Grafana Labs incorpora vigilantes de IA y agentes que corrigen código a su plataforma de observabilidad

Grafana Labs está ampliando Grafana Cloud con agentes de IA que detectan problemas emergentes, herramientas que preparan correcciones de código para que las revise una persona y un grafo de conocimiento compartido que conecta los fallos de infraestructura con los usuarios afectados. Anunciados en ObservabilityCON 2026, estos lanzamientos abordan dos tareas cada vez más relacionadas: usar la IA para operar software y supervisar los sistemas de IA que llegan a producción.

El lanzamiento combina funciones ya disponibles de forma general con versiones preliminares públicas y privadas. Assistant Watchers y Agent Observability con compatibilidad con OpenTelemetry ya están disponibles de forma general, mientras que Grafana Cloud Agents entra en versión preliminar pública. Además, Grafana presenta búsquedas más rápidas en los registros, controles adicionales de costos de telemetría y un mercado comercial de complementos.

La pregunta de fondo es hasta dónde debería permitir un equipo de operaciones que llegue un agente. Detectar un patrón inusual, explicar un fallo y modificar código en producción tienen consecuencias distintas. El anuncio de Grafana acerca esos pasos, pero mantiene la aprobación humana para las correcciones de código propuestas.

De supervisar la telemetría a proponer una corrección

Assistant Watchers permite a los equipos describir en lenguaje cotidiano qué quieren supervisar. En lugar de depender exclusivamente de un umbral predefinido, un Watcher aprende patrones a partir de la telemetría y muestra pruebas cuando esos patrones cambian. Los hallazgos se canalizan mediante Grafana Alerting, que ya existe, y uno de carácter crítico puede iniciar una investigación más exhaustiva.

Esto amplía Grafana Assistant, el agente integrado de la empresa para hacer preguntas sobre datos operativos. Assistant Investigations, disponible de forma general desde julio, puede realizar investigaciones más prolongadas iniciadas por alertas o incidentes. Los nuevos Watchers ofrecen otro punto de partida: un cambio emergente que el equipo quizá aún no haya codificado como regla de alerta.

Grafana Cloud Agents añade un entorno controlado en la nube donde Assistant puede examinar el código del repositorio junto con la telemetría en tiempo real, preparar una corrección propuesta y abrir una solicitud de cambios. La versión preliminar pública se limita a un cambio que una persona puede revisar y aprobar. Aun así, es necesario validar tanto un diagnóstico plausible como un parche funcional frente a los requisitos de la aplicación y su proceso de implementación.

Esto es importante porque un agente puede ofrecer una explicación convincente sin contar con pruebas suficientes. Vincular cada hallazgo con la telemetría proporciona a los ingenieros elementos que pueden examinar, mientras que una solicitud de cambios crea un punto de control conocido para revisar la modificación concreta.

Supervisar a los propios agentes

La otra parte del anuncio se refiere a las cargas de trabajo de IA que ya se ejecutan dentro de las aplicaciones. La compatibilidad con OpenTelemetry, ya disponible de forma general en Agent Observability, incorpora la actividad de los agentes al mismo estándar abierto de instrumentación que se usa para otros servicios.

La documentación del producto Agent Observability de Grafana describe la reproducción de conversaciones —incluidas las instrucciones, las llamadas a herramientas y las respuestas—, así como la latencia, el consumo de tokens, los costos de los modelos, las evaluaciones y los experimentos. Esto puede ayudar a los equipos a distinguir una llamada costosa a un modelo de un servicio posterior lento, o a investigar un deterioro de la calidad después de cambiar una instrucción o una herramienta.

La salud de la infraestructura y la calidad de las respuestas requieren mediciones distintas. Un servicio puede seguir disponible aunque un agente use la herramienta equivocada o dé una respuesta deficiente. Combinar la telemetría operativa con las evaluaciones amplía lo que los ingenieros pueden investigar, pero no automatiza todos los juicios sobre la calidad.

Un grafo de conocimiento que conecta los síntomas con su impacto

Grafana también incorpora un grafo de conocimiento en cada instancia de Grafana Cloud. La capa de contexto en tiempo de ejecución vincula aplicaciones, bases de datos, servicios en la nube, infraestructura de Kubernetes y telemetría orientada al usuario. Los equipos pueden añadir entidades y relaciones personalizadas para representar los productos o sistemas empresariales que les interesan.

Las entidades personalizadas y el contexto en tiempo de ejecución para agentes ya están disponibles de forma general. Una nueva función de consulta con Cypher permite a los agentes recuperar relaciones del grafo, y Grafana afirma que Assistant y los agentes conectados mediante gcx pueden acceder a ese contexto. La idea es reutilizar una vista consolidada de las dependencias, en lugar de reconstruirla a partir de registros sin procesar en cada investigación.

La documentación del servidor MCP en la nube de Grafana ofrece contexto útil sobre su enfoque respecto de los agentes externos. El servidor alojado permite que clientes compatibles consulten datos de Grafana mediante autorización OAuth, con acceso limitado por los permisos de Grafana del usuario. Por lo tanto, compartir contexto operativo entre herramientas también depende de los permisos y límites configurados para esos datos.

Varias extensiones siguen en versión preliminar. Un catálogo de servicios con información sobre responsables, Observabilidad móvil, Recorridos críticos de los usuarios y Contexto operativo con grafo de conocimiento están en versión preliminar privada. Session Replay y Grafana Workflows están en versión preliminar pública. Response Console, que reúne a los equipos de respuesta humana y a los agentes en un espacio de trabajo común para incidentes, está en versión preliminar privada.

Estas distinciones son importantes para la adopción. Los equipos pueden aprovechar ya las funciones del grafo disponibles de forma general, pero deberían evaluar por separado el acceso a las versiones preliminares y su grado de madurez antes de depender del flujo de trabajo más amplio de respuesta a incidentes.

Más telemetría hace que el control de costos forme parte de la pila de IA

Los agentes generan actividad adicional que hay que inspeccionar: solicitudes a modelos, llamadas a herramientas, cambios en el código y el comportamiento de las aplicaciones con las que interactúan. Mantener útil esa información sin conservar todas las señales a su costo total es otro de los objetivos de esta versión.

Grafana Cloud Logs incorpora mejoras de búsqueda de texto completo, ya disponibles de forma general, basadas en tecnología de Logline, empresa que Grafana adquirió en abril de 2026. Según Grafana, los cambios aceleran las búsquedas de valores poco frecuentes, como los identificadores de solicitudes, en el almacenamiento de objetos, sin costo adicional. Esto resulta especialmente útil en investigaciones que requieren encontrar un evento concreto en lugar de una tendencia agregada.

Adaptive Logs Archive, disponible en versión preliminar pública, envía los registros a un depósito de almacenamiento de objetos propiedad del cliente en un formato abierto. Adaptive Metrics Auto-Apply, ya disponible de forma general, aplica automáticamente recomendaciones para reducir la cardinalidad e incluye un Modo de costos diseñado para evitar aumentos en el total de series activas. Otra actualización, también disponible de forma general, permite a los desarrolladores recuperar por ID las trazas de las 24 horas anteriores, incluso si Adaptive Traces las descartó.

La contrapartida es tanto operativa como financiera: las decisiones sobre retención y muestreo determinan qué pruebas siguen disponibles tras un fallo. Los archivos propiedad del cliente y un plazo definido para recuperar trazas ofrecen más opciones a los equipos, pero estos siguen necesitando políticas que se ajusten a sus necesidades de investigación y cumplimiento normativo.

Un mercado comercial y una vía gradual hacia la autonomía

Grafana Marketplace, ya disponible de forma general, incorpora complementos de pago de socios verificados al ecosistema de complementos existente. Los clientes de los planes de pago de Grafana Cloud pueden iniciar una prueba de 14 días y suscribirse mensualmente a través de su factura habitual. Los socios ofrecen asistencia para los complementos, mientras que Grafana se encarga de la facturación. La distribución de complementos gratuitos sigue disponible.

Los anuncios coinciden con la publicación del Informe sobre el estado de la observabilidad de 2026 de Grafana Labs y ETR, basado en las respuestas de 300 líderes de TI e ingeniería. Según los comunicados, el 68 % ya ha llevado la IA aplicada a la observabilidad más allá de la investigación, hasta las fases piloto o de producción. La confianza es considerablemente mayor en la investigación de solo lectura, con un 85 %, que en la corrección totalmente autónoma, con un 52 %.

Las respuestas de la encuesta describen la adopción y las actitudes, pero no demuestran la fiabilidad de las herramientas recién anunciadas. Aun así, ayudan a entender el enfoque de esta implementación: automatizar la detección y la investigación, ofrecer un registro compartido de las dependencias y permitir revisar las acciones propuestas. Para los equipos de ingeniería, la prueba práctica será determinar si esa combinación aporta mejores pruebas y reduce las investigaciones repetidas, al tiempo que mantiene clara la responsabilidad por los cambios de gran impacto.