KI-Agenten

Frontier LLMs argumentieren über Netzwerke mithilfe von generischem Netzwerkwissen. NetBrainDie Agenten von [Name des Unternehmens] analysieren Ihre Daten. Basierend auf dem kontextsensitiven digitalen Zwilling, Network IntentDie Agenten verfügen über Kenntnisse und Fähigkeiten, die das institutionelle Wissen Ihres Unternehmens abbilden. Sie navigieren durch die Netzwerktopologie, führen Diagnosen durch und liefern Schlussfolgerungen, auf deren Grundlage der Techniker handeln kann. Die Agenten arbeiten mit dem jeweiligen Autonomiegrad, den das Team vorgibt – von vollständig überwachten Untersuchungen bis hin zu Diagnosen, die automatisch durch eingehende Tickets und Warnmeldungen ausgelöst werden. Der Techniker überprüft das Ergebnis, anstatt jeden einzelnen Schritt manuell zu steuern. Die Agenten lesen standardmäßig alle Dokumente, arbeiten innerhalb ihres rollendefinierten Aufgabenbereichs und führen ein vollständiges Protokoll. Jede Netzwerkänderung erfordert eine manuelle Überprüfung oder eine vorab genehmigte Automatisierung.

Agent für Tiefendiagnose

Ein agentenbasiertes System, das selbstständig Ursachenanalysen durchführt. Manuell angestoßen oder direkt durch ein Ticket, eine Warnung oder einen Webhook ausgelöst, führt der Deep Diagnosis Agent eine vollständige Ursachenanalyse ohne menschliches Eingreifen durch. Er navigiert durch Ihre individuelle Netzwerktopologie, führt relevante Tests durch, fasst die Ergebnisse zusammen und liefert eine strukturierte Diagnose, die zur Überprüfung durch Techniker oder zur automatisierten Bearbeitung bereitsteht.

Wie der Agent entscheidet, was zu tun ist 

Zu Beginn jeder Sitzung liest der Agent die Beschreibungen aller aktivierten MCP-Tools. Er gleicht diese Beschreibungen mithilfe des zugrunde liegenden Sprachmodells mit der Eingabeaufforderung ab – ohne feste Codierung oder Routing-Regeln. Die passenden Tools werden automatisch aufgerufen, je nach den Anforderungen der jeweiligen Aufgabe.

Vom Ereignis zur Diagnose 

  • Ein ITSM-Ticket wird geöffnet oder ein Webhook ausgelöst. Das Triggered Automation Framework aktiviert den Agenten.
  • Der Agent liest verfügbare Tools, ruft den Kontext des Vorfalls ab, fragt verbundene Überwachungssysteme ab und führt die entsprechenden Diagnoseabsichten aus.
  • Die Ausgabe erscheint in NetBrain Vorfälle, die Incident Portalund das ursprüngliche Ticket mit einem Link zur Zusammenfassung und zur vollständigen Diagnose.
  • Der Ingenieur prüft die empfohlenen Abhilfemaßnahmen und setzt diese entweder um oder eskaliert den Fall.

Die Prüfprotokolle werden lückenlos gespeichert. Unüberwachte Korrekturmaßnahmen sind nicht möglich: Jede Maßnahme erfordert eine menschliche Überprüfung oder eine vorab genehmigte Automatisierung.

Runbook Begleitagent

Konversationsintelligenz gegenüber Ihren bestehenden runbook Bibliothek. Ingenieure stellen Fragen in natürlicher Sprache über runbook Ergebnisse, alternative Sanierungswege untersuchen und aktualisieren runbookmit Lehren, die aus realen Vorfällen gezogen wurden. Institutionelles Wissen wird so zu einer lebendigen Ressource und nicht zu einem statischen Dokument.

Folgenabschätzung der Änderung, bevor Sie die Änderung durchsetzen 

Bevor eine Änderung ausgeführt wird, prüft der Companion die Live-Konfiguration aller betroffenen Geräte und gibt pro Gerät eine Entscheidung (Push oder Nicht-Push) mit Begründung aus. Er ermittelt anhand von Pfaddaten und Konfigurationskontext, welche Anwendungen betroffen wären. Techniker erhalten für jedes Gerät eine klare Empfehlung, bevor auch nur ein einziger Befehl gesendet wird.

Überprüfung nach der Änderung im großen Maßstab 

Nach der Ausführung überprüft der Companion den Erfolg für jedes Gerät im Änderungsbereich – zusammengefasst in einer einzigen Zeile pro Gerät. Was sonst eine unleserliche Differenzübersicht über Hunderte von Geräten wäre, wird so zu einer prägnanten, handlungsrelevanten Zusammenfassung.

Konversationsintelligenz über Ihr runbooks 

Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache über runbook Ergebnisse und direkte Antworten, keine Rohdaten.
Wenn eine runbook Wenn das Problem dadurch nicht behoben wird, empfiehlt der Begleiter die nächste anzuwendende Automatisierung.
Erzeugt prägnante Zusammenfassungen mit ersten Schlussfolgerungen – ohne Nachbearbeitung teilbar.

Beispielaufforderungen 

„Fassen Sie die Warnmeldungen in diesem Dokument zusammen.“ runbook"
„Batch-Ping-Ergebnisse als Tabelle anzeigen.“
„Warum ist die Sprachqualität zwischen diesen Endpunkten so schlecht?“
„Was hat sich in den letzten 2 Stunden an diesen Geräten geändert?“

Den Kontext im gesamten Team teilen 

Häufige Eingabeaufforderungen sollten als Ziele markiert werden, damit das Team von einem gemeinsamen Kontext aus startet und nicht in einem leeren Chat.
Chatverläufe teamübergreifend teilen — runbook Intelligenz ist nicht länger auf die Sitzung eines einzelnen Ingenieurs beschränkt.

MCP-bidirektionale Integration

Das Bindegewebe der Agentenplattform. Die Unterstützung des Model Context Protocol (MCP) legt Folgendes offen: NetBrainstellt den Netzwerkkontext für externe KI-Tools bereit und bezieht Signale aus APM-, Observability- und ITSM-Systemen ein. NetBrain Agenten.

Agentenfähigkeiten

Unterrichten NetBrain Agenten verfügen über das einzigartige operative Wissen Ihres Netzwerks. Fähigkeiten sind der Schlüssel, der jeden Erfolg ermöglicht. NetBrain Der Agent arbeitet präzise in Ihrer spezifischen Umgebung und nicht auf einer generischen Netzwerkabstraktion.

Welche Fähigkeiten sind wichtig? 

Netzwerkspezifisches Fachwissen kodieren: interne Fehlerbehebungsverfahren, Betriebsrichtlinien, umgebungsspezifische Daten. Die Vorgehensweisen erfahrener Ingenieure – die Schritte, die ein Experte bei einer bestimmten Art von Vorfall unternehmen würde – als deterministische Verfahren erfassen.
Über die Zeit summiert sich: jeder Network Intent Die Speicherung und die Lösung aller bisherigen Probleme machen die Fähigkeiten zuverlässiger.
Eine Umschulung des Modells ist nicht erforderlich. Die Fähigkeiten bauen auf dem Basismodell auf.

Wie Fähigkeiten funktionieren

Einmal zu Beginn jeder Agentenausführung lesen – bevor jegliche Schlussfolgerungen entstehen.
Abgleich anhand der Beschreibung: Der Agent liest die Kompetenzbeschreibungen und wählt diejenigen aus, die für die aktuelle Aufgabe relevant sind.
Sie fungieren als Leitplanken, nicht als starre Vorgaben – kurze, den Handelnden in die richtige Richtung lenkende Fähigkeiten sind langen, vorschreibenden überlegen; der Handelnde übernimmt die Argumentation, die Fähigkeit definiert die Grenzen.

AI-Dokument

Automatische, KI-generierte Netzwerkdokumentation aus Live-Betriebsdaten. NetBrainDie KI-Agenten fassen Netzwerkaktivitäten zusammen, übersetzen operative Erkenntnisse in beschreibende Dokumentationen und exportieren Inhalte des Observability Dashboards direkt in Word oder PDF. Der Agent analysiert den kontextbezogenen digitalen Zwilling und das Aktivitätsprotokoll und erstellt anschließend die Dokumentation, die das Team selbst verfasst hätte, wenn es die Zeit dazu gehabt hätte.

AI-Dokument

  • Automatische Generierung von Dokumentationen für Netzwerkdiagramme, Gerätekonfigurationen und Betriebsprozesse.
  • Export in bearbeitbaren Formaten, einschließlich Microsoft Word und Microsoft Visio.
  • Fügen Sie Konstruktions- und Bestandsdaten, Diagnosedetails, vollständige Konfigurationsdateien und Routingtabellen hinzu.
  • Übersetzen Sie Momentaufnahmen des Observability Dashboards in einen aussagekräftigen Bericht, der für die Führungsebene geeignet ist.
  • Teilbar, revisionssicher, aktuell.
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Von führenden Unternehmen geschätzt

„ Fehlerbehebung ohne NetBrain ist wie Fehlersuche im Dunkeln.“

Netzwerkadministrator Thomson Reuters
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