Grafana Labs adiciona monitores de IA e agentes de correção de código à sua plataforma de observabilidade

A Grafana Labs está expandindo o Grafana Cloud com agentes de IA que monitoram o surgimento de problemas, ferramentas que preparam correções de código para revisão humana e um grafo de conhecimento compartilhado que conecta falhas de infraestrutura aos usuários afetados. Anunciados na ObservabilityCON 2026, os lançamentos atendem a duas tarefas cada vez mais interligadas: usar IA para operar software e monitorar os sistemas de IA que estão entrando em produção.

A implementação combina recursos disponíveis de forma geral com versões prévias públicas e privadas. O Assistant Watchers e o suporte a OpenTelemetry do Agent Observability estão disponíveis de forma geral, enquanto o Grafana Cloud Agents entra em versão prévia pública. Além disso, a Grafana está introduzindo buscas mais rápidas nos registros, controles adicionais de custos de telemetria e um mercado comercial de plug-ins.

A questão fundamental é até que ponto uma equipe de operações deve permitir que um agente aja. Identificar um padrão incomum, explicar uma falha e alterar o código em produção são ações com consequências distintas. O anúncio da Grafana aproxima essas etapas, mas mantém a aprovação humana para as correções de código propostas.

Da monitoração da telemetria à proposta de uma correção

O Assistant Watchers permite que as equipes descrevam, em linguagem natural, o que querem monitorar. Em vez de depender exclusivamente de um limite predefinido, um Watcher aprende padrões com base na telemetria e apresenta evidências quando esses padrões mudam. As descobertas são encaminhadas pelo Grafana Alerting, já existente, e uma descoberta crítica pode iniciar uma investigação mais aprofundada.

Isso amplia os recursos do Grafana Assistant, o agente integrado da empresa para fazer perguntas sobre dados operacionais. O Assistant Investigations, disponível de forma geral desde julho, pode realizar investigações mais longas, iniciadas por alertas ou incidentes. Os novos Watchers oferecem outro ponto de partida: uma mudança emergente que a equipe talvez ainda não tenha codificado como regra de alerta.

O Grafana Cloud Agents adiciona um ambiente controlado na nuvem, onde o Assistant pode examinar o código do repositório junto com a telemetria em tempo real, preparar uma correção proposta e abrir um pull request. A versão prévia pública se limita a uma alteração que pode ser revisada e aprovada por uma pessoa. Mesmo um diagnóstico plausível e uma correção funcional ainda precisam ser validados em relação aos requisitos da aplicação e ao processo de implantação.

Isso é importante porque um agente pode apresentar uma explicação convincente sem dispor de evidências suficientes. Vincular cada descoberta à telemetria dá aos engenheiros algo que podem examinar, enquanto um pull request cria uma etapa de revisão familiar para avaliar a alteração propriamente dita.

Monitoramento dos próprios agentes

A outra parte do anúncio diz respeito às cargas de trabalho de IA que já estão sendo executadas dentro das aplicações. O suporte a OpenTelemetry do Agent Observability, agora disponível de forma geral, incorpora a atividade dos agentes ao mesmo padrão aberto de instrumentação usado para outros serviços.

A documentação do produto Agent Observability da Grafana descreve a reprodução de conversas com prompts, chamadas de ferramentas e respostas, além de latência, consumo de tokens, custos de modelos, avaliações e experimentos. Isso pode ajudar as equipes a distinguir uma chamada dispendiosa a um modelo de um serviço subsequente lento ou a investigar uma regressão de qualidade após a alteração de um prompt ou de uma ferramenta.

A integridade da infraestrutura e a qualidade das respostas exigem métricas diferentes. Um serviço pode continuar disponível enquanto um agente usa a ferramenta errada ou fornece uma resposta ruim. Combinar a telemetria operacional com avaliações amplia o que os engenheiros podem investigar; isso não torna automática toda avaliação de qualidade.

Um grafo de conhecimento que conecta sintomas a impactos

A Grafana também está disponibilizando um Knowledge Graph em cada instância do Grafana Cloud. A camada de contexto de execução conecta aplicações, bancos de dados, serviços de nuvem, infraestrutura do Kubernetes e telemetria voltada aos usuários. As equipes podem adicionar entidades e relações personalizadas para representar os produtos ou sistemas empresariais que são importantes para elas.

As entidades personalizadas e o contexto de execução para agentes estão disponíveis de forma geral. Um novo recurso de consulta Cypher permite que os agentes recuperem relações do grafo, e a Grafana afirma que o Assistant e os agentes conectados por meio do gcx podem acessar esse contexto. O objetivo é reutilizar uma visão estabelecida das dependências, em vez de reconstruí-la a partir de registros brutos a cada investigação.

A documentação do servidor MCP na nuvem já existente da Grafana oferece um contexto útil para entender sua abordagem a agentes externos. O servidor hospedado permite que clientes compatíveis consultem dados da Grafana usando autorização OAuth, com o acesso limitado pelas permissões do usuário na Grafana. Portanto, o compartilhamento de contexto operacional entre ferramentas também depende das permissões e dos limites configurados para esses dados.

Várias extensões continuam em versão prévia. Um catálogo de serviços com informações de propriedade, Mobile Observability, Critical User Journeys e Operational Context with Knowledge Graph estão em versão prévia privada. Session Replay e Grafana Workflows estão em versão prévia pública. O Response Console, que reúne agentes e pessoas responsáveis pelas respostas em um espaço de trabalho comum para incidentes, está em versão prévia privada.

Essas distinções são importantes para a adoção. Uma equipe já pode aproveitar os recursos do grafo disponíveis de forma geral, mas deve avaliar separadamente o acesso e o grau de maturidade das versões prévias antes de depender do fluxo de trabalho mais amplo de resposta a incidentes.

Mais telemetria torna o controle de custos parte da pilha de IA

Os agentes geram atividades adicionais que precisam ser inspecionadas: solicitações a modelos, chamadas de ferramentas, alterações de código e o comportamento dos aplicativos com que interagem. Manter essas informações úteis sem conservar todos os sinais a custo integral é outro foco desta versão.

O Grafana Cloud Logs recebe melhorias na pesquisa de texto completo, agora disponíveis de forma geral, baseadas na tecnologia da Logline, adquirida pela Grafana em abril de 2026. Segundo a Grafana, as mudanças aceleram as pesquisas por valores raros, como IDs de solicitações, no armazenamento de objetos, sem custo adicional. Isso é especialmente relevante para investigações que precisam localizar um evento específico, e não uma tendência agregada.

O Adaptive Logs Archive, em prévia pública, encaminha os logs para um bucket de armazenamento de objetos pertencente ao cliente, em formato aberto. O Adaptive Metrics Auto-Apply, disponível de forma geral, aplica automaticamente recomendações para reduzir a cardinalidade, com um modo de custo destinado a evitar aumentos no total de séries ativas. Outra atualização, também disponível de forma geral, permite que os desenvolvedores recuperem rastros por ID das 24 horas anteriores, mesmo quando o Adaptive Traces os descartou.

A contrapartida é tanto operacional quanto financeira: as escolhas de retenção e amostragem determinam quais evidências continuam disponíveis após uma falha. Arquivos pertencentes aos clientes e uma janela definida para recuperar rastros oferecem mais opções às equipes, mas elas ainda precisam de políticas adequadas às suas necessidades de investigação e conformidade.

Um marketplace comercial e um caminho ponderado rumo à autonomia

O Grafana Marketplace, agora disponível de forma geral, acrescenta plugins pagos de parceiros verificados ao ecossistema de plugins existente. Os clientes dos planos pagos do Grafana Cloud podem iniciar uma avaliação de 14 dias e assinar mensalmente por meio da fatura existente. Os parceiros oferecem suporte aos plugins, enquanto a Grafana cuida do faturamento. A distribuição gratuita de plugins continua disponível.

Os anúncios coincidem com a publicação do Relatório sobre o Estado da Observabilidade de 2026, da Grafana Labs e da ETR, baseado em 300 líderes de TI e engenharia. Segundo os comunicados, 68% já levaram a IA aplicada à observabilidade além da investigação, para projetos-piloto ou ambientes de produção. A confiança é substancialmente maior na investigação somente de leitura, com 85%, do que na correção totalmente autônoma, com 52%.

Essas respostas à pesquisa descrevem a adoção e as atitudes, em vez de demonstrar a confiabilidade das ferramentas recém-anunciadas. Ainda assim, ajudam a explicar o formato dessa implementação: automatizar a detecção e a investigação, fornecer um registro compartilhado das dependências e permitir a revisão das ações propostas. Para as equipes de engenharia, o teste prático será verificar se essa combinação gera evidências melhores e reduz investigações repetidas, mantendo clara a responsabilidade por mudanças de maior impacto.