika .
• Brak trenowania na danych użytkownika: zapytania i odpowiedzi nie są wykorzystywane do trenowania modeli fundacyjnych .

Autonomiczne operacje (publiczna wersja preview)

Równolegle z GA Microsoft udostępnił autonomiczne operacje w publicznej wersji preview. Działają one w tle, aby zmniejszyć nakład ręcznej pracy związanej z segregowaniem zgłoszeń:

• Ciągła korelacja alertów: agent nieprzerwanie analizuje pojawiające się alerty, grupuje powiązane alerty w jedno zgłoszenie (issue) w Azure Monitor i dołącza opis w języku naturalnym wyjaśniający, dlaczego te alerty należą do siebie .
• Tworzenie zgłoszeń z ważnych alertów: może tworzyć zgłoszenia na podstawie pojedynczych znaczących alertów, zgodnie z niestandardowymi instrukcjami (np. „zawsze twórz zgłoszenie dla alertów o priorytecie 2”) .
• Automatyczne pogłębione badania: agent może uruchamiać pogłębione badania dla utworzonych przez siebie zgłoszeń .

Co kluczowe, kontrola pozostaje w rękach człowieka. Agent nie restartuje zasobów, nie zmienia konfiguracji ani nie rozwiązuje zgłoszeń na własną rękę . Wszystkie decyzje dotyczące łagodzenia skutków awarii podejmuje inżynier . Autonomiczne operacje podlegają dodatkowym warunkom użytkowania dla wersji preview Azure .

Jak agent diagnozuje awarie chmurowe

Agent wykorzystuje wieloletnie doświadczenie Microsoftu w prowadzeniu Azure. Został zaprojektowany tak, aby diagnozować, co poszło nie tak podczas awarii, bez stresu, zmęczenia czy zawężenia perspektywy, które mogą dotknąć ludzkich operatorów .

Łączy logi, metryki, ślady, alerty, zależności, graf zasobów, stan zasobów, dzienniki aktywności, telemetrię Foundry i zmiany, aby prześledzić problem aż do jego prawdopodobnej przyczyny . Współtwórca Kubernetes, Brendan Burns, opisał agenta jako dodanie warstwy tworzenia hipotez na szczycie deterministycznej automatyzacji: agent może sformułować teorię na temat tego, co poszło nie tak, przetestować ją względem danych i kontynuować pracę nad znalezieniem rozwiązania .

Ograniczenia i zastrzeżenia

Do bieżącej wersji agenta stosuje się kilka ograniczeń:

• Autonomiczne operacje są dostępne wyłącznie w publicznej wersji preview – nie są objęte warunkami wsparcia GA i podlegają prawnym warunkom wersji preview .
• Brak autonomicznych działań: agent bada i rekomenduje, ale nie restartuje zasobów, nie zmienia konfiguracji ani nie rozwiązuje zgłoszeń .
• Limit niestandardowych instrukcji: instrukcje niestandardowe są ograniczone do 8 192 znaków na zasób agenta obserwowalności .
• Limit pogłębionego badania: pojedyncze pogłębione badanie jest ograniczone do 500 kredytów Azure Agent Credits (AAC) .
• Brak dedykowanego filtra dla zgłoszeń utworzonych przez agenta: na liście zgłoszeń tylko prefiks [<NazwaAplikacji>] w tytule odróżnia zgłoszenia utworzone przez agenta .
• Ograniczenia regionalne i zakresu: autonomiczne operacje działają względem dedykowanego zasobu Microsoft.Monitor/observabilityAgents z ograniczoną tożsamością zarządzaną .

Cennik i rozliczenia

• Model cenowy oparty na zużyciu: płacisz tylko za pracę AI wykonaną przez agenta, mierzoną w kredytach Azure Agent Credits (AAC) .
• Trzy wzorce rozliczeń: czat (zwykle najniższy koszt), pogłębione badania (wyższy koszt, limit 500 AAC na operację) oraz autonomiczne operacje (korelacja alertów nie jest naliczana w okresie preview; automatyczne pogłębione badania są naliczane) .
• Cennik AAC: dostępny na stronie cenowej Azure Monitor .
• Data rozpoczęcia rozliczeń: 1 lipca 2026 .
• Korelacja alertów: ciągłe grupowanie alertów w tle nie jest naliczane w okresie publicznej wersji preview .

Uwaga dotycząca KPMG

Dostępne dowody dotyczą wdrożenia przez KPMG platformy Agent 365 (szerszej platformy Microsoft do zarządzania agentami), a nie konkretnie agenta obserwowalności. KPMG wdrożyło Agent 365 dla 276 000 osób w ramach ogólnofirmowej inicjatywy zarządzania agentami . W dostępnych źródłach nie znaleziono konkretnych wyników ani metryk dotyczących wykorzystania przez KPMG samego agenta Azure Copilot Observability Agent. Wpisy na blogach Microsoftu i artykuły społecznościowe podkreślają ogłoszenie GA, ale nie wymieniają KPMG jako wczesnego użytkownika tego konkretnego agenta.

