AIAgentree는 모든 IT 운영 AI 결정의 구조화된 추론을 포착합니다 — 사고 분류, 자동 수정, 변경 관리 승인, 용량 계획 및 SLA 준수 결정. AI가 새벽 3시에 생산 사고를 자동 수정할 때, 결정 맥락 그래프는 전체 규범적 주장 트리를 보존합니다: 어떤 신호가 행동을 유발했는지, 어떤 실행 매뉴얼이 따랐는지, 어떤 대안이 고려되었는지, 그리고 왜 이 수정이 다른 것보다 선택되었는지. 사고 후 검토를 하는 SRE는 완전한 결정 패킷을 검사할 수 있습니다 — 흩어진 로그에서 재구성하는 것이 아닙니다. 선례 플라이휠은 IT 운영에 필수적입니다: 반복되는 사고는 '우리가 이를 처리하는 방법' 패턴의 라이브러리를 구축합니다. 세 번째 SEV-1 데이터베이스 장애 전환 후, 시스템은 첫 두 개를 선례로 인용합니다 — 그 결과와 함께. 변경 관리 감사 기록은 AI 주도의 인프라 변경을 인간 CAB 승인과 동일한 엄격함으로 문서화합니다. 12개의 의미 요소, 불변의 추적, 10ms 미만의 오버헤드. 그들은 시스템이 자동 수정되었다고 말합니다. 우리는 그 수정이 선택된 이유와 같은 접근 방식이 지난번에 효과가 있었는지를 정확히 알려줍니다.
AI가 모든 사고를 분류하고, 라우팅하고, 수정한 이유를 포착하세요 — 단순히 무엇을 했는지가 아닙니다. 모든 AI 운영 행동에 대한 변경 관리 감사 기록이 포함된 구조화된 결정 추적.
최고: IT 운영 팀, SRE 팀, 플랫폼 엔지니어링 조직 및 AIOps, AI 사고 관리 및 자동 수정을 배포하는 관리 서비스 제공업체.
AI 주도의 자동 수정, 자동 확장 및 사고 라우팅은 자동으로 발생하지만, 특정 행동이 왜 취해졌는지 설명할 수 있는 사람은 없습니다. 사고 후 검토는 구조화된 추론 기록 대신 흩어진 로그에서 AI 결정을 재구성합니다.
ITIL 및 SOC 2는 변경에 대한 문서를 요구합니다. AI가 자동 확장을 유발하거나, 구성을 수정하거나, 배포를 승인할 때, 변경 관리 기록은 무슨 일이 있었는지 보여주지만 AI가 왜 필요하다고 결정했는지는 보여주지 않습니다.
SLA 위반이 발생할 때, AI 분류가 적절했음을 증명할 수 있는 증거가 필요합니다. 우선순위가 올바른가요? 라우팅이 최적이었나요? 구조화된 결정 추적이 없으면 SLA 위반 분석은 추측이 되고, 고객 분쟁은 해결하기 더 어려워집니다.
모든 AI 운영 결정을 가시화하고, 감사 가능하며, 개선할 수 있도록 만드세요.
12개의 의미 요소가 모든 AI 운영 결정의 전체 맥락을 포착합니다. 경고 맥락, 심각도 평가 기준, 라우팅 논리, 고려된 수정 대안 및 신뢰 수준 — 모두 구조화되고 검색 가능합니다.
모든 AI 주도의 변경은 구조화된 추론으로 문서화됩니다. 자동 확장 결정, 구성 업데이트, 배포 승인 및 롤백 트리거는 모두 ITIL 및 SOC 2 요구 사항을 충족하는 추가 전용 불변 추적을 가지고 있습니다.
타이밍 데이터와 함께 사고 대응 체인에서 모든 AI 결정을 추적합니다. SLA 위반이 발생할 때, 구조화된 추적은 분류가 적절했는지, 라우팅이 최적이었는지, 지연이 발생한 위치를 보여줍니다 — 증거와 함께, 추측이 아닙니다.
통계적 신뢰 점수가 수천 건의 사고에서 반복되는 결정 패턴을 식별합니다. 어떤 AI 분류 규칙을 조정해야 하는지, 자동 수정이 성공하거나 실패하는 위치, 어떤 사고 유형이 더 나은 AI 처리가 필요한지를 발견하세요.
AI 분류 결정
모든 AI 사고 분류, 라우팅 및 수정 결정이 구조화된 추론으로 문서화됩니다.
관리 기록
모든 AI 주도의 운영 변경에 대한 불변 감사 기록, ITIL 및 SOC 2 감사 준비 완료.
준수 증거
모든 단계에서 AI 결정 품질을 보여주는 SLA 위반 분석을 위한 구조화된 증거.
“당신의 AI가 새벽 3시에 생산 사고를 자동 수정했습니다. 아무도 깨어 있지 않았습니다. 시스템이 다시 작동합니다. 하지만 아무도 대답할 수 없는 질문이 있습니다: 왜 AI가 세 가지 다른 옵션 중에서 THAT 수정을 선택했나요? 그리고 같은 접근 방식이 지난번에 효과가 있었나요?”
AIOps 도구는 감지 및 대응에 뛰어납니다. 그들이 왜 그렇게 대응했는지 설명하는 데는 형편없습니다. 결정 추적 없이 사후 검토는 고고학입니다 — 흩어진 로그에서 추론을 재구성하는 것이 아니라 실제 결정 기록을 검사하는 것입니다.
가시성은 무슨 일이 있었는지를 알려줍니다. 결정 추적은 왜 그렇게 되었는지를 알려줍니다.
LLM은 그래프를 좋아합니다. 그들은 평면 데이터베이스를 싫어합니다. AIAgentree는 결정을 구조화된 논증 트리로 저장합니다 — AI 모델이 가장 잘 추론하는 형식입니다.
모든 관계는 지지하거나 반대합니다 — 일반적인 "관련됨"이 아닙니다. LLM은 즉시 어떤 증거가 결정을 지지하거나 반대하는지 알 수 있습니다.
각 결정은 자연적인 루트를 가진 10–100개의 노드로 구성된 자급자족 트리입니다 — 수백만 개의 노드가 얽힌 형태가 아닙니다. 그래프 폭발 없음, 무한 탐색 없음.
구조화된 300–600 토큰 청크는 8,000 토큰 컨텍스트 윈도우보다 120% 더 관련된 정보를 추출합니다. LLM 소비를 위해 특별히 설계되었습니다.
과거의 결정은 새로운 결정에서 일급 주장 노드가 됩니다 — 모호한 참조가 아닙니다. 조합 가능하고 인용 가능하며 도전 가능한 제도적 기억.
우리는 AI 운영 결정을 추적합니다. 우리는 모니터링 스택을 대체하지 않습니다.
시스템 메트릭을 위해 Datadog, Grafana 또는 New Relic을 사용하세요. AIAgentree는 이러한 메트릭을 기반으로 당신의 AI가 내리는 결정을 추적합니다 — 메트릭 자체가 아닙니다.
알림 및 실행 매뉴얼 자동화를 위해 PagerDuty 또는 Opsgenie를 사용하세요. AIAgentree는 AI가 그 실행 매뉴얼을 선택한 이유와 그것이 올바른 선택이었는지를 포착합니다.
OpenTelemetry는 실행 흐름을 추적합니다. AIAgentree는 결정 흐름을 추적합니다. 다른 계층, 보완 데이터. 우리는 OTel 수집기로도 게시합니다.
모니터링 도구는 시스템이 다운되었다고 알려줍니다. AIOps 도구는 시스템을 다시 작동시킵니다. AIAgentree는 AI가 그 특정 수정을 선택한 이유를 설명합니다.
AIAgentree는 인간의 심의에서 AI 거버넌스에 이르는 결정 지능의 전체 스펙트럼을 포괄하는 네 가지 제품군의 일부입니다.
AI Agentree는 모든 AI 분류 결정에 대해 12개의 의미 요소를 포착합니다 — 경고 맥락, 심각도 평가 기준, 라우팅 논리, 에스컬레이션 추론, 고려된 수정 조치 및 신뢰 수준. AI가 사고를 라우팅하든, 자동 수정을 유발하든, 호출 대기자에게 에스컬레이션하든, 전체 추론 체인은 추가 전용 불변 추적에 보존됩니다.
모든 AI 주도의 변경 — 자동 확장 결정, 구성 업데이트, 배포 승인, 롤백 트리거 — 는 구조화된 추론 추적으로 포착됩니다. 감사 기록은 AI가 감지한 것, 고려한 행동, 선택한 행동의 이유 및 예상 결과를 보여줍니다. 이는 ITIL 변경 관리 문서화 및 SOC 2 감사 요구 사항을 충족합니다.
네. AI Agentree는 SLA 준수에 영향을 미치는 모든 AI 결정의 추론을 추적합니다 — 사고 우선순위 할당, 라우팅 결정, 에스컬레이션 타이밍 및 수정 선택. SLA 위반이 발생할 때, AI 분류가 적절했는지와 결정 체인에서 지연이 발생한 위치를 보여주는 구조화된 증거가 있습니다.
AI Agentree는 결정 추적당 10ms 미만의 지연 오버헤드를 추가합니다. 우리의 비동기 캡처 아키텍처는 실시간 사고 대응, 자동 수정 및 알림 처리가 성능 SLA를 유지하도록 보장합니다. 결정 추적은 주요 작업 흐름과 함께 발생하며, 중요한 사고 대응을 차단하지 않습니다.
AI Agentree는 기존 스택과 함께 작동합니다 — ServiceNow, PagerDuty, Datadog, Splunk 또는 맞춤형 AIOps 솔루션. LangChain, n8n 및 맞춤형 AI 에이전트 파이프라인과 경량 SDK를 통해 통합됩니다. 결정 추적은 모니터링 도구가 부족한 WHY 레이어를 추가하여 기존 가시성 데이터를 보완합니다.
다음 SOC 2 감사 또는 SLA 검토 전에 AI 운영 결정을 추적하기 시작하세요.