AIAgentree ਹਰ IT ਓਪਰੇਸ਼ਨ AI ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਘਟਨਾ ਟ੍ਰਾਇਜ, ਆਟੋ-ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ, ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਸਮਰੱਥਾ ਯੋਜਨਾ, ਅਤੇ SLA ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਨਿਰਣੇ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI 3am 'ਤੇ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਆਟੋ-ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਸੰਦਰਭ ਗ੍ਰਾਫ ਪੂਰੀ ਨਾਰਮਟਿਵ ਦਲੀਲ ਦੇ ਦਰੱਖਤ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਕਿਹੜੇ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੇ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ, ਕਿਹੜਾ ਰਨਬੁੱਕ ਫੋਲੋ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਕਿਹੜੇ ਵਿਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਇਹ ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਹੋਰਾਂ 'ਤੇ ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ। SREs ਜੋ ਘਟਨਾ ਪੋਸਟ-ਮੋਰਟਮ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਉਹ ਪੂਰੀ ਫੈਸਲਾ ਪੈਕੇਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਬਿਖਰੇ ਲੌਗਾਂ ਤੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਪ੍ਰੀਸੀਡੈਂਟ ਫਲਾਈਵਹੀਲ IT ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਘਟਨਾਵਾਂ 'ਕਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਾਂ' ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਤੀਜੇ SEV-1 ਡੇਟਾਬੇਸ ਫੇਲਓਵਰ ਦੇ ਬਾਅਦ, ਸਿਸਟਮ ਪਹਿਲੇ ਦੋ ਨੂੰ ਪ੍ਰੀਸੀਡੈਂਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਲਲੇਖ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ। ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਆਡੀਟ ਟਰੇਲ AI-ਚਲਿਤ ਢਾਂਚਾ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ CAB ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਕਠੋਰਤਾ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। 12 ਸਿਮਾਂਤਿਕ ਤੱਤ, ਅਟਲ ਟਰੇਸ, 10ms ਤੋਂ ਘੱਟ ਓਵਰਹੈੱਡ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਆਟੋ-ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਦੱਸਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਸਨੇ ਉਹ ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਕਿਉਂ ਚੁਣਿਆ ਅਤੇ ਕੀ ਉਹੀ ਪਹੁੰਚ ਪਿਛਲੀ ਵਾਰੀ ਕੰਮ ਕੀਤੀ।
ਇਹ ਪਕੜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ AI ਹਰ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਟ੍ਰਾਇਜ, ਰਾਊਟ, ਅਤੇ ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਇਹ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰ AI ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਆਡੀਟ ਟਰੇਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਰਚਿਤ ਫੈਸਲਾ ਟਰੇਸ।
ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ: IT ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ, SRE ਟੀਮਾਂ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸੰਸਥਾਵਾਂ, ਅਤੇ AIOps, AI ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ।
AI-ਚਲਿਤ ਆਟੋ-ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ, ਆਟੋ-ਸਕੇਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਰਾਊਟਿੰਗ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ — ਪਰ ਕੋਈ ਵੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾ ਸਕਦਾ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਿਉਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ। ਪੋਸਟ-ਘਟਨਾ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਬਿਖਰੇ ਲੌਗਾਂ ਤੋਂ AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਬਜਾਏ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਤੋਂ।
ITIL ਅਤੇ SOC 2 ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜਦੋਂ AI ਆਟੋ-ਸਕੇਲਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਤਾਇਨਾਤੀਆਂ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ AI ਨੇ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਿਉਂ ਸਮਝਿਆ।
ਜਦੋਂ SLA ਉਲੰਘਣਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਬੂਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਟ੍ਰਾਇਜ ਉਚਿਤ ਸੀ। ਕੀ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਸਹੀ ਸੀ? ਕੀ ਰਾਊਟਿੰਗ ਵਧੀਆ ਸੀ? ਸੰਰਚਿਤ ਫੈਸਲਾ ਟਰੇਸਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, SLA ਉਲੰਘਣਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ — ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਵਿਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਰ AI ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਯੋਗ, ਆਡੀਟ ਕਰਨਯੋਗ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਯੋਗ ਬਣਾਓ।
12 ਸਿਮਾਂਤਿਕ ਤੱਤ ਹਰ AI ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪੂਰੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਲਰਟ ਸੰਦਰਭ, ਗੰਭੀਰਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡ, ਰਾਊਟਿੰਗ ਤਰਕ, ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਪੱਧਰ — ਸਾਰੇ ਸੰਰਚਿਤ ਅਤੇ ਖੋਜਯੋਗ।
ਹਰ AI-ਚਲਿਤ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਟੋ-ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਫੈਸਲੇ, ਸੰਰਚਨਾ ਅੱਪਡੇਟ, ਤਾਇਨਾਤੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਟ੍ਰਿਗਰਾਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਅਪੈਂਡ-ਕੇਵਲ ਅਟਲ ਟਰੇਸ ਹਨ ਜੋ ITIL ਅਤੇ SOC 2 ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਚੇਨ ਵਿੱਚ ਹਰ AI ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ SLA ਉਲੰਘਣਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸੰਰਚਿਤ ਟਰੇਸ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਟ੍ਰਾਇਜ ਉਚਿਤ ਸੀ, ਰਾਊਟਿੰਗ ਵਧੀਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਦੇਰੀ ਹੋਈ — ਸਬੂਤ ਨਾਲ, ਨਾ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨ ਨਾਲ।
ਸਾਂਖਿਆਕੀ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰਿੰਗ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਤਾ ਲਗਾਓ ਕਿ ਕਿਹੜੇ AI ਟ੍ਰਾਇਜ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਆਟੋ-ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਸਫਲ ਜਾਂ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਘਟਨਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ AI ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
AI ਟ੍ਰਾਇਜ ਫੈਸਲੇ
ਹਰ AI ਘਟਨਾ ਟ੍ਰਾਇਜ, ਰਾਊਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਟਰੇਲ
ਹਰ AI-ਚਲਿਤ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਬਦਲਾਅ ਲਈ ਅਟਲ ਆਡੀਟ ਟਰੇਲ, ITIL ਅਤੇ SOC 2 ਆਡੀਟਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ।
ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਸਬੂਤ
SLA ਉਲੰਘਣਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਸਬੂਤ ਜੋ ਹਰ ਪਦਰ ਤੇ AI ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।
“ਤੁਹਾਡਾ AI 3am 'ਤੇ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਆਟੋ-ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਗਦਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਸਿਸਟਮ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਹੈ ਸਵਾਲ ਜਿਸਦਾ ਕੋਈ ਵੀ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ: AI ਨੇ ਉਹ ਮੁੜ-ਸੁਧਾਰ ਕਿਉਂ ਚੁਣਿਆ ਉਹ ਤਿੰਨ ਹੋਰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਉਪਰ? ਅਤੇ ਕੀ ਉਹੀ ਪਹੁੰਚ ਪਿਛਲੀ ਵਾਰੀ ਕੰਮ ਕੀਤੀ?”
AIOps ਟੂਲ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਚੰਗੇ ਹਨ। ਉਹ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਖਰਾਬ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕਿਉਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ। ਫੈਸਲਾ ਟਰੇਸਾਂ ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਪੋਸਟ-ਮੋਰਟਮ ਆਰਕਿਓਲੋਜੀ ਹੈ — ਤੁਸੀਂ ਬਿਖਰੇ ਲੌਗਾਂ ਤੋਂ ਤਰਕ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ ਬਜਾਏ ਅਸਲ ਫੈਸਲਾ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੇ।
ਦ੍ਰਿਸ਼ਤਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਇਆ। ਫੈਸਲਾ ਟਰੇਸਿੰਗ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਉਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਇਆ।
LLMs ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫਸ ਪਸੰਦ ਹਨ। ਉਹ ਫਲੈਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਨਫਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। AIAgentree ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਦਰੱਖਤਾਂ ਵਜੋਂ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਫਾਰਮੈਟ ਜਿਸ ਬਾਰੇ AI ਮਾਡਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੋਚਦੇ ਹਨ।
ਹਰ ਰਿਸ਼ਤਾ ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂ ਵਿਰੋਧ ਹੈ — ਆਮ "ਸੰਬੰਧਿਤ" ਨਹੀਂ। LLMs ਤੁਰੰਤ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸਬੂਤ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਖਿਲਾਫ ਹੈ।
ਹਰ ਫੈਸਲਾ 10–100 ਨੋਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਵੈ-ਸੰਯੁਕਤ ਦਰੱਖਤ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਕੁਦਰਤੀ ਮੂਲ ਹੈ — ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਹੇਅਰਬਾਲ ਵਿੱਚ ਮਿਲੀਅਨ ਨੋਡ। ਕੋਈ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿਸਫੋਟ, ਕੋਈ ਭਟਕਣ ਨਹੀਂ।
ਸੰਰਚਿਤ 300–600 ਟੋਕਨ ਚੰਕ 120% ਵੱਧ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਦੇ ਹਨ 8,000-ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਖਿੜਕੀਆਂ ਨਾਲੋਂ। LLM ਖਪਤ ਲਈ ਉਦੇਸ਼-ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ।
ਪਿਛਲੇ ਫੈਸਲੇ ਨਵੇਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਕਲਾਸ ਦੇ ਤਰਕ ਨੋਡ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ — ਨਾ ਕਿ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹਵਾਲੇ। ਸੰਯੋਜਨਯੋਗ, ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਯੋਗ, ਚੁਣੌਤੀਯੋਗ ਸੰਸਥਾਗਤ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ।
ਅਸੀਂ AI ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਟਰੇਸਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਨਹੀਂ।
ਸਿਸਟਮ ਮੈਟਰਿਕਸ ਲਈ Datadog, Grafana, ਜਾਂ New Relic ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। AIAgentree ਤੁਹਾਡੇ AI ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਟਰੇਸਿੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮੈਟਰਿਕਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ — ਨਾ ਕਿ ਮੈਟਰਿਕਸ ਖੁਦ।
ਅਲਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਰਨਬੁੱਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ PagerDuty ਜਾਂ Opsgenie ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। AIAgentree ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਨੇ ਉਹ ਰਨਬੁੱਕ ਕਿਉਂ ਚੁਣਿਆ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਸਹੀ ਚੋਣ ਸੀ।
OpenTelemetry ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਨੂੰ ਟਰੇਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। AIAgentree ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਨੂੰ ਟਰੇਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਖਰਾ ਪੱਧਰ, ਪੂਰਕ ਡੇਟਾ। ਅਸੀਂ OTel ਕਲੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਟੂਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਡਾਊਨ ਹੈ। AIOps ਟੂਲ ਇਸਨੂੰ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। AIAgentree ਇਹ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਨੇ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫਿਕਸ ਕਿਉਂ ਚੁਣਿਆ।
AIAgentree ਚਾਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲਾ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਪੂਰੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ AI ਸ਼ਾਸਨ ਤੱਕ।
ਮਨੁੱਖ-ਤੋਂ-ਮਨੁੱਖ ਸੰਰਚਿਤ ਬਹਿਸ। ਟੀਮਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋ/ਕਾਨ ਟ੍ਰੀਜ਼ ਵਜੋਂ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਤਰਕ ਰੇਟਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਮੀਟਿੰਗ ਬੁੱਧੀ →ਸਾਂਝੀ AI ਬੁੱਧੀ। 7+ LLMs ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਨਾਲ ਬਹਿਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਕ੍ਰਾਸ-ਰੇਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ — ਸਹਿਮਤੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਬਹੁ-LLM ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ →AI ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸਿੰਗ। ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਕਿ AI ਏਜੰਟ ਕਿਉਂ ਫੈਸਲੇ ਕਰਦੇ ਹਨ — EU AI ਐਕਟ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲ।
ਹੋਰ ਜਾਣੋ →AI ਬਹਿਸ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ। 9 AI ਪੈਰੋਨਾਸ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਹਰ ਕੋਣ ਤੋਂ ਬਹਿਸ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੰਥੇਟਿਕ ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪ।
AI ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ →AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਹਰ AI ਟ੍ਰਾਇਜ ਫੈਸਲੇ ਲਈ 12 ਸਿਮਾਂਤਿਕ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੀ ਹੈ — ਅਲਰਟ ਸੰਦਰਭ, ਗੰਭੀਰਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਿਆਰ, ਰੂਟਿੰਗ ਤਰਕ, ਉਤਕ੍ਰਮਣ ਦਾ ਤਰਕ, ਸੁਧਾਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੱਧਰ। ਚਾਹੇ ਤੁਹਾਡਾ AI ਕਿਸੇ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਟੋ-ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਆਨ-ਕਾਲ 'ਤੇ ਉਤਕ੍ਰਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੂਰੀ ਤਰਕ ਲੜੀ ਇੱਕ ਐਪੈਂਡ-ਕੇਵਲ ਅਮੂਲ ਟ੍ਰੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਹਰ AI-ਚਲਿਤ ਬਦਲਾਅ — ਆਟੋ-ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਫੈਸਲੇ, ਸੰਰਚਨਾ ਦੇ ਅੱਪਡੇਟ, ਨਿਯੋਜਨ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਰੋਲਬੈਕ ਟ੍ਰਿਗਰ — ਸੰਰਚਿਤ ਤਰਕ ਟ੍ਰੇਸਾਂ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਆਡੀਟ ਟ੍ਰੇਲ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਨੇ ਕੀ ਪਛਾਣਿਆ, ਇਸਨੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ, ਇਸਨੇ ਕਿਹੜੀ ਕਾਰਵਾਈ ਚੁਣੀ, ਅਤੇ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਨਤੀਜਾ ਕੀ ਸੀ। ਇਹ ITIL ਬਦਲਾਅ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਅਤੇ SOC 2 ਆਡੀਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹਾਂ। AI ਏਜੈਂਟਰੀ SLA ਅਨੁਕੂਲਤਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹਰ AI ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀ ਹੈ — ਘਟਨਾ ਦੀ ਪ੍ਰਾਇਰਟੀ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ, ਰੂਟਿੰਗ ਦੇ ਫੈਸਲੇ, ਉਤਕ੍ਰਮਣ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਚੋਣਾਂ। ਜਦੋਂ SLA ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸੰਰਚਿਤ ਸਬੂਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਟ੍ਰਾਇਜ ਉਚਿਤ ਸੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਦੇਰੀ ਹੋਈ।
AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਟ੍ਰੇਸ ਪ੍ਰਤੀ 10ms ਤੋਂ ਘੱਟ ਲੈਟੈਂਸੀ ਓਵਰਹੈੱਡ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਅਸੰਕ੍ਰੋਨਸ ਕੈਪਚਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ, ਆਟੋ-ਸੁਧਾਰ, ਅਤੇ ਅਲਰਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ SLA ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸਿੰਗ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕਾਰਜਵਾਹੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਦੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਨਹੀਂ।
AI ਏਜੈਂਟਰੀ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਟੈਕ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ — ServiceNow, PagerDuty, Datadog, Splunk, ਜਾਂ ਕਸਟਮ AIOps ਹੱਲ। ਇਹ LangChain, n8n, ਅਤੇ ਕਸਟਮ AI ਏਜੈਂਟ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹਲਕੇ SDK ਰਾਹੀਂ ਇੰਟਿਗਰੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਟ੍ਰੇਸ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ WHY ਪਰਤ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਅਗਲੇ SOC 2 ਆਡੀਟ ਜਾਂ SLA ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ AI ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਟਰੇਸਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।