今日の企業は、これまで以上に多くのコードを出荷しています。 エージェント型コーディングツールのおかげです。プロダクトチームにとっては、この加速した開発ペースは恩恵です。しかし、サイトリライアビリティエンジニア（SRE）にとっては、機械が書いた新しいコードの流入はそうではありません。

なぜでしょうか？ 何かが壊れたとき、人間は基盤となるシステムがどのように動作しているかを完全に理解していないからです。何が間違っていたのか、どう修正するのか、今後どう回避するのかを整理するのは、困難で時間がかかる作業になります。ダウンタイムが過去に比べて歓迎されないことは変わらず、時間的制約は変わらないままです。

エージェントが構築したものを修正する方法を整理させることで、人間が燃え尽きてしまうのは逆効果です。

エージェントがコードを書き、人間が追いつくのに苦労しているなら、解決策は火に火を放つこと——つまり、AIエージェントを展開して、誤動作しているシステムの根本原因を探し出すことでしょうか？ はい。良いニュースは、AIモデルの性能が向上するにつれ、根本原因分析の能力も向上していることです。ただし、OpenRCAベンチマークはまだ飽和状態には程遠い状況です。

その性能向上のおかげで、Sam FaridとNate Heinrich（Chronosphere、Palo Alto Networks傘下）は、エージェントが前進の道であると述べています。そして2人は、ベンダーの提供を検討する前に、自社でAI SREを構築してみるべきだと考えています。

ChronosphereはAI SRE製品を提供しているのに、なぜ同社のフォワードデプロイされたポッドキャスターたちは、自社製の代替案を推奨しているのでしょうか？ Heinrichはこの最新のThe New Stackポッドキャストで、自社でエージェントを構築するよう人々を説得しようとしている理由は、それが企業のシステムがどのように動作しているかについての情報を収集・整理する有用な方法だからだと述べています。

この演習の結果は、エージェントが根本原因を探す際に重要な文脈として使用できるMarkdownファイルであり、情報を収集するプロセスは、作業に取り組む企業にとって旅でもあり目的地でもあるのです。

当然ながら、Chronosphereは、自社でSREエージェントを構築しようとした企業が、ログとトレースを収集するためのテレメトリサービスと、その情報を保存・相関させるための可観測性ツールが必要であることを発見するだろうと信じています。そして同社はそれらを提供しています。加えて、すぐに使えるAI SREも提供しています。しかし、製品だけが唯一の道だと主張しようとしない2人の技術者と対話できたことは本当にありがたいことでした。

再生ボタンを押して楽しんでください。早朝に何かが壊れ、自分が書いていないコードがダウンしたときに助けが欲しいと思いませんか？

YOUTUBE.COM/THENEWSTACK

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