KI-Agenten für New Relic
Ein KI-Agent von Monmo arbeitet in New Relic wie ein Performance Engineer. Er schreibt und führt NRQL-Abfragen aus, untersucht offene Probleme anhand von APM-Traces und der Fehler-Inbox, vergleicht Antwortzeiten vor und nach Deployments und hält Alarmbedingungen auf dem neuesten Stand. Er arbeitet mit dem Benutzerkonto, das Sie verbinden, liest Daten selbstständig und fragt nach, bevor er eine Bedingung, ein Dashboard oder den Status eines Fehlers ändert.
Aktualisiert am 2026-11-13 · Kostenlos starten. Kostenpflichtige Tarife ab $15 im Monat.
Was KI-Agenten in New Relic erledigen
Fragen mit NRQL beantworten
Fragen Sie, welche Endpunkte diese Woche langsamer geworden sind oder wie viele Fehler bei einem Kunden aufgetreten sind. Der Agent schreibt die NRQL-Abfrage, führt sie aus, prüft die Zahlen auf Plausibilität und zeigt die Abfrage zusammen mit der Antwort an.
AuftragWelche Transaktionen sind diese Woche im Vergleich zur letzten Woche langsamer geworden? Zeig mir die NRQL-Abfrage, die du verwendet hast.
Ein offenes Problem untersuchen
Wenn eine Alarmbedingung ein Problem auslöst, liest der Agent den Vorfall, Traces langsamer Transaktionen, die Fehler-Inbox und aktuelle Änderungen an der betroffenen Entität. Er beschreibt die wahrscheinlichste Ursache und kann das Ergebnis nach Ihrer Freigabe in Slack posten.
AuftragEs gibt ein offenes kritisches Problem bei orders-service. Was hat es verursacht und wird es noch schlimmer?
Vor und nach einem Deployment vergleichen
Anhand der Deployment-Markierungen im Change Tracking und der zugehörigen Merges in GitHub vergleicht der Agent Antwortzeit, Durchsatz und Fehlerrate für die Stunde vor und nach jedem Release. Er weist auf Services hin, deren Werte sich verschlechtert haben.
AuftragVergleiche nach jedem Deployment in der Produktion die Stunde davor und danach und sag mir, ob sich ein Service verschlechtert hat.
Die Fehler-Inbox bearbeiten
Jeden Morgen gruppiert der Agent neue Fehlergruppen nach Service und betroffenen Nutzern, verknüpft sie mit dem wahrscheinlichen Codepfad und schlägt eine zuständige Person samt Jira-Ticketentwurf vor. Vor dem Zuweisen oder Schließen fragt er nach.
AuftragGeh jeden Werktag um 9 die neuen Fehlergruppen in der Inbox durch und schlag für jede eine zuständige Person vor.
Alarmbedingungen optimieren
Der Agent findet Bedingungen, die im letzten Monat die meisten Vorfälle ausgelöst haben, ohne dass Maßnahmen folgten. Auf Basis der tatsächlichen Daten schlägt er neue Schwellenwerte oder Zeiträume vor. Vor Änderungen fragt er nach.
AuftragWelche Alarmbedingungen haben im letzten Monat die meisten Vorfälle ausgelöst, auf die niemand reagiert hat? Schlag bessere Schwellenwerte vor.
Ein Service-Dashboard erstellen
Der Agent entwirft ein Dashboard mit NRQL-Widgets für einen Service, etwa zur Latenz pro Endpunkt, zur Fehlerrate und zu den langsamsten Datenbankabfragen. Bevor er es in Ihrem Konto erstellt, fragt er nach.
AuftragErstelle ein Dashboard für den checkout-Service mit Latenz pro Endpunkt, Fehlerrate und den langsamsten Abfragen.
Über Service Levels berichten
Jeden Montag liest der Agent Ihre Service Levels, hält fest, welche ihre Ziele verfehlt haben und warum, und erstellt für das Engineering-Review eine Zusammenfassung in Google Slides.
AuftragFass jeden Montag die Service-Level-Ergebnisse der letzten Woche auf drei Folien für das Engineering-Review zusammen.
So wird die App verbunden
- 1Sie verbinden New Relic einmalig mit einem User Key oder Ihren eigenen Anmeldedaten. Der Agent arbeitet innerhalb der Konten und Rollen dieses Benutzers. Ein Benutzer mit reinem Lesezugriff kann daher auch nach einer Freigabe keine Alarme ändern.
- 2Sie legen fest, welche Agenten New Relic nutzen dürfen. Ein Engineering-Agent braucht Zugriff, ein Daten-Agent kann Daten für Berichte lesen; Agenten für Vertrieb oder Support brauchen ihn nicht.
- 3Abfragen ausführen und Traces, Probleme und Dashboards lesen kann der Agent ohne Rückfrage. Vor dem Ändern einer Alarmbedingung oder Richtlinie, dem Erstellen eines Dashboards, dem Stummschalten sowie dem Zuweisen oder Schließen von Fehlern fragt er nach.
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Häufige Fragen
Kann ein KI-Agent NRQL-Abfragen schreiben?
Ja. Stellen Sie Ihre Frage in eigenen Worten. Der KI-Agent schreibt die NRQL-Abfrage, führt sie aus und erklärt das Ergebnis. Er zeigt die Abfrage an, damit Sie sie in einem Dashboard oder Alarm weiterverwenden können. Wirkt das erste Ergebnis falsch, etwa weil das Zeitfenster den Vorfall nicht erfasst, weist er darauf hin und passt die Abfrage an.
Kann ein KI-Agent herausfinden, warum unsere App langsamer geworden ist?
Der KI-Agent kann die Ursache untersuchen. Er vergleicht den langsamen Zeitraum mit einem normalen, liest Transaktions-Traces und Datenbankzeiten, prüft Deployment-Markierungen und weist auf die wahrscheinlichste Ursache hin. Er arbeitet über die New Relic-Verbindung oder in seinem eigenen Browser, wenn die Verbindung etwas nicht abdeckt.
Ändert ein KI-Agent Alarmbedingungen in New Relic ohne Rückfrage?
Nein. Vor jeder Änderung an einer Bedingung, Richtlinie oder Benachrichtigung zeigt der KI-Agent eine Karte mit den alten und neuen Einstellungen sowie den Daten hinter dem Vorschlag. Ohne Rückfrage liest er nur Daten und führt Abfragen aus. Ihre Alarmeinstellungen bleiben unverändert, bis Sie eine Änderung freigeben.
Ist es sicher, einem KI-Agenten einen New Relic User Key zu geben?
Ein User Key hat die Berechtigungen des Benutzers, zu dem er gehört. Erstellen Sie ihn daher für einen Benutzer, der nur den nötigen Zugriff hat. Freigaben bieten eine zusätzliche Kontrolle bei Änderungen. Sie können den Key jederzeit in New Relic löschen; der KI-Agent verliert dann sofort den Zugriff.
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