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Toby AI Agents のご紹介

エンジニアリング業務を、Toby AI Agents に。

エンジニアリング業務を任せられる AI チームメイトを構築できます。問題の調査やチェックの実行を行い、調査結果と修正案を返します。すべて、お客様の環境で、お客様のツールと承認ルールに従って動作します。

ワークスペース · AgentsSRE Agent作業中
YS

✓ログ → 18分間で pool_wait_timeout 1,204件

✓メトリクス → db.pool.active が 14:22 から上限に到達

✓トレース → payment.charge p95 2.8s · 8,412件サンプリング

✓イベント → 14:20 に checkout-api v2.14.1 をデプロイ

AppDev Agent と相関分析済み

checkout-api v2.14.1 でコネクションプールが飽和しています。リリース後にトラフィックが 2.4倍に増えた一方、プールサイズは 40 のままだったため、決済呼び出しで待機が積み上がっています。
v2.14.0 へのロールバックを準備し、プールサイズの修正パッチも作成しました。承認されるまで何も実行しません。

承認待ち

checkout-api を v2.14.0 にロールバック

ロールバックを承認 をクリックすると、Agent の次の動きを確認できます。

実行例。データはイメージです。

ロールと範囲

各 Toby AI Agent は、ロールに合わせてすぐに使えます。

範囲を一度設定すれば、Agent はいつでもその中で作業します。チームは対応すべき調査結果を受け取り、あらゆる変更を承認します。

SRE Agent owl

インシデント調査

SRE Agent

“アラートを受け取り、原因を突き止め、承認待ちのロールバックを用意します。”

Skills

  • アラートトリアージ
  • ログ調査
  • トレース分析

読み取り対象

指定したサービスのメトリクス、ログ、トレース

アウトプット

想定される原因と裏付けとなる証拠、承認待ちのロールバックまたはスケーリング変更

エントリーポイント

Agent を起動する場所

Agent は独立したコンソールではありません。作業している場所でそのまま開き、表示中のコンテキストを引き継ぎます。

01 · ダッシュボードから

スパイクに気づいたとき

グラフの横で Agent パネルを開きます。時間範囲、表示中のサービス、フィルターがそのまま引き継がれます。

Agent パネル· checkout-api · 直近 6時間
TW

TrueWatch

ダッシュボードのコンテキストを添付

14:00–20:00checkout-apienv: prod
このグラフについて質問

チームの定型業務を、Toby AI Agents で自動化。

ルールを決めるだけ。Toby AI Agents はアラート、スケジュール、質問をきっかけに動き、変更を加える前には必ず承認を求めます。

承認と監査

お客様が管理するインフラで稼働

- Agent ランタイムを Linux ホストまたはコンテナにインストールし、TrueWatch ワークスペースに接続します。ネットワークと権限はチームが管理し、ランタイム自身のメトリクス、ログ、トレースも送信できるため、Agent を他のワークロードと同じようにモニタリングできます。

SRE Agent

レイテンシを追跡中

Security Agent

IAM をスキャン中

AppDev Agent

デプロイを確認中

FinOps Agent

未使用ノードを探索

4つの Agent が作業中

SRE Agent

レイテンシを追跡

監査ログに記録済み

SRE Agent · 担当者が承認

A-2207 · checkout-api を v2.14.0 にロールバック · 14:41

SRE Agent が承認を要求

checkout-api を v2.14.0 にロールバック

3リージョン · 14 Pod · 元に戻せます

承認却下

監査ログに記録済み

checkout-api を v2.14.0 にロールバック

A-2207 · 担当者が承認 · 14:41

動作のしくみ

Agent は自社ホストで動作し、すべての実行が記録に残ります。

ランタイムはお客様の環境にインストールされ、TrueWatch ワークスペースに接続します。アラート、スケジュール、質問のたびに実行記録が残り、チームで開いて確認できます。

  • すべてのステップを確認各実行には、Agent が呼び出したツール、その結果、回答の根拠となった証拠が残ります。
  • スケジュール実行毎時、毎日、平日、毎週、または cron スケジュールで実行し、結果をチームのチャットに投稿できます。システムを変更する操作は、引き続き承認を待ちます。
  • セルフホスト自社で管理するホストまたはコンテナにランタイムをインストールし、TrueWatch ワークスペースに接続します。ネットワーク、権限、依存関係はチームが管理します。
担当SRE Agent· checkout-api ダッシュボードから質問

log.search

payments-db へのタイムアウト 1,284件

metric.query

payment.charge の p95 2.8s

deploy.events

14:20 に v2.14.1 をリリース

回答

v2.14.1 で payments-db のプールが 50 から 10 に減っています。

証拠を添付 · 3ソースルーティンとして保存

SRE Agent · 平日 毎朝09:00

checkout-api p95 チェック

月
09:00
完了
火
09:00
完了
水
09:00
承認が必要
木
09:00
完了
金
09:00
完了

毎回同じ範囲で実行。変更は引き続き承認待ち。

ダッシュボード

TrueWatch

データエンジン

ひとつの DQL

すべての Agent

SRE
セキュリティ
AppDev
FinOps
カスタム

データのコピーは不要。

ダッシュボードもすべての Agent も、同じ場所からデータを読み取ります。

01 すべてのステップを確認02 スケジュール実行03 セルフホスト

定型業務を任せる

すべてのチームに Agent を。 コントロールはそのままに。 繰り返し作業の時間を削減。

アラートトリアージ、定期チェック、調査を Toby AI Agents に任せましょう。委任したい業務に合ったプランを選べば、チームが同じ作業を繰り返す時間を減らせます。

The TrueWatch Infrastructure dashboard
FAQ

疑問には Toby がお答えします。

TruePilot はチームのそばで働きます。質問すると、証拠を分析して修正案を提示し、実行はチームが行います。Toby AI Agents は独自のロールを担います。それぞれが割り当てられた範囲内で調査し、アクションを提案し、承認後にそれを実行します。

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システムを理解した AI で、より多くの成果を。

  • Toby AI TruePilot

    自然な言葉で質問。表示中のビューを分析し、AI の支援でダッシュボードを作成できます。

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    AI エージェントや開発ワークフローを、TrueWatch のオブザーバビリティデータにつなげます。

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  • AI Agent Observability

    エージェントのステップ、モデル呼び出し、ツール実行をトレースし、レイテンシ、コスト、リスクイベントを調査します。

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  • LLM Observability

    モデルリクエスト、レイテンシ、トークン使用量、コストを追跡し、遅延や失敗した呼び出しを特定します。

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