KI-Agenten

Agentenfähigkeiten

Unterrichten  NetBrain Agenten verwenden die einzigartige Sprache Ihres Netzwerks. Benutzerdefinierte Leitungs-IDs, interne WAN-Namenskonventionen, Stammverfahren und standortspezifische Fehlerbehebungslogik sind direkt in die Agenten kodiert. NetBrainDie KI-Ebene von [Name der Plattform] benötigt kein erneutes Modelltraining. Fähigkeiten sind der Schlüssel, der alles möglich macht. NetBrain Der Agent arbeitet präzise in Ihrer spezifischen Umgebung und nicht auf einer generischen Netzwerkabstraktion. 

Welche Fähigkeiten sind wichtig? 

• Kodieren Sie standortspezifische Namen, Schaltkreis-IDs und Eskalationspfade, damit der Agent die Sprache Ihres Netzwerks spricht. 
• Die Vorgehensweisen erfahrener Ingenieure (die Schritte, die ein Experte bei einer bestimmten Art von Vorfall unternehmen würde) sollen als deterministische Verfahren erfasst werden. 
• Über die Zeit summiert sich: jeder Network Intent Die Kodierung und die wiederholte Lösung aller bisherigen Aufgaben machen Skills zuverlässiger. 
• Eine Umschulung des Modells ist nicht erforderlich. Die Fähigkeiten bauen auf dem Basismodell auf. 

Warum Fähigkeiten für die Genauigkeit wichtig sind 

Unternehmens-KI muss eine Genauigkeit von 99.99 % erreichen, nicht nur 80 %. Der Unterschied liegt in den Netzwerkkomponenten, die in den Trainingsdaten der Anbieter nicht enthalten sind: die Benennung der Leitungen, die WAN-Konventionen, die Faustregel des erfahrenen Ingenieurs: „Wenn HSRP an diesen drei Standorten ausfällt, prüfen Sie zuerst die vorgelagerte Komponente.“ Die Fähigkeiten der Anwender setzen dieses institutionelle Wissen in konkretes Verhalten um. 

Wie Fähigkeiten funktionieren 

• Lesen Sie dies einmal zu Beginn jeder Agentenausführung – bevor jegliche Schlussfolgerungen gezogen werden. 
• Übereinstimmung 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 Anweisungen. Kurze, den Agenten in die richtige Richtung lenkende Anweisungen sind effektiver als lange, vorschreibende. Der Agent übernimmt die Argumentation; die Anweisung 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. 

• 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. 

Agent für Tiefendiagnose

Vollständig autonome, durchgängige Ursachenanalyse. Der Deep Diagnosis Agent wird direkt durch ein ServiceNow-Ticket, eine Warnung oder einen Webhook ausgelöst und führt eine vollständige Ursachenanalyse ohne menschliches Eingreifen durch. Er durchsucht die Netzwerktopologie, führt relevante Tests aus, 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: NetBrain  Netzwerkkontext für externe KI-Tools und bezieht Signale aus APM-, Observability- und ITSM-Systemen ein. NetBrain Agenten.