KI-Agenten

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

Die meisten KI-Agenten werden ohne Netzwerkintelligenz entwickelt. NetBrainDie bidirektionale Integration von MCP schließt diese Lücke in beide Richtungen: Externe Agenten von ITSM-Plattformen, Observability-Tools und KI-Assistenten können Abfragen durchführen. NetBrain als Werkzeugaufruf und NetBrainDer eigene Deep-Diagnosis-Agent nutzt MCP, um Kontextinformationen von ServiceNow und anderen verbundenen Plattformen abzurufen, bevor er die Diagnose durchführt. In eingeschränkten Umgebungen läuft der MCP-Server vollständig lokal neben einem lokal bereitgestellten Modell, ohne dass externe API-Aufrufe erforderlich sind.

ITSM- und Workflow-Automatisierung

Ihre ITSM-Plattform speichert jahrelange Vorfallhistorie: jedes jemals erstellte Ticket, jeden jemals eingeschlagenen Lösungsweg, jede von Ihrem Team verfasste Symptombeschreibung. Genau diesen Kontext benötigt ein Netzwerkdiagnoseagent, bevor er mit der Analyse beginnt. Ohne ihn arbeitet der Agent ausschließlich mit Netzwerkdaten. Mit ihm weiß er, was in der Umgebung zum Zeitpunkt des Vorfalls geschah.

Die Verbindung funktioniert in beide Richtungen.

NetBrainDer Deep-Diagnosis-Agent nutzt MCP, um Ticketkontext aus ServiceNow und anderen ITSM-Plattformen abzurufen, bevor er eine Diagnose durchführt. Vorfallbeschreibung, zugehörige Tickets, Änderungshistorie: All diese Informationen fließen in den Diagnoseprozess ein. Die Diagnose basiert daher nicht nur auf dem Netzwerkstatus, sondern auch auf dem gesamten Betriebskontext des Vorfalls.

In die andere Richtung, wenn Ihr ITSM-Workflow so konfiguriert ist, dass er anruft NetBrainDurch den MCP-Server erhält er Zugriff auf Echtzeit-Netzwerkinformationen per Tool-Aufruf. Der ServiceNow- oder Jira-Agent kann die Topologie abfragen, den Gerätestatus entlang eines Pfades überprüfen oder prüfen, ob ein bekannter Netzwerkfehler mit der Vorfallbeschreibung übereinstimmt, und diese Antwort in die Ticketbearbeitung einbeziehen. NetBrain Die Daten werden zurückgegeben; der Workflow entscheidet, was damit geschehen soll.

Weniger Eskalationen an die Netzwerktechnik. Weniger Zeitaufwand für die erste Frage, mit der jeder Vorfall beginnt: Handelt es sich um ein Netzwerkproblem?

Application Observability

Die Anwendungsüberwachung zeigt zwar an, dass eine Leistungsminderung aufgetreten ist, gibt aber keine Auskunft darüber, ob der Fehler in der Anwendungsschicht, der Infrastruktur oder dem dazwischenliegenden Netzwerk liegt. Um dies zu ermitteln, ist Fachwissen erforderlich, über das die meisten Observability-Teams nicht verfügen.

Cross-Stack-Fehlerisolierung

Wenn ein APM-Agent eine Verschlechterung feststellt, kann er Abfragen durchführen. NetBrain über MCP abfragen, ob ein Netzwerkfehler eine Rolle spielt. NetBrain Die Plattform verfolgt den Pfad zwischen den betroffenen Endpunkten, prüft den Gerätezustand an jedem Hop und gibt ein Ergebnis zurück. Die Observability-Plattform erhält eine direkte Antwort – ob ein Netzwerkfehler vorliegt oder nicht –, ohne dass eine separate Untersuchung durchgeführt oder ein Bridge-Call eröffnet werden muss. Anwendungsentwickler sehen das Ergebnis in dem Tool, das sie bereits verwenden.

Wenn es das Netzwerk ist, NetBrain Gibt das betroffene Gerät und die Schnittstelle zurück. Falls dies nicht der Fall ist, kann das Anwendungsteam das Netzwerk mit derselben Sicherheit ausschließen.

KI-Assistenten und Copiloten für Unternehmen

KI-Assistenten in Unternehmen werden zunehmend zum Arbeitsmittel für Entwicklungsteams: Recherche, Zusammenfassung, Statusabfragen. Geht es jedoch um Fragen zum Netzwerk, tappt der Assistent im Dunkeln. Er hat weder Einblick in die Netzwerktopologie noch Zugriff auf den Gerätestatus und keine Verbindung zu den tatsächlich laufenden Prozessen.

Netzwerkfähige Antworten vom Assistenten, den Ihr Team bereits nutzt

Verbinden Sie Claude, Microsoft Copilot oder einen beliebigen LLM-fähigen Assistenten mit NetBrain via MCP, und die Netzwerkabfragen des Assistenten werden vom Live-Digitalzwilling anstatt von Trainingsdaten beantwortet. Aktueller Firewall-Status. Pfadvalidierung zwischen zwei Standorten. Konfigurationsänderungen an einem bestimmten Gerät in den letzten 48 Stunden. Die Abfragen des Assistenten NetBrain, erhält eine sachliche Antwort und gibt diese präzise und kontextbezogen an den Ingenieur zurück, ohne dass dieser ein separates Tool öffnen muss.

Die Antwort ist so aktuell wie die letzte NetBrain Entdeckung. Kein zwischengespeicherter Bericht. Keine Vermutung.

Kundenspezifische Agenten und interne KI-Entwicklungen

Unternehmensteams, die eigene KI-Agenten entwickeln, stehen vor einem wiederkehrenden Problem: Der Zugriff auf Netzwerkdaten ist schwierig. Der direkte Zugriff über die Befehlszeilenschnittstelle (CLI) ist unkontrolliert. SNMP-Abfragen erfordern eine entsprechende Infrastruktur. Die Entwicklung einer sauberen Integration in den Live-Netzwerkstatus, die Gerätekonfiguration, Topologie und Schnittstellenstatus umfasst, erfordert monatelange Arbeit, bevor der Agent überhaupt sinnvolle Arbeit leisten kann.

Netzwerkkontext über MCP, mit integrierter Governance

NetBrainDer MCP-Server bietet benutzerdefinierten Agenten einen zentralen Integrationspunkt für Topologieabfragen, Gerätestatusabfragen, Konfigurationsverlauf und die Ausführung gesteuerter Automatisierungen. Agenten, die auf Claude, OpenAI oder einem beliebigen MCP-kompatiblen Framework basieren, können Abfragen durchführen. NetBrain Mit einem Toolaufruf lassen sich strukturierte Netzwerkdaten abrufen und analysieren, ohne die zugrundeliegende Datenpipeline zu besitzen. Der Zugriff ist auf die für den Agenten zulässigen Daten beschränkt. Jede Abfrage wird protokolliert. Die Automatisierung erfolgt innerhalb der vom Netzwerkteam festgelegten Richtlinien.

Für Teams in eingeschränkten oder abgeschotteten Umgebungen läuft der MCP-Server vollständig lokal parallel zu einem lokal bereitgestellten Modell. Der gesamte Datenverkehr verlässt das Netzwerkperimeter nicht. Dieselbe Integrationsoberfläche, Topologie, derselbe Gerätestatus und dieselbe gesteuerte Automatisierung stehen auch ohne externe Verbindung zur Verfügung.

Der Agent erreicht Netzwerkintelligenz auf Produktionsniveau, ohne dass das Entwicklerteam Netzwerktechniker werden muss. Die vollständige MCP-Schema-Dokumentation und Integrationsbeispiele sind im Entwicklerportal verfügbar.

Proaktive Änderungsvalidierung

Netzwerkänderungen schlagen aus vorhersehbaren Gründen fehl: Die Änderung betrifft eine Komponente, deren Abhängigkeit dem Entwickler nicht bekannt war, der Netzwerkzustand weicht bereits vom erwarteten Ausgangszustand ab, oder eine Routing-Entscheidung in einem vorgelagerten System führt dazu, dass die nachgelagerte Änderung vor ihrer Implementierung fehlerhaft ist. Die meisten dieser Fehler lassen sich erkennen, bevor die Änderung ausgeführt wird, sofern der Agent das Netzwerk vor seiner Aktion einsehen kann.

Netzwerkstatusprüfung vor der Änderung

Bevor ein Änderungsmanagement-Agent eine Konfigurationsaktualisierung ausführt, fragt er ab NetBrainWie ist der aktuelle Zustand der betroffenen Geräte und welche anderen Geräte werden von diesem Pfad berührt? NetBrain Gibt eine topologiebasierte Momentaufnahme zurück, die den Gerätestatus, aktive Nachbarschaften und Abweichungen vom Ausgangszustand umfasst. Stimmt der Zustand mit der Annahme überein, auf der die Änderung basiert, fährt der Agent fort. Andernfalls meldet der Agent den Konflikt vor dem Push, nicht danach.

Änderungen, die einen Zwischenfall verursacht hätten, werden bereits im Validierungsschritt erkannt, nicht erst bei der Überprüfung des Zwischenfalls.

Integrationspartner
Verbunden mit den Plattformen, die Ihre Geschäftsprozesse steuern.

NetBrainDer MCP-Server stellt seine Netzwerkinformationen jeder Plattform zur Verfügung, die das Model Context Protocol (MCP) unterstützt. Die unten aufgeführten Verbindungen sind aktuell verfügbar. Jedes nicht aufgeführte MCP-kompatible System kann über dieselbe offene Architektur angebunden werden. Für Umgebungen mit eingeschränkter externer Konnektivität werden lokale Installationen mit einem lokal gehosteten Modell unterstützt.

• KI-Plattformen und -Assistenten
  Anthropic Claude | Microsoft Copilot | OpenAI
  Verbinden Sie Ihren KI-Unternehmensassistenten mit NetBrain Jede Netzwerkanfrage, die es erhält, wird vom digitalen Zwilling in Echtzeit beantwortet. Das Modell ist dasselbe, das Sie bereits verwenden. Geändert hat sich lediglich die Qualität der Netzwerkdaten, auf die es sich bezieht: die tatsächliche Topologie und der Gerätestatus, nicht die Annäherungen aus den Trainingsdaten. NetBrain Ersetzt den Assistenten nicht. Er sorgt dafür, dass die Antworten des Netzwerks korrekt sind.
• ITSM & Workflow
  ServiceNow | Jira Service Management | PagerDuty
  Jeder Vorfall, der Ihre ITSM-Plattform erreicht, kann anhand des Netzwerkkontexts vorab priorisiert werden, bevor er von einem Mitarbeiter geprüft wird. Der ITSM-Agent ruft an. NetBrain Bei Ticketöffnung wird eine Netzwerkanalyse durchgeführt und die Ergebnisse im Ticket erfasst. Tickets werden mit den beigefügten Antworten weitergeleitet. Die Techniker können sich so auf Eskalationen konzentrieren, anstatt Fehler zu untersuchen.
• Beobachtbarkeit und APM
  Dynatrace | Datadog | Splunk | SolarWinds
  Ihre Observability-Plattform erkennt, was beeinträchtigt ist. NetBrain Es teilt mit, ob das Netzwerk die Ursache ist. Verbinden Sie die beiden über MCP, und Ihr Betriebsteam erhält eine schichtübergreifende Fehlerisolierung auf Anwendungs- und Netzwerkebene in derselben Untersuchung, ohne dass ein separates Team oder ein separates Tool zur Fehlerbehebung erforderlich ist.
• Netzwerkinfrastruktur
  Cisco | Juniper | Arista | Palo Alto Networks | F5
  NetBrain Es erkennt und modelliert Ihre herstellerübergreifende Infrastruktur kontinuierlich. Die gleiche Topologie, Konfiguration und der gleiche Gerätestatus, die es für seine eigenen Agenten verwaltet, dienen als Datenquelle für jeden externen Agenten, der über MCP verbunden ist. Ihre Infrastruktur bleibt unverändert. Was sich ändert, ist, wie viele Systeme präzise darauf zugreifen können.
• Kundenspezifische und interne Konstruktionen
  Interne KI-Plattformen | Initiativen des Chief AI Officer | MCP-kompatible Agenten-Frameworks
  Eigene agentenbasierte Workflows erstellen? NetBrainDer MCP-Server bildet die Netzwerkschicht. Er stellt digitale Zwillingsdaten, Pfadanalysen, Gerätekonfigurationen und die Ausführung gesteuerter Automatisierungen als Tool-Aufrufe bereit, die von jedem MCP-kompatiblen Agenten aufgerufen werden können. Der von Ihnen entwickelte Agent muss den Netzwerkdatenzugriff nicht regeln. NetBrain hat es bereits gelöst.

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.

• 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.