Agenti AI per New Relic
Un agente AI Monmo lavora in New Relic come un ingegnere delle prestazioni. Risponde alle domande scrivendo ed eseguendo query NRQL, analizza i problemi aperti attraverso le tracce APM e la casella degli errori, confronta i tempi di risposta prima e dopo ogni deploy e mantiene utili le condizioni di alert. Opera con l'utente che hai collegato, legge i dati liberamente e chiede il permesso prima di modificare una condizione, una dashboard o lo stato di un errore.
Aggiornato 2026-11-13 · Inizia gratis. Piani a pagamento da $15 al mese.
Cosa fanno gli agenti in New Relic
Rispondi alle domande con NRQL
Chiedi quali endpoint sono diventati più lenti questa settimana o quanti errori ha riscontrato un cliente. L'agente scrive la query NRQL, la esegue, verifica che i numeri siano plausibili e risponde mostrando la query.
ChiediQuali transazioni sono diventate più lente questa settimana rispetto alla scorsa? Mostrami la query NRQL che hai usato.
Analizza un problema aperto
Quando una condizione di alert apre un problema, l'agente esamina l'incidente, le tracce delle transazioni lente, la casella degli errori e le modifiche recenti relative all'entità. Poi descrive la causa più probabile, pronta da pubblicare su Slack con la tua autorizzazione.
ChiediC'è un problema critico aperto su orders-service. Cosa lo ha causato e sta ancora peggiorando?
Confronta le prestazioni prima e dopo un deploy
Usando i marcatori di deploy nel monitoraggio delle modifiche, abbinati ai merge in GitHub, l'agente confronta tempi di risposta, throughput e tasso di errore nell'ora prima e dopo ogni rilascio e segnala i servizi che sono peggiorati.
ChiediDopo ogni deploy in produzione, confronta l'ora precedente e quella successiva e dimmi se le prestazioni di qualche servizio sono peggiorate.
Esamina la casella degli errori
Ogni mattina l'agente organizza i nuovi gruppi di errori per servizio e utenti coinvolti, collega ciascuno al percorso di codice più probabile e suggerisce un responsabile con una bozza di ticket Jira. Chiede il permesso prima di assegnare o risolvere gli errori.
ChiediOgni giorno feriale alle 9, esamina i nuovi gruppi di errori nella casella e suggerisci un responsabile per ciascuno.
Ottimizza le condizioni di alert
L'agente individua le condizioni che il mese scorso hanno aperto più incidenti senza portare a interventi e propone nuove soglie o durate basate sui dati reali. Chiede il permesso prima di modificare una condizione.
ChiediQuali condizioni di alert hanno aperto più incidenti il mese scorso senza che nessuno intervenisse? Proponi soglie migliori.
Crea una dashboard per un servizio
L'agente prepara una dashboard con widget NRQL per un servizio, ad esempio con latenza per endpoint, tasso di errore e chiamate al database più lente. Chiede il permesso prima di crearla nel tuo account.
ChiediCrea una dashboard per il servizio di checkout con latenza per endpoint, tasso di errore e query più lente.
Prepara report sui livelli di servizio
Ogni lunedì l'agente esamina i tuoi livelli di servizio, rileva quali non hanno raggiunto l'obiettivo e perché, e prepara un riepilogo in Google Slides per la revisione del team di ingegneria.
ChiediOgni lunedì, inserisci i risultati dei livelli di servizio della settimana scorsa in tre slide per la revisione del team di ingegneria.
Come si collega
- 1Collega New Relic una sola volta con una chiave utente o con le tue credenziali. L'agente opera negli account e con i ruoli di quell'utente: se ha accesso in sola lettura, non può modificare gli alert nemmeno dopo un'approvazione.
- 2Scegli quali agenti possono usare New Relic. Un agente di ingegneria ne ha bisogno e un agente dati può leggerlo per i report; gli agenti che si occupano di vendite o assistenza non ne hanno bisogno.
- 3L'agente esegue query e legge tracce, problemi e dashboard senza chiedere il permesso. Chiede invece prima di modificare una condizione o una policy di alert, creare una dashboard, silenziare alert o assegnare e risolvere errori.
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Domande frequenti
Un agente AI può scrivere query NRQL?
Sì. Fai una domanda in linguaggio naturale e l'agente scrive la query NRQL, la esegue e spiega il risultato, mostrando la query perché tu possa riutilizzarla in una dashboard o in un alert. Se il primo risultato sembra errato, per esempio perché l'intervallo di tempo non include l'incidente, te lo segnala e corregge la query.
Un agente AI può capire perché la nostra app è rallentata?
Può analizzare il problema. L'agente confronta il periodo di rallentamento con uno normale, esamina le tracce delle transazioni e i tempi del database, controlla i marcatori di deploy e indica la modifica più probabilmente responsabile. Lavora attraverso la connessione a New Relic o, quando questa non copre una funzione, nel proprio browser.
Un agente AI modifica le condizioni di alert di New Relic senza chiedere?
No. Per ogni modifica a una condizione, una policy o una notifica, l'agente mostra una scheda con le impostazioni precedenti e nuove e i dati su cui si basa la modifica. Leggere ed eseguire query sono le uniche operazioni che svolge senza chiedere, quindi gli alert restano come li ha impostati il tuo team finché non autorizzi una modifica.
È sicuro dare a un agente AI una chiave utente di New Relic?
Una chiave utente opera con i permessi dell'utente a cui appartiene. Creane quindi una per un utente con il solo accesso necessario al lavoro. Le approvazioni aggiungono un secondo controllo per ogni modifica. Puoi eliminare la chiave in New Relic in qualsiasi momento e l'agente perderà subito l'accesso.
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