Transform 2025: Por que a observabilidade é crítica para ecossistemas de agentes de IA

A revolução do software autônomo está chegando. Na Transform 2025 , Ashan Willy, CEO da New Relic, e Sam Witteveen, CEO e cofundador da Red Dragon AI, falaram sobre como estão instrumentando sistemas agênticos para um ROI mensurável e traçando o roteiro de infraestrutura para maximizar a IA agêntica.

A New Relic oferece observabilidade aos clientes, capturando e correlacionando a telemetria de aplicações, logs e infraestrutura em tempo real. A observabilidade vai além do monitoramento — trata-se de equipar as equipes com o contexto e os insights necessários para entender, solucionar problemas e otimizar sistemas complexos, mesmo diante de problemas inesperados. Hoje, isso se tornou uma tarefa consideravelmente mais complexa, com a IA generativa e agêntica em uso. E a observabilidade para a empresa agora inclui o monitoramento de tudo, desde Nvidia NIM, DeepSeek, ChatGPT e assim por diante — o uso de seu monitoramento de IA aumentou cerca de 30%, trimestre a trimestre, refletindo a aceleração da adoção.

“Outra coisa que observamos é uma enorme diversidade de modelos”, disse Willy. “As empresas começaram com o GPT, mas estão começando a usar uma variedade enorme de modelos. Observamos um aumento de cerca de 92% na variância dos modelos utilizados. E estamos começando a ver empresas adotando mais modelos. A questão é: como medir a eficácia?”

Em outras palavras, como a observabilidade está evoluindo? Essa é uma grande questão. Os casos de uso variam enormemente entre os setores, e a funcionalidade é fundamentalmente diferente para cada empresa, dependendo do porte e dos objetivos. Uma empresa financeira pode estar focada em maximizar as margens de EBITDA, enquanto uma empresa focada em produtos mede a velocidade de lançamento no mercado juntamente com o controle de qualidade.

Quando a New Relic foi fundada em 2008, o centro de gravidade da observabilidade era o monitoramento de aplicações para SaaS, dispositivos móveis e, posteriormente, infraestrutura em nuvem. A ascensão da IA ​​e da IA ​​agêntica está trazendo a observabilidade de volta às aplicações, à medida que agentes, microagentes e nanoagentes estão executando e produzindo código escrito por IA.

À medida que o número de serviços e microsserviços aumenta, especialmente para organizações nativas digitais, a carga cognitiva de qualquer ser humano lidando com tarefas de observabilidade se torna avassaladora. É claro que a IA pode ajudar nisso, diz Willy.

“A maneira como isso vai funcionar é que você terá informações suficientes para trabalhar em modo cooperativo”, explicou ele. “A promessa dos agentes em observabilidade é pegar algumas dessas cargas de trabalho automáticas e colocá-las em prática. Isso democratizará o processo para mais pessoas.”

Uma plataforma única para observabilidade aproveita o mundo agêntico. Os agentes automatizam fluxos de trabalho, mas criam integrações profundas em todo o ecossistema, em todas as múltiplas ferramentas que uma organização utiliza, como Harness, GitHub, ServiceNow e assim por diante. Com a IA agêntica, os desenvolvedores podem ser alertados sobre o que está acontecendo com erros de código em qualquer lugar do ecossistema e corrigi-los imediatamente, sem sair da plataforma de codificação.

Em outras palavras, se houver um problema com o código implantado no GitHub, uma plataforma de observabilidade alimentada por agentes pode detectá-lo, determinar como resolvê-lo e então alertar o engenheiro — ou automatizar o processo completamente.

“Nosso agente analisa fundamentalmente todas as informações que temos em nossa plataforma”, disse Willy. “Isso pode incluir qualquer coisa, desde o desempenho do aplicativo, o desempenho da estrutura subjacente do Azure ou da AWS — qualquer coisa que consideremos relevante para a implantação do código. Chamamos isso de habilidades agênticas. Não dependemos de terceiros para entender APIs e assim por diante.”

No GitHub, por exemplo, eles informam ao desenvolvedor quando o código está funcionando corretamente, onde os erros estão sendo corrigidos ou até mesmo quando uma reversão de software é necessária, e então automatizam essa reversão, com a aprovação do desenvolvedor. O próximo passo, anunciado pela New Relic no mês passado, é trabalhar com o agente de codificação Copilot para informar ao desenvolvedor exatamente em quais linhas de código ele está apresentando o problema. O Copilot então retorna, corrige o problema e prepara uma versão para ser implantada novamente.

À medida que as organizações adotam a IA agêntica e começam a se adaptar a ela, elas descobrirão que a observabilidade é uma parte essencial de sua funcionalidade, diz Willy.

“À medida que você começa a construir todas essas integrações e peças agênticas, você vai querer saber o que o agente faz”, diz ele. “Isso é uma espécie de raciocínio para a infraestrutura. Um raciocínio para descobrir o que está acontecendo na sua produção. É isso que a observabilidade trará, e estamos na vanguarda disso.”