Grafana Labs dodaje do swojej platformy obserwowalności mechanizmy AI monitorujące systemy i agentów naprawiających kod

Grafana Labs rozbudowuje Grafana Cloud o agentów AI, którzy monitorują pojawiające się problemy, narzędzia przygotowujące poprawki kodu do weryfikacji przez człowieka oraz wspólny graf wiedzy łączący awarie infrastruktury z użytkownikami, których dotyczą. Ogłoszone podczas ObservabilityCON 2026 nowości odpowiadają na dwa coraz ściślej powiązane zadania: wykorzystywanie AI do obsługi oprogramowania oraz monitorowanie systemów AI wdrażanych na produkcję.

W ramach wdrożenia udostępniono funkcje ogólnie dostępne oraz wersje zapoznawcze — publiczne i prywatne. Assistant Watchers oraz Agent Observability z obsługą OpenTelemetry są ogólnie dostępne, a Grafana Cloud Agents trafia do publicznej wersji zapoznawczej. Oprócz tego Grafana wprowadza szybsze wyszukiwanie w logach, dodatkowe mechanizmy kontroli kosztów telemetrii oraz komercyjny rynek wtyczek.

Zasadnicze pytanie brzmi: jak daleko zespół operacyjny powinien pozwolić posunąć się agentowi? Wykrycie nietypowego wzorca, wyjaśnienie awarii i zmiana kodu działającego na produkcji wiążą się z różnymi konsekwencjami. Ogłoszenie Grafany przybliża do siebie te etapy, a jednocześnie pozostawia zatwierdzanie proponowanych poprawek kodu człowiekowi.

Od monitorowania telemetrii do proponowania poprawki

Assistant Watchers pozwala zespołom opisać prostym językiem, co chcą monitorować. Zamiast polegać wyłącznie na z góry określonym progu, Watcher uczy się wzorców na podstawie telemetrii i wskazuje dowody, gdy wzorce te ulegają zmianie. Wykryte problemy trafiają do istniejącego Grafana Alerting, a krytyczne ustalenie może zainicjować bardziej szczegółowe dochodzenie.

Rozwiązanie to rozszerza możliwości Grafana Assistant, wbudowanego agenta firmy, który odpowiada na pytania dotyczące danych operacyjnych. Dostępne ogólnie od lipca Assistant Investigations może prowadzić dłuższe dochodzenia inicjowane przez alerty lub incydenty. Nowe Watchers zapewniają kolejny punkt wyjścia: pojawiającą się zmianę, której zespół mógł jeszcze nie ująć w regule alertu.

Grafana Cloud Agents zapewnia kontrolowane środowisko chmurowe, w którym Assistant może analizować kod repozytorium wraz z bieżącą telemetrią, przygotować proponowaną poprawkę i otworzyć pull request. Publiczna wersja zapoznawcza kończy się na zmianie, którą człowiek może sprawdzić i zatwierdzić. Prawdopodobną diagnozę i działającą poprawkę trzeba jeszcze zweryfikować pod kątem wymagań aplikacji oraz procesu jej wdrażania.

To ważne, ponieważ agent może przedstawić przekonujące wyjaśnienie, nie dysponując wystarczającymi dowodami. Powiązanie każdego ustalenia z telemetrią daje inżynierom coś, co mogą skontrolować, a pull request tworzy znany punkt kontrolny umożliwiający sprawdzenie faktycznej zmiany.

Monitorowanie samych agentów

Druga część ogłoszenia dotyczy obciążeń AI, które już działają w aplikacjach. Ogólnie dostępna obsługa OpenTelemetry w Agent Observability pozwala rejestrować aktywność agentów zgodnie z tym samym otwartym standardem instrumentacji, który stosuje się w przypadku innych usług.

W dokumentacji produktu Agent Observability Grafana opisuje odtwarzanie przebiegu rozmów — od promptów, przez wywołania narzędzi, po odpowiedzi — a także monitorowanie opóźnień, zużycia tokenów i kosztów modeli, ocenianie oraz eksperymenty. Dzięki temu zespoły mogą ustalić, czy przyczyną problemu jest kosztowne wywołanie modelu, czy wolno działająca usługa zależna, albo zbadać pogorszenie jakości po zmianie promptu lub narzędzia.

Stan infrastruktury i jakość odpowiedzi wymagają odrębnych pomiarów. Usługa może pozostawać dostępna, mimo że agent korzysta z niewłaściwego narzędzia lub zwraca słabą odpowiedź. Połączenie telemetrii operacyjnej z ocenami poszerza zakres zagadnień, które mogą badać inżynierowie; nie sprawia jednak, że każda ocena jakości odbywa się automatycznie.

Graf wiedzy łączący objawy z ich skutkami

Grafana udostępnia też Knowledge Graph w każdym stosie Grafana Cloud. Warstwa kontekstu środowiska uruchomieniowego łączy aplikacje, bazy danych, usługi chmurowe, infrastrukturę Kubernetes oraz telemetrię dotyczącą użytkowników. Zespoły mogą dodawać własne encje i relacje, aby odwzorować produkty lub systemy biznesowe, które są dla nich istotne.

Własne encje i kontekst środowiska uruchomieniowego dla agentów są ogólnie dostępne. Nowa funkcja obsługi zapytań w języku Cypher pozwala agentom pobierać relacje z grafu, a według Grafany dostęp do tego kontekstu mają Assistant oraz agenci połączeni za pośrednictwem gcx. Chodzi o ponowne wykorzystanie istniejącego obrazu zależności zamiast odtwarzania go z surowych logów przy każdym dochodzeniu.

Istniejąca dokumentacja serwera Cloud MCP Grafany pozwala lepiej zrozumieć podejście firmy do agentów zewnętrznych. Serwer hostowany przez Grafanę umożliwia zgodnym klientom wysyłanie zapytań do danych Grafany z użyciem autoryzacji OAuth, a dostęp ograniczają uprawnienia użytkownika w Grafanie. Udostępnianie kontekstu operacyjnego między narzędziami zależy więc również od uprawnień i ograniczeń skonfigurowanych dla tych danych.

Kilka rozszerzeń pozostaje w fazie wersji zapoznawczych. Katalog usług z informacjami o odpowiedzialności, Mobile Observability, Critical User Journeys oraz Operational Context with Knowledge Graph są dostępne w prywatnej wersji zapoznawczej. Session Replay i Grafana Workflows są dostępne w publicznej wersji zapoznawczej. Response Console, która łączy osoby reagujące na incydenty i agentów we wspólnym obszarze roboczym, jest dostępna w prywatnej wersji zapoznawczej.

Te różnice mają znaczenie przy wdrażaniu rozwiązań. Zespół może już teraz korzystać z ogólnie dostępnych funkcji grafu, ale przed uzależnieniem się od szerszego przepływu pracy związanego z reagowaniem na incydenty powinien osobno ocenić dostępność i dojrzałość funkcji w wersji zapoznawczej.

Więcej telemetrii sprawia, że kontrola kosztów staje się częścią stosu AI

Agenci generują dodatkową aktywność wymagającą analizy: żądania do modeli, wywołania narzędzi, zmiany w kodzie oraz zachowanie aplikacji, z którymi wchodzą w interakcję. Kolejnym obszarem, na którym koncentruje się to wydanie, jest zachowanie użyteczności tych informacji bez konieczności przechowywania każdego sygnału przy pełnym koszcie.

Grafana Cloud Logs zyskuje ogólnie dostępne ulepszenia wyszukiwania pełnotekstowego oparte na technologii firmy Logline, którą Grafana przejęła w kwietniu 2026 roku. Grafana informuje, że zmiany przyspieszają wyszukiwanie rzadkich wartości, takich jak identyfikatory żądań, w pamięci obiektowej i nie wiążą się z dodatkowymi kosztami. Ma to szczególne znaczenie podczas analiz, w których trzeba znaleźć konkretne zdarzenie, a nie ogólny trend.

Funkcja Adaptive Logs Archive, dostępna w publicznej wersji zapoznawczej, kieruje logi do zasobnika pamięci obiektowej należącego do klienta i zapisuje je w otwartym formacie. Funkcja Adaptive Metrics Auto-Apply, ogólnie dostępna, automatycznie stosuje zalecenia dotyczące redukcji liczności, a tryb Cost Mode ma zapobiegać wzrostowi łącznej liczby aktywnych szeregów czasowych. Kolejna ogólnie dostępna aktualizacja umożliwia programistom pobieranie śladów na podstawie identyfikatora z poprzednich 24 godzin, nawet jeśli funkcja Adaptive Traces je odrzuciła.

Kompromis dotyczy zarówno kwestii operacyjnych, jak i finansowych: decyzje dotyczące przechowywania danych i próbkowania określają, jakie dowody pozostaną dostępne po awarii. Archiwa należące do klientów i określone okno pobierania śladów dają zespołom więcej możliwości, ale nadal muszą one wdrożyć zasady odpowiadające ich potrzebom związanym z analizą i zgodnością z przepisami.

Komercyjny rynek wtyczek i wyważona droga do autonomii

Ogólnie dostępny Grafana Marketplace rozszerza dotychczasowy ekosystem wtyczek o płatne wtyczki od zweryfikowanych partnerów. Klienci Grafana Cloud korzystający z płatnego planu mogą rozpocząć 14-dniowy okres próbny, a następnie wykupić subskrypcję miesięczną rozliczaną na dotychczasowej fakturze. Partnerzy zapewniają wsparcie dotyczące wtyczek, a Grafana obsługuje rozliczenia. Dotychczasowa dystrybucja bezpłatnych wtyczek pozostaje dostępna.

Ogłoszenia towarzyszą publikacji Raportu o stanie obserwowalności 2026 przygotowanego przez Grafana Labs i ETR na podstawie opinii 300 liderów z branży IT i inżynierii. Zgodnie z komunikatami 68% respondentów wyszło poza etap analizowania zastosowania AI w obserwowalności i rozpoczęło projekty pilotażowe lub wdrożenia produkcyjne. Poziom komfortu jest znacznie wyższy w przypadku analizowania danych bez ich modyfikowania (85%) niż w przypadku w pełni autonomicznych działań naprawczych (52%).

Odpowiedzi w ankiecie opisują poziom wdrożeń i nastawienie respondentów, a nie potwierdzają niezawodności nowo ogłoszonych narzędzi. Mimo to wyjaśniają kierunek tego wdrożenia: automatyzację wykrywania i analizy, zapewnienie wspólnego rejestru zależności oraz umożliwienie weryfikacji proponowanych działań. Dla zespołów inżynieryjnych praktycznym sprawdzianem będzie to, czy takie połączenie pozwoli uzyskać lepsze dowody i ograniczyć powtarzanie analiz, a jednocześnie jasno określi odpowiedzialność za zmiany niosące istotne konsekwencje.