Agent obserwowalności to asystent oparty na sztucznej inteligencji, wbudowany w Azure Monitor i osadzony w rzeczywistych danych telemetrycznych . Do jego kluczowych możliwości należą:

• Warstwa rozwiązywania problemów AI: koreluje logi, metryki, ślady, topologię, stan zasobów i kontekst operacyjny w środowiskach chmurowych .
• Czat w języku naturalnym: pozwala inżynierom zadawać otwarte pytania i prowadzić ukierunkowane dochodzenia względem danych telemetrycznych bez konieczności ręcznego pisania zapytań w języku Kusto Query Language (KQL) .
• Pogłębione badania: agent formułuje hipotezy, gromadzi dowody, porównuje sygnały według czasu/zasięgu/typu, odrzuca słabe wyjaśnienia i przedstawia pełny ciąg rozumowania .
• Przejrzystość rozumowania: agent pokazuje, co znalazł, co odrzucił i dlaczego, wspierając ludzki osąd, a nie go pomijając .
• Szeroka korelacja sygnałów: działa w zakresie aplikacji monitorowanych przez Azure, AKS, maszyn wirtualnych, telemetrii Foundry, infrastruktury i sygnałów platformy .
• Integracja z Azure RBAC: interaktywny czat i badania wykorzystują tożsamość i kontrolę dostępu opartą na rolach zalogowanego użytkownika .
• Brak trenowania na danych użytkownika: zapytania i odpowiedzi nie są wykorzystywane do trenowania modeli fundacyjnych .

Autonomiczne operacje (publiczna wersja preview)

Równolegle z GA Microsoft udostępnił autonomiczne operacje w publicznej wersji preview. Działają one w tle, aby zmniejszyć nakład ręcznej pracy związanej z segregowaniem zgłoszeń:

• Ciągła korelacja alertów: agent nieprzerwanie analizuje pojawiające się alerty, grupuje powiązane alerty w jedno zgłoszenie (issue) w Azure Monitor i dołącza opis w języku naturalnym wyjaśniający, dlaczego te alerty należą do siebie .
• Tworzenie zgłoszeń z ważnych alertów: może tworzyć zgłoszenia na podstawie pojedynczych znaczących alertów, zgodnie z niestandardowymi instrukcjami (np. „zawsze twórz zgłoszenie dla alertów o priorytecie 2”) .
• Automatyczne pogłębione badania: agent może uruchamiać pogłębione badania dla utworzonych przez siebie zgłoszeń .

Co kluczowe, kontrola pozostaje w rękach człowieka. Agent nie restartuje zasobów, nie zmienia konfiguracji ani nie rozwiązuje zgłoszeń na własną rękę . Wszystkie decyzje dotyczące łagodzenia skutków awarii podejmuje inżynier . Autonomiczne operacje podlegają dodatkowym warunkom użytkowania dla wersji preview Azure .

Jak agent diagnozuje awarie chmurowe

Agent wykorzystuje wieloletnie doświadczenie Microsoftu w prowadzeniu Azure. Został zaprojektowany tak, aby diagnozować, co poszło nie tak podczas awarii, bez stresu, zmęczenia czy zawężenia perspektywy, które mogą dotknąć ludzkich operatorów .

Łączy logi, metryki, ślady, alerty, zależności, graf zasobów, stan zasobów, dzienniki aktywności, telemetrię Foundry i zmiany, aby prześledzić problem aż do jego prawdopodobnej przyczyny . Współtwórca Kubernetes, Brendan Burns, opisał agenta jako dodanie warstwy tworzenia hipotez na szczycie deterministycznej automatyzacji: agent może sformułować teorię na temat tego, co poszło nie tak, przetestować ją względem danych i kontynuować pracę nad znalezieniem rozwiązania .

Ograniczenia i zastrzeżenia

Do bieżącej wersji agenta stosuje się kilka ograniczeń:

• Autonomiczne operacje są dostępne wyłącznie w publicznej wersji preview – nie są objęte warunkami wsparcia GA i podlegają prawnym warunkom wersji preview .
• Brak autonomicznych działań: agent bada i rekomenduje, ale nie restartuje zasobów, nie zmienia konfiguracji ani nie rozwiązuje zgłoszeń .
• Limit niestandardowych instrukcji: instrukcje niestandardowe są ograniczone do 8 192 znaków na zasób agenta obserwowalności .
• Limit pogłębionego badania: pojedyncze pogłębione badanie jest ograniczone do 500 kredytów Azure Agent Credits (AAC) .
• Brak dedykowanego filtra dla zgłoszeń utworzonych przez agenta: na liście zgłoszeń tylko prefiks [<NazwaAplikacji>] w tytule odróżnia zgłoszenia utworzone przez agenta .
• Ograniczenia regionalne i zakresu: autonomiczne operacje działają względem dedykowanego zasobu Microsoft.Monitor/observabilityAgents z ograniczoną tożsamością zarządzaną .

Cennik i rozliczenia

• Model cenowy oparty na zużyciu: płacisz tylko za pracę AI wykonaną przez agenta, mierzoną w kredytach Azure Agent Credits (AAC) .
• Trzy wzorce rozliczeń: czat (zwykle najniższy koszt), pogłębione badania (wyższy koszt, limit 500 AAC na operację) oraz autonomiczne operacje (korelacja alertów nie jest naliczana w okresie preview; automatyczne pogłębione badania są naliczane) .
• Cennik AAC: dostępny na stronie cenowej Azure Monitor .
• Data rozpoczęcia rozliczeń: 1 lipca 2026 .
• Korelacja alertów: ciągłe grupowanie alertów w tle nie jest naliczane w okresie publicznej wersji preview .

Uwaga dotycząca KPMG

Dostępne dowody dotyczą wdrożenia przez KPMG platformy Agent 365 (szerszej platformy Microsoft do zarządzania agentami), a nie konkretnie agenta obserwowalności. KPMG wdrożyło Agent 365 dla 276 000 osób w ramach ogólnofirmowej inicjatywy zarządzania agentami . W dostępnych źródłach nie znaleziono konkretnych wyników ani metryk dotyczących wykorzystania przez KPMG samego agenta Azure Copilot Observability Agent. Wpisy na blogach Microsoftu i artykuły społecznościowe podkreślają ogłoszenie GA, ale nie wymieniają KPMG jako wczesnego użytkownika tego konkretnego agenta.