核心功能与能力

可观测性代理是 Azure Monitor 内置的 AI 驱动助手，基于真实遥测数据进行分析。其核心能力包括：

• AI 驱动故障排查层：关联日志、指标、链路追踪、拓扑、资源健康状况及运营上下文，覆盖云环境全局。
• 自然语言对话：工程师可使用自然语言提问，进行引导式调查，无需手动编写 Kusto 查询语言（KQL）。
• 深度调查：代理自动形成假设、收集证据、按时间/范围/类型对比信号，排除弱解释，并展示完整的推理过程。
• 推理透明：代理会展示它发现了什么、排除了什么以及原因，辅助工程师做出判断，而非替代人脑。
• 广泛信号关联：支持 Azure 监控的应用程序、AKS、虚拟机、Foundry 遥测、基础设施及平台信号。
• Azure RBAC 集成：交互式聊天与调查使用登录用户的身份和基于角色的访问控制。
• 用户数据不用于训练：提示词和响应不会用于训练基础模型。

自主运维（公开预览）

伴随正式发布，Microsoft 还推出了处于公开预览阶段的自主运维功能。这些功能在后台运行，旨在减少人工分级处理的工作量：

• 持续告警关联：代理持续分析新产生的告警，将相关告警归组为一个 Azure Monitor 问题，并附带自然语言解释为何这些告警属于同一问题。
• 从重要告警创建问题：可根据自定义指令（例如“始终为严重级别 2 的告警创建一个问题”）从单个重要告警创建问题。
• 自动深度调查：代理可对已创建的问题自动执行深度调查。

需要强调的是，控制权始终在人类手中。代理不会自行重启资源、更改配置或解决问题。所有缓解措施决策均由工程师做出。自主运维功能受 Microsoft Azure 预览版补充使用条款约束。

云故障诊断机制

该代理基于 Microsoft 多年运营 Azure 的经验构建，旨在帮助诊断云中断时的问题，避免人工运维时可能出现的压力、疲劳或视野狭窄。

它能连接日志、指标、链路追踪、告警、依赖关系、资源图、资源健康状态、活动日志、Foundry 遥测以及变更记录，将问题追溯至最可能的根本原因。Kubernetes 联合创世人 Brendan Burns 将这一代理描述为在确定性自动化之上添加了一个假设形成层：代理可以形成关于发生了什么问题的理论，然后通过数据验证，持续工作直至找到解决方案。

限制与约束

当前版本存在若干限制：

• 自主运维仅处于公开预览阶段——不受正式版支持条款覆盖，需遵循预览版法律条款。
• 无自主行动能力：代理仅调查和推荐，不会重启资源、更改配置或解决问题。
• 自定义指令长度限制：每个可观测性代理资源的自定义指令最多 8,192 个字符。
• 深度调查上限：单次深度调查操作最多消耗 500 个 Azure 代理积分（AAC）。
• 无专门筛选代理已创建问题的过滤器：在问题列表视图中，仅通过 [<AppName>] 标题前缀区分代理创建的问题。
• 区域与范围限制：自主运维基于专用的 Microsoft.Monitor/observabilityAgents 资源运行，并附带限定范围的托管标识。

定价与计费

• 按用量计费模式：仅按代理执行的 AI 工作量付费，用量以 Azure 代理积分（AAC） 衡量。
• 三种计费模式：聊天（通常成本最低）、深度调查（成本较高，每次操作上限 500 AAC）和自主运维（预览期间告警关联不收费，自动深度调查照常计费）。
• AAC 目录价：详见 Azure Monitor 定价页面。
• 计费起始日：2026 年 7 月 1 日。
• 告警关联：公开预览期间的持续后台告警分组不收费。

关于 KPMG 的说明

现有信息覆盖的是 KPMG 对 Agent 365 的部署（Microsoft 更广泛的代理治理平台），并非特指可观测性代理。KPMG 在企业级代理治理计划中将 Agent 365 推广至 276,000 名员工。在所提供资料中，未找到关于 KPMG 使用 Azure Copilot 可观测性代理的具体结果或指标。Microsoft 的博客文章和社区文章均强调了正式发布公告，但并未将 KPMG 列为该代理的早期采用者。

核心功能与能力

可观测性代理是 Azure Monitor 内置的 AI 驱动助手，基于真实遥测数据进行分析。其核心能力包括：

• AI 驱动故障排查层：关联日志、指标、链路追踪、拓扑、资源健康状况及运营上下文，覆盖云环境全局。
• 自然语言对话：工程师可使用自然语言提问，进行引导式调查，无需手动编写 Kusto 查询语言（KQL）。
• 深度调查：代理自动形成假设、收集证据、按时间/范围/类型对比信号，排除弱解释，并展示完整的推理过程。
• 推理透明：代理会展示它发现了什么、排除了什么以及原因，辅助工程师做出判断，而非替代人脑。
• 广泛信号关联：支持 Azure 监控的应用程序、AKS、虚拟机、Foundry 遥测、基础设施及平台信号。
• Azure RBAC 集成：交互式聊天与调查使用登录用户的身份和基于角色的访问控制。
• 用户数据不用于训练：提示词和响应不会用于训练基础模型。

自主运维（公开预览）

伴随正式发布，Microsoft 还推出了处于公开预览阶段的自主运维功能。这些功能在后台运行，旨在减少人工分级处理的工作量：

• 持续告警关联：代理持续分析新产生的告警，将相关告警归组为一个 Azure Monitor 问题，并附带自然语言解释为何这些告警属于同一问题。
• 从重要告警创建问题：可根据自定义指令（例如“始终为严重级别 2 的告警创建一个问题”）从单个重要告警创建问题。
• 自动深度调查：代理可对已创建的问题自动执行深度调查。

需要强调的是，控制权始终在人类手中。代理不会自行重启资源、更改配置或解决问题。所有缓解措施决策均由工程师做出。自主运维功能受 Microsoft Azure 预览版补充使用条款约束。

云故障诊断机制

该代理基于 Microsoft 多年运营 Azure 的经验构建，旨在帮助诊断云中断时的问题，避免人工运维时可能出现的压力、疲劳或视野狭窄。

它能连接日志、指标、链路追踪、告警、依赖关系、资源图、资源健康状态、活动日志、Foundry 遥测以及变更记录，将问题追溯至最可能的根本原因。Kubernetes 联合创世人 Brendan Burns 将这一代理描述为在确定性自动化之上添加了一个假设形成层：代理可以形成关于发生了什么问题的理论，然后通过数据验证，持续工作直至找到解决方案。

限制与约束

当前版本存在若干限制：

• 自主运维仅处于公开预览阶段——不受正式版支持条款覆盖，需遵循预览版法律条款。
• 无自主行动能力：代理仅调查和推荐，不会重启资源、更改配置或解决问题。
• 自定义指令长度限制：每个可观测性代理资源的自定义指令最多 8,192 个字符。
• 深度调查上限：单次深度调查操作最多消耗 500 个 Azure 代理积分（AAC）。
• 无专门筛选代理已创建问题的过滤器：在问题列表视图中，仅通过 [<AppName>] 标题前缀区分代理创建的问题。
• 区域与范围限制：自主运维基于专用的 Microsoft.Monitor/observabilityAgents 资源运行，并附带限定范围的托管标识。

定价与计费

• 按用量计费模式：仅按代理执行的 AI 工作量付费，用量以 Azure 代理积分（AAC） 衡量。
• 三种计费模式：聊天（通常成本最低）、深度调查（成本较高，每次操作上限 500 AAC）和自主运维（预览期间告警关联不收费，自动深度调查照常计费）。
• AAC 目录价：详见 Azure Monitor 定价页面。
• 计费起始日：2026 年 7 月 1 日。
• 告警关联：公开预览期间的持续后台告警分组不收费。

关于 KPMG 的说明

现有信息覆盖的是 KPMG 对 Agent 365 的部署（Microsoft 更广泛的代理治理平台），并非特指可观测性代理。KPMG 在企业级代理治理计划中将 Agent 365 推广至 276,000 名员工。在所提供资料中，未找到关于 KPMG 使用 Azure Copilot 可观测性代理的具体结果或指标。Microsoft 的博客文章和社区文章均强调了正式发布公告，但并未将 KPMG 列为该代理的早期采用者。