Revolusi perangkat lunak otonom akan datang. Di Transform 2025, Ashan Willy, CEO New Relic dan Sam Witteveen, CEO dan salah satu pendiri Red Dragon AI, berbicara tentang bagaimana mereka instrumen sistem agen untuk ROI yang terukur dan memetakan roadmap infrastruktur untuk memaksimalkan AI agen.
Relik baru memberikan observabilitas kepada pelanggan dengan menangkap dan mengkorelasikan aplikasi, log, dan telemetri infrastruktur secara real time. Observability melampaui pemantauan – ini tentang melengkapi tim dengan konteks dan wawasan yang diperlukan untuk memahami, memecahkan masalah, dan mengoptimalkan sistem yang kompleks, bahkan dalam menghadapi masalah yang tidak terduga. Hari ini itu menjadi usaha yang jauh lebih kompleks sekarang karena AI generatif dan agen berada dalam campuran. Dan observabilitas untuk perusahaan sekarang termasuk memantau semuanya dari NVIDIA NIM, Deepseek, ChatGPT dan sebagainya – penggunaan pemantauan AI naik sekitar 30%, kuartal lebih dari kuartal, mencerminkan percepatan adopsi.
“Hal lain yang kita lihat adalah keragaman besar dalam model,” kata Willy. “Perusahaan dimulai dengan GPT, tetapi mulai menggunakan banyak model. Kami telah melihat tentang peningkatan varian model 92% yang sedang digunakan. Dan kami mulai melihat perusahaan mengadopsi lebih banyak model. Pertanyaannya adalah, bagaimana Anda mengukur efektivitasnya?”
Observabilitas di dunia agen
Dengan kata lain, bagaimana kemampuan observabilitas berkembang? Itu pertanyaan besar. Kasus penggunaan sangat bervariasi di seluruh industri, dan fungsionalitasnya pada dasarnya berbeda untuk setiap perusahaan, tergantung pada ukuran dan tujuan. Sebuah perusahaan keuangan mungkin fokus pada memaksimalkan margin EBITDA, sementara perusahaan yang berfokus pada produk mengukur kecepatan untuk memasarkan di samping kontrol kualitas.
Ketika Relic Baru didirikan pada 2008, pusat gravitasi untuk observabilitas adalah pemantauan aplikasi untuk SaaS, seluler, dan akhirnya infrastruktur cloud. Munculnya AI dan AI agen membawa pengamatan kembali ke aplikasi, karena agen, agen mikro, dan agen nano menjalankan dan memproduksi kode yang ditulis AI.
AI untuk observabilitas
Ketika jumlah layanan dan layanan mikro naik, terutama untuk organisasi asli digital, beban kognitif untuk setiap tugas pengamatan yang ditangani manusia menjadi luar biasa. Tentu saja, AI dapat membantu itu, kata Willy.
“Cara kerjanya adalah Anda akan memiliki informasi yang cukup di mana Anda akan bekerja dalam mode kooperatif,” jelasnya. “Janji agen dalam observabilitas adalah mengambil beberapa beban kerja otomatis dan mewujudkannya. Itu akan mendemokratisasi lebih banyak orang.”
Observabilitas agen platform tunggal
Platform tunggal untuk observabilitas memanfaatkan dunia agen. Agen mengotomatiskan alur kerja, tetapi mereka membentuk integrasi yang mendalam ke seluruh ekosistem, di semua alat yang dimiliki organisasi dalam permainan, seperti harness, github, serviceNow, dan sebagainya. Dengan AI Agen, pengembang dapat diberitahu tentang apa yang terjadi dengan kesalahan kode di mana saja di ekosistem dan memperbaikinya segera, tanpa meninggalkan platform pengkodean mereka.
Dengan kata lain, jika ada masalah dengan kode yang digunakan di GitHub, platform observabilitas yang ditenagai oleh agen dapat mendeteksinya, menentukan cara menyelesaikannya, dan kemudian mengingatkan insinyur – atau mengotomatiskan proses sepenuhnya.
“Agen kami pada dasarnya melihat setiap informasi yang kami miliki di platform kami,” kata Willy. “Itu bisa jadi apa saja dari bagaimana kinerja aplikasi, bagaimana kinerja Azure atau AWS yang mendasarinya – apa pun yang kami pikir relevan dengan penyebaran kode itu. Kami menyebutnya keterampilan agen. Kami tidak mengandalkan pihak ketiga untuk mengetahui API dan sebagainya.”
Dalam GitHub misalnya, mereka memberi tahu pengembang kapan kode berjalan dengan baik, di mana kesalahan sedang ditangani, atau bahkan ketika perangkat lunak rollback diperlukan, dan kemudian mengotomatiskan rollback itu, dengan persetujuan pengembang. Langkah selanjutnya, yang diumumkan Relic baru bulan lalu, bekerja dengan agen pengkodean kopilot untuk memberi tahu pengembang dengan tepat baris kode mana yang dilihatnya. Copilot kemudian kembali, memperbaiki masalah, dan kemudian mendapatkan versi yang siap digunakan lagi.
Masa depan agen ai
Ketika organisasi mengadopsi AI agen dan mulai beradaptasi dengannya, mereka akan menemukan bahwa kemampuan observasi adalah bagian penting dari fungsinya, kata Willy.
“Ketika Anda mulai membangun semua integrasi dan potongan agen ini, Anda akan ingin tahu apa yang dilakukan agen,” katanya. “Ini semacam alasan untuk infrastruktur. Penalaran untuk mencari tahu apa yang terjadi dalam produksi Anda. Itulah yang akan dibawa oleh observabilitas, dan kami berada di garis depan itu.”
About the Author
