由 TrueWatch 主辦、AWS 協力支持的「AWS Observability Day Taipei 2026」於 8 月 11 日在 AWS 台灣辦公室舉行，吸引多位企業 CIO、CTO 及技術主管齊聚一堂，共同探討 AI Agent 如何為雲端維運與可觀測性（Observability）帶來實質改變。這場活動聚焦「AI Agent 如何應用於雲端維運與可觀測性」，從 AWS 的自動化實踐，到 TrueWatch 全新發表的 Toby AI 產品線，完整呈現這一年來產業在這個領域的具體進展。
AWS 分享：從 Amazon CloudWatch 到 AWS DevOps Agent 的自動化實踐
AWS 在活動中以「Move Beyond Reactive: Transform Cloud Ops with AWS DevOps Agent」為題，分享企業如何運用 Amazon CloudWatch 累積的雲端監控與告警基礎，進一步導入 AWS DevOps Agent，讓維運團隊從「等告警發生才處理」的被動模式，逐步轉向能提早發現異常趨勢、自動化執行修復流程的主動維運模式，加快從偵測到修復之間的反應速度。
TrueWatch 發表 Toby AI 雙引擎：TruePilot 與 Agents
TrueWatch 技術專家正式發表旗下 Toby AI 產品線，包含兩種互補模式：
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Toby AI TruePilot（Assist 模式）： 內建於 TrueWatch 介面中、具情境感知能力的 AI 助理，能以自然語言產生圖表、撰寫查詢語法、調查根因，無需具備查詢語言專業，也不會碰觸線上系統，降低平台學習門檻。
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Toby AI Agents（Execute 模式）： 全自主 AI 維運代理，可依 SRE、Application、FinOps、Security 等角色建立專屬代理，24 小時監控、分析並執行任務，並支援代理間協作（A2A）與第三方代理協同運作。
TrueWatch 技術專家在現場以真實故障情境示範：同一則告警，過去平均需要 47 分鐘才能完成根因分析與修復，導入 Toby AI 後可縮短至 5 分鐘，效率提升近 9.4 倍——但技術專家也特別強調，AI Agent 並非取代工程師的判斷，所有具破壞性的操作（如回滾、刪除）仍需人工核准，主導權始終保留在工程團隊手中。
工作坊實測：讓 AI 在真實故障環境中找出根因
活動下半場的實戰工作坊，現場提供一套真實故障的 AWS EKS 環境（含百萬篇文章資料量），不告知與會者問題出在哪裡，讓與會的 SRE、維運工程師及技術主管親自動手，運用 Toby AI TruePilot 與 Toby AI Agents，逐關卡進行根因分析，找出效能瓶頸與問題所在。讓 Toby AI 直接指出未建立索引的資料庫查詢語句，當場執行修復，首頁載入時間從約 10 秒降至約 1 秒，讓與會者親身體驗「AI 不是用來取代排查，而是用來加速排查」的實際過程。
TrueWatch 觀察：AI 落地的落差，比想像中更真實
TrueWatch 長期觀察台灣企業導入 AI 維運的過程發現，「工具太分散、AI 落地太難」並非少數企業的個案困擾，而是整體市場正在面對的共同課題。在 Agentic AI 的應用場景中，ITSM／AIOps 已是企業採用率位居前段班的領域，但真正走到落地階段時，「缺乏跨系統整合視角」與「AI／自動化導入評估與落地困難」，始終是企業技術主管反覆提及的兩大障礙，其次則是告警過多難以判斷優先順序、事件排查耗時過長、人力不足難以即時應變等執行面問題。TrueWatch 認為，這正是 Toby AI 雙引擎架構試圖解決的核心問題——不是再多加一個工具，而是把分散的訊號、判斷與行動，統一收斂到同一個可信賴的介面。
關於 TrueWatch
TrueWatch 是一家面向國際市場的可觀測性公司，協助企業監控複雜環境、提早發現問題，確保營運穩定可靠。TrueWatch 全球擁有 200 多名員工、服務全球 500 多家客戶，平台支援 650 多項整合，單一 Agent 即可完成資料收集。
TrueWatch 是 AWS ISV Partner，並於 2025 年獲頒 AWS Marketplace Partner of the Year (GCR)，同時已正式上架 AWS Marketplace，讓 AWS 客戶能直接透過既有採購流程導入 TrueWatch 平台。這樣的合作深度，也延伸到在地服務——TrueWatch 在台灣常駐專屬工程與 SRE 團隊，為目前少數在台灣同時設有「在地業務」與「工程團隊」的可觀測性平台之一。
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