Se acerca la revolución del software autónomo. En Modificar 2025Ashan Willy, CEO de New Relic y Sam Witteveen, CEO y cofundador de Red Dragon AI, habló sobre cómo están instrumentando sistemas de agente para el ROI medible y traza la hoja de ruta de infraestructura para maximizar la IA de la agente.

La nueva reliquia proporciona observabilidad a los clientes capturando y correlacionando la telemetría de aplicación, registro y infraestructura en tiempo positivo. La observabilidad va más allá del monitoreo: se proxenetismo de equipar equipos con el contexto y la visión necesarias para comprender, solucionar problemas y optimizar sistemas complejos, incluso frente a problemas inesperados. Hoy eso se ha convertido en una empresa considerablemente más compleja ahora que la IA generativa y el agente están en la mezcla. Y la observabilidad para la compañía ahora incluye monitorear todo, desde NVIDIA NIM, Deepseek, ChatGPT, etc.: el uso de su monitoreo de IA aumenta aproximadamente un 30%, trimestre a trimestre, lo que refleja la celeridad de la prohijamiento.

“La otra cosa que vemos es una gran diversificación en los modelos”, dijo Willy. “Las empresas comenzaron con GPT, pero están comenzando a usar un montón de modelos. Hemos trillado un aumento del 92% en la varianza de los modelos que se están utilizando. Y estamos comenzando a ver que las empresas adoptan más modelos. La pregunta es, ¿cómo se mide la efectividad?”

Observabilidad en un mundo de agente

En otras palabras, ¿cómo está evolucionando la observabilidad? Esa es una gran pregunta. Los casos de uso varían enormemente en todas las industrias, y la funcionalidad es fundamentalmente diferente para cada empresa individual, dependiendo del tamaño y los objetivos. Una empresa financiera podría centrarse en maximizar los márgenes de EBITDA, mientras que una empresa centrada en el producto está midiendo la velocidad para comercializar contiguo con el control de calidad.

Cuando se fundó una nueva reliquia en 2008, el centro de empeoramiento para la observabilidad fue el monitoreo de aplicaciones para SaaS, Mobile y, finalmente, la infraestructura en la montón. El aumento de la IA y la IA agente están devolviendo la observabilidad a las aplicaciones, ya que los agentes, los micro-agentes y los nano-agentes están ejecutando y produciendo código escrito de IA.

AI para la observabilidad

A medida que aumenta el número de servicios y microservicios, especialmente para las organizaciones nativas digitalmente, la carga cognitiva para cualquier tarea de observabilidad de manejo humano se vuelve abrumadora. Por supuesto, la IA puede ayudarlo, dice Willy.

“La forma en que funcionará es que tendrá suficiente información donde trabajará en modo cooperativo”, explicó. “La promesa de los agentes en la observabilidad es tomar algunas de esas cargas de trabajo automáticas y hacer que sucedan. Eso lo democratizará a más personas”.

Observabilidad de una sola plataforma

Una sola plataforma para la observabilidad aprovecha el mundo de los agentes. Los agentes automatizan los flujos de trabajo, pero forman integraciones profundas en todo el ecosistema, en todas las múltiples herramientas que una ordenamiento tiene en deporte, como Harness, GitHub, ServiceNow, etc. Con la IA Agentic, los desarrolladores pueden ser alertados de lo que está sucediendo con errores de código en cualquier parte del ecosistema y arreglarlos de inmediato, sin dejar su plataforma de codificación.

En otras palabras, si hay un problema con el código implementado en GitHub, una plataforma de observabilidad alimentada por agentes puede detectarlo, determinar cómo resolverlo y luego alertar al ingeniero, o automatizar el proceso por completo.

“Nuestro agente está mirando fundamentalmente cada información que tenemos en nuestra plataforma”, dijo Willy. “Eso podría ser cualquier cosa desde cómo funciona la aplicación, cómo está funcionando la estructura de Azure o AWS subyacente, cualquier cosa que creamos que es relevante para ese despliegue de código. Lo llamamos habilidades de agente. No confiamos en un tercero para conocer API, etc.”.

En Github, por ejemplo, le informan a un desarrollador cuándo se está ejecutando el código, dónde se manejan los errores, o incluso cuándo es necesario una reversión de software, y luego automatiza esa reversión, con la aprobación del desarrollador. El futuro paso, que New Relic anunció el mes pasado, está trabajando con Copilot Coding Agent para decirle al desarrollador exactamente con qué líneas de código está viendo el problema. Copilot luego regresa, corrige el problema y luego prepara una traducción para implementar nuevamente.

El futuro de la IA de agente

A medida que las organizaciones adoptan la IA agente y comienzan a adaptarse a ella, encontrarán que la observabilidad es una parte crítica de su funcionalidad, dice Willy.

“A medida que comience a construir todas estas integraciones y piezas de agente, querrá entender qué hace el agente”, dice. “Esto es un rango para la infraestructura. Razonamiento para investigar qué está sucediendo en su producción. Eso es lo que traerá la observabilidad, y estamos a la vanguardia de eso”.