Agents IA

Compétences de l'agent

Enseigner NetBrain Les agents utilisent le langage unique de votre réseau. Les identifiants de circuit personnalisés, les conventions de nommage WAN internes, les procédures internes et la logique de dépannage spécifique au site sont encodés directement dans NetBrainLa couche d'IA de [nom de l'entreprise] ne nécessite aucun réentraînement du modèle. Les compétences sont le facteur clé qui rend chaque [résultat] possible. NetBrain L'agent fonctionne précisément sur votre environnement spécifique plutôt que sur une abstraction réseau générique. 

Quelles compétences 

• Encodez les noms spécifiques au site, les identifiants de circuit et les chemins d'escalade afin que l'agent parle le langage de votre réseau. 
• Consignez les procédures de travail des ingénieurs seniors (les étapes qu'un expert suivrait pour une catégorie spécifique d'incident) sous forme de procédures déterministes. 
• Composé au fil du temps : chaque Network Intent Le fait que tous les problèmes antérieurs soient encodés et résolus rend les compétences plus fiables. 
• Aucune formation complémentaire sur le modèle n'est requise. Les compétences s'appuient sur le modèle de base. 

Pourquoi les compétences sont importantes pour la précision 

L'IA d'entreprise doit atteindre une précision de 99.99 %, et non de 80 %. La différence réside dans la partie du réseau qui n'apparaît dans aucune donnée d'entraînement des fournisseurs : la dénomination des circuits, les conventions WAN, et la règle empirique de l'ingénieur senior qui stipule que « si HSRP échoue sur ces trois sites, il faut d'abord vérifier en amont ». Les compétences transforment ce savoir institutionnel en comportement pour les agents. 

Comment fonctionnent les compétences 

• À lire une seule fois au début de chaque exécution d'agent, avant tout raisonnement. 
• Sélection par description : l’agent lit les descriptions de compétences et sélectionne celles qui sont pertinentes pour la tâche en cours. 
• Il s'agit de garde-fous, pas de scénarios. Des compétences courtes qui guident l'agent dans la bonne direction sont plus efficaces que de longues compétences prescriptives. L'agent gère le raisonnement ; la compétence définit les limites. 

Document d'IA

Documentation réseau générée automatiquement par l'IA à partir de données opérationnelles en temps réel. NetBrainLes agents d'IA de [nom de la plateforme] synthétisent les activités du réseau, traduisent les résultats opérationnels en documentation narrative et