• AI 驅動的疑難排解層：可整合雲端環境中的日誌、指標、追蹤、拓撲、資源健康狀態及運作脈絡等訊息 。
• 自然語言對話：工程師可以透過自然語言提問，進行引導式調查，無需手動編寫 Kusto 查詢語言（KQL）。
• 深度調查：代理會建立假設、收集證據、比較不同時間/範圍/類型的訊號，排除可能性較低的解釋，並呈現完整的推理過程 。
• 推理過程透明化：代理會清楚展示其發現、排除的選項與原因，輔助人類工程師做出判斷，而非取代其決策 。
• 廣泛訊號整合：可整合 Azure 監控的應用程式、AKS、VM、Foundry 遙測、基礎設施及平台訊號 。
• 整合 Azure RBAC：對話與調查功能會依據登入使用者的身分與角色型存取控制執行 。
• 不訓練使用者資料：提示與回應不會被用於訓練底層模型 。

自主運作功能（公開預覽）

伴隨 GA 推出，微軟也同步公開預覽了自主運作功能。這些功能在背景持續運作，以減少人工分類工作：

• 持續性警示關聯：代理會持續分析新觸發的警示，將相關警示自動分組至單一 Azure Monitor 事件，並附上自然語言說明，解釋這些警示為何相關 。
• 從重要警示建立事件：可根據自訂規則（例如「對嚴重性 2 的警示一律建立事件」），自動從單一顯著警示建立事件 。
• 自動執行深度調查：代理能對其自行建立的事件自動進行深度調查 。

關鍵在於，人類仍然保有最終控制權。代理不會自行重啟資源、變更設定或解決問題 。所有補救決策仍由工程師負責 。自主運作功能受 Microsoft Azure 預覽補充使用條款規範 。

代理如何診斷雲端服務中斷

該代理的設計汲取了微軟多年營運 Azure 的經驗。其目的在於，在服務中斷時，能在不受到人類操作員常見的壓力、疲勞或視野狹隘影響的情況下，診斷問題根源 。

它能連結日誌、指標、追蹤、警示、相依性、資源圖表、資源健康狀態、活動日誌、Foundry 遙測資料及變更記錄，逐步追溯問題的可能原因 。Kubernetes 共同創辦人 Brendan Burns 將其描述為在確定性自動化之上新增了一個假設形成層：代理可以針對問題成因提出假設，再與資料進行比對驗證，並持續尋找解決方案 。

主要限制與約束

• 自主運作功能僅為公開預覽，不受 GA 支援條款保障，並適用預覽版法律條款 。
• 不具備自主行動能力：代理僅負責調查與建議，不會重啟資源、變更設定或解決問題 。
• 自訂指令長度限制：每個可觀測性代理資源的自訂指令上限為 8,192 字元 。
• 深度調查消耗上限：單次深度調查操作的最高消耗為 500 Azure 代理點數（AAC）。
• 缺乏專屬篩選器：在事件列表檢視中，僅能透過事件標題的 [<應用程式名稱>] 前綴來區分哪些是代理建立的事件 。
• 區域與範圍限制：自主運作功能需在專屬的 Microsoft.Monitor/observabilityAgents 資源中執行，並使用範圍限定的受控識別 。

價格與計費

• 消費制計費模式：僅需為代理實際執行的 AI 工作付費，消耗量以 Azure 代理點數（AAC） 計算 。
• 三種計費模式：對話（通常成本最低）、深度調查（成本較高，單次操作上限 500 AAC）、自主運作（預覽期間的警示關聯功能不收費，但自動深度調查會收費）。
• AAC 牌告價格：可在 Azure Monitor 定價頁面查詢 。
• 計費開始日期：2026 年 7 月 1 日 。
• 警示關聯功能：持續性背景警示分組功能，在公開預覽期間不收費 。

關於 KPMG 的特別說明

現有資料顯示的是 KPMG 部署 Agent 365（微軟更廣泛的代理治理平台）的資訊，而非特指可觀測性代理。KPMG 將其企業級代理治理平台 Agent 365 部署給內部 276,000 名員工使用 。現有來源中並未發現 KPMG 使用 Azure Copilot 可觀測性代理的具體成效或指標。微軟官方部落格與社群文章雖着重宣傳本次 GA 消息，但並未將 KPMG 列為此特定代理的早期採用者。

• AI 驅動的疑難排解層：可整合雲端環境中的日誌、指標、追蹤、拓撲、資源健康狀態及運作脈絡等訊息 。
• 自然語言對話：工程師可以透過自然語言提問，進行引導式調查，無需手動編寫 Kusto 查詢語言（KQL）。
• 深度調查：代理會建立假設、收集證據、比較不同時間/範圍/類型的訊號，排除可能性較低的解釋，並呈現完整的推理過程 。
• 推理過程透明化：代理會清楚展示其發現、排除的選項與原因，輔助人類工程師做出判斷，而非取代其決策 。
• 廣泛訊號整合：可整合 Azure 監控的應用程式、AKS、VM、Foundry 遙測、基礎設施及平台訊號 。
• 整合 Azure RBAC：對話與調查功能會依據登入使用者的身分與角色型存取控制執行 。
• 不訓練使用者資料：提示與回應不會被用於訓練底層模型 。

自主運作功能（公開預覽）

伴隨 GA 推出，微軟也同步公開預覽了自主運作功能。這些功能在背景持續運作，以減少人工分類工作：

• 持續性警示關聯：代理會持續分析新觸發的警示，將相關警示自動分組至單一 Azure Monitor 事件，並附上自然語言說明，解釋這些警示為何相關 。
• 從重要警示建立事件：可根據自訂規則（例如「對嚴重性 2 的警示一律建立事件」），自動從單一顯著警示建立事件 。
• 自動執行深度調查：代理能對其自行建立的事件自動進行深度調查 。

關鍵在於，人類仍然保有最終控制權。代理不會自行重啟資源、變更設定或解決問題 。所有補救決策仍由工程師負責 。自主運作功能受 Microsoft Azure 預覽補充使用條款規範 。

代理如何診斷雲端服務中斷

該代理的設計汲取了微軟多年營運 Azure 的經驗。其目的在於，在服務中斷時，能在不受到人類操作員常見的壓力、疲勞或視野狹隘影響的情況下，診斷問題根源 。

它能連結日誌、指標、追蹤、警示、相依性、資源圖表、資源健康狀態、活動日誌、Foundry 遙測資料及變更記錄，逐步追溯問題的可能原因 。Kubernetes 共同創辦人 Brendan Burns 將其描述為在確定性自動化之上新增了一個假設形成層：代理可以針對問題成因提出假設，再與資料進行比對驗證，並持續尋找解決方案 。

主要限制與約束

• 自主運作功能僅為公開預覽，不受 GA 支援條款保障，並適用預覽版法律條款 。
• 不具備自主行動能力：代理僅負責調查與建議，不會重啟資源、變更設定或解決問題 。
• 自訂指令長度限制：每個可觀測性代理資源的自訂指令上限為 8,192 字元 。
• 深度調查消耗上限：單次深度調查操作的最高消耗為 500 Azure 代理點數（AAC）。
• 缺乏專屬篩選器：在事件列表檢視中，僅能透過事件標題的 [<應用程式名稱>] 前綴來區分哪些是代理建立的事件 。
• 區域與範圍限制：自主運作功能需在專屬的 Microsoft.Monitor/observabilityAgents 資源中執行，並使用範圍限定的受控識別 。

價格與計費

• 消費制計費模式：僅需為代理實際執行的 AI 工作付費，消耗量以 Azure 代理點數（AAC） 計算 。
• 三種計費模式：對話（通常成本最低）、深度調查（成本較高，單次操作上限 500 AAC）、自主運作（預覽期間的警示關聯功能不收費，但自動深度調查會收費）。
• AAC 牌告價格：可在 Azure Monitor 定價頁面查詢 。
• 計費開始日期：2026 年 7 月 1 日 。
• 警示關聯功能：持續性背景警示分組功能，在公開預覽期間不收費 。

關於 KPMG 的特別說明

現有資料顯示的是 KPMG 部署 Agent 365（微軟更廣泛的代理治理平台）的資訊，而非特指可觀測性代理。KPMG 將其企業級代理治理平台 Agent 365 部署給內部 276,000 名員工使用 。現有來源中並未發現 KPMG 使用 Azure Copilot 可觀測性代理的具體成效或指標。微軟官方部落格與社群文章雖着重宣傳本次 GA 消息，但並未將 KPMG 列為此特定代理的早期採用者。