Grafana Labs erweitert seine Observability-Plattform um KI-Watcher und Agenten zur Code-Reparatur

Grafana Labs erweitert Grafana Cloud um KI-Agenten, die aufkommende Probleme erkennen, Tools, die Codekorrekturen zur Prüfung durch Menschen vorbereiten, und einen gemeinsamen Wissensgraphen, der Infrastrukturausfälle mit den betroffenen Nutzern verknüpft. Die auf der ObservabilityCON 2026 angekündigten Neuerungen betreffen zwei zunehmend miteinander verbundene Aufgaben: den Einsatz von KI für den Softwarebetrieb und die Überwachung der KI-Systeme, die in den Produktivbetrieb überführt werden.

Die Einführung umfasst allgemein verfügbare Funktionen sowie öffentliche und private Vorschauen. Assistant Watchers und Agent Observability mit OpenTelemetry-Unterstützung sind allgemein verfügbar, während Grafana Cloud Agents in die öffentliche Vorschau startet. Außerdem führt Grafana schnellere Log-Suchen, zusätzliche Möglichkeiten zur Kontrolle der Telemetriekosten und einen kommerziellen Plugin-Marktplatz ein.

Die grundlegende Frage lautet, wie weit ein Betriebsteam einen Agenten gehen lassen sollte. Ein ungewöhnliches Muster zu erkennen, einen Ausfall zu erklären und Produktionscode zu ändern, hat jeweils unterschiedliche Folgen. Grafanas Ankündigung bringt diese Schritte näher zusammen, behält aber die menschliche Freigabe vorgeschlagener Codekorrekturen bei.

Von der Überwachung von Telemetriedaten bis zum Vorschlag einer Korrektur

Mit Assistant Watchers können Teams in natürlicher Sprache beschreiben, was sie überwachen möchten. Statt sich ausschließlich auf einen vordefinierten Schwellenwert zu verlassen, erkennt ein Watcher Muster in den Telemetriedaten und macht Hinweise sichtbar, wenn sich diese Muster ändern. Die Ergebnisse werden über das vorhandene Grafana Alerting weitergeleitet, und ein kritischer Befund kann eine eingehendere Untersuchung auslösen.

Damit wird Grafana Assistant erweitert, der integrierte Agent des Unternehmens, mit dem sich Fragen zu Betriebsdaten stellen lassen. Assistant Investigations ist seit Juli allgemein verfügbar und kann längere Untersuchungen durchführen, die durch Warnmeldungen oder Vorfälle ausgelöst werden. Die neuen Watcher bieten einen weiteren Ausgangspunkt: eine aufkommende Veränderung, die ein Team möglicherweise noch nicht als Alarmregel erfasst hat.

Grafana Cloud Agents bietet eine kontrollierte Cloud-Umgebung, in der Assistant neben Live-Telemetriedaten auch Repository-Code untersuchen, eine Korrektur vorbereiten und einen Pull Request eröffnen kann. In der öffentlichen Vorschau endet der Prozess bei einer prüfbaren Änderung, die ein Mensch freigeben muss. Eine plausible Diagnose und ein funktionierender Patch müssen weiterhin anhand der Anforderungen der Anwendung und ihres Bereitstellungsprozesses validiert werden.

Das ist wichtig, weil ein Agent eine überzeugende Erklärung liefern kann, ohne über ausreichende Belege zu verfügen. Wenn jeder Befund mit Telemetriedaten verknüpft ist, können Entwickler diese überprüfen. Ein Pull Request bietet zudem einen vertrauten Kontrollpunkt, an dem sich die tatsächliche Änderung begutachten lässt.

Die Agenten selbst überwachen

Die andere Hälfte der Ankündigung betrifft KI-Workloads, die bereits in Anwendungen laufen. Die nun allgemein verfügbare OpenTelemetry-Unterstützung von Agent Observability erfasst Agentenaktivitäten nach demselben offenen Instrumentierungsstandard, der auch für andere Dienste verwendet wird.

Grafanas Dokumentation zum Produkt Agent Observability beschreibt die Wiedergabe von Unterhaltungen über Prompts, Tool-Aufrufe und Antworten hinweg sowie Latenz, Tokenverbrauch, Modellkosten, Evaluierungen und Experimente. So können Teams unterscheiden, ob ein teurer Modellaufruf oder ein langsamer nachgelagerter Dienst die Ursache ist, oder eine Verschlechterung der Antwortqualität untersuchen, nachdem ein Prompt oder Tool geändert wurde.

Der Zustand der Infrastruktur und die Qualität der Antworten erfordern unterschiedliche Messgrößen. Ein Dienst kann verfügbar bleiben, während ein Agent das falsche Tool verwendet oder eine schlechte Antwort gibt. Durch die Kombination von Betriebs-Telemetriedaten und Evaluierungen können Entwickler ein breiteres Spektrum an Problemen untersuchen; dadurch wird jedoch nicht jedes Qualitätsurteil automatisiert.

Ein Wissensgraph, der Symptome mit Auswirkungen verknüpft

Grafana stellt außerdem in jedem Grafana-Cloud-Stack einen Knowledge Graph bereit. Die Laufzeitkontextebene verknüpft Anwendungen, Datenbanken, Cloud-Dienste, Kubernetes-Infrastruktur und Telemetriedaten aus nutzerseitigen Systemen. Teams können eigene Entitäten und Beziehungen hinzufügen, um die für sie relevanten Produkte oder Geschäftssysteme abzubilden.

Eigene Entitäten und Laufzeitkontext für Agenten sind allgemein verfügbar. Eine neue Cypher-Abfragefunktion ermöglicht es Agenten, Beziehungen aus dem Graphen abzurufen. Grafana zufolge stehen diese Kontextinformationen Assistant und über gcx angebundenen Agenten zur Verfügung. Ziel ist es, eine etablierte Darstellung von Abhängigkeiten wiederzuverwenden, statt sie bei jeder Untersuchung anhand von Rohprotokollen neu zu erstellen.

Grafanas vorhandene Dokumentation zum Cloud-MCP-Server bietet hilfreichen Kontext zu seinem Ansatz für externe Agenten. Der gehostete Server ermöglicht kompatiblen Clients, Grafana-Daten per OAuth-Autorisierung abzufragen; der Zugriff ist dabei durch die Grafana-Berechtigungen des jeweiligen Nutzers beschränkt. Der Austausch von Betriebskontext zwischen Tools hängt daher auch von den Berechtigungen und Zugriffsbeschränkungen ab, die für diese Daten eingerichtet sind.

Mehrere Erweiterungen befinden sich noch in der Vorschau. Ein Servicekatalog mit Zuständigkeitsangaben, Mobile Observability, Critical User Journeys und Operational Context with Knowledge Graph sind in der privaten Vorschau. Session Replay und Grafana Workflows befinden sich in der öffentlichen Vorschau. Response Console, das menschliche Einsatzkräfte und Agenten in einem gemeinsamen Arbeitsbereich für Vorfälle zusammenführt, ist in der privaten Vorschau.

Diese Unterschiede sind für die Einführung wichtig. Teams können bereits jetzt auf allgemein verfügbaren Graphfunktionen aufbauen, sollten den Zugang zu Vorschaufunktionen und deren Reifegrad jedoch gesondert bewerten, bevor sie sich auf den umfassenderen Workflow zur Reaktion auf Vorfälle verlassen.

Mehr Telemetriedaten machen die Kostenkontrolle zu einem Teil des KI-Stacks

Agenten erzeugen zusätzliche Aktivitäten, die untersucht werden müssen: Modellanfragen, Tool-Aufrufe, Codeänderungen und das Verhalten der Anwendungen, mit denen sie interagieren. Die Informationen nutzbar zu halten, ohne jedes Signal zu vollen Kosten aufzubewahren, ist ein weiterer Schwerpunkt der Veröffentlichung.

Grafana Cloud Logs erhält allgemein verfügbare Verbesserungen der Volltextsuche, die auf der Technologie von Logline basieren, das Grafana im April 2026 übernommen hat. Laut Grafana beschleunigen die Änderungen die Suche im Objektspeicher nach seltenen Werten wie Anfrage-IDs – ohne zusätzliche Kosten. Das ist besonders für Untersuchungen relevant, bei denen ein einzelnes bestimmtes Ereignis statt eines aggregierten Trends benötigt wird.

Adaptive Logs Archive, derzeit als öffentliche Vorschau verfügbar, leitet Logs in einem offenen Format an einen Objektspeicher-Bucket im Besitz des Kunden weiter. Adaptive Metrics Auto-Apply, das allgemein verfügbar ist, setzt Empfehlungen zur Reduzierung der Kardinalität automatisch um. Der Cost Mode soll dabei verhindern, dass die Gesamtzahl aktiver Zeitreihen steigt. Ein weiteres allgemein verfügbares Update ermöglicht Entwicklern, Traces anhand ihrer ID aus den vorangegangenen 24 Stunden abzurufen – auch wenn Adaptive Traces sie verworfen hat.

Der Zielkonflikt ist sowohl betrieblicher als auch finanzieller Art: Entscheidungen zu Aufbewahrungsdauer und Stichprobenverfahren bestimmen, welche Belege nach einem Ausfall noch verfügbar sind. Archive im Besitz des Kunden und ein festgelegtes Zeitfenster für den Abruf von Traces bieten Teams mehr Möglichkeiten. Sie benötigen jedoch weiterhin Richtlinien, die ihren Anforderungen an Untersuchungen und Compliance entsprechen.

Ein kommerzieller Marktplatz und ein maßvoller Weg zur Autonomie

Der nun allgemein verfügbare Grafana Marketplace ergänzt das bestehende Plugin-Ökosystem um kostenpflichtige Plugins geprüfter Partner. Kunden mit einem kostenpflichtigen Grafana-Cloud-Tarif können eine 14-tägige Testphase beginnen und anschließend monatlich über ihre bestehende Rechnung bezahlen. Die Partner bieten Support für die Plugins, während Grafana die Abrechnung übernimmt. Die bisherige kostenlose Verteilung von Plugins bleibt weiterhin verfügbar.

Die Ankündigungen fallen mit dem Bericht zum Stand der Observability 2026 von Grafana Labs und ETR zusammen, der auf Angaben von 300 IT- und Engineering-Führungskräften basiert. Den Mitteilungen zufolge haben 68 % KI für Observability über die Untersuchungsphase hinaus in Pilotprojekte oder den Produktivbetrieb überführt. Die Akzeptanz ist bei rein lesenden Untersuchungen mit 85 % deutlich höher als bei vollständig autonomer Fehlerbehebung mit 52 %.

Die Antworten auf die Umfrage beschreiben die Verbreitung und die Einstellungen, belegen jedoch nicht die Zuverlässigkeit der neu angekündigten Tools. Sie erklären dennoch die Ausrichtung dieser Einführung: Erkennung und Untersuchung automatisieren, eine gemeinsame Übersicht über Abhängigkeiten bereitstellen und vorgeschlagene Maßnahmen überprüfbar machen. Für Engineering-Teams wird sich in der Praxis zeigen, ob diese Kombination bessere Belege liefert und wiederholte Untersuchungen reduziert, während die Verantwortung für folgenreiche Änderungen klar geregelt bleibt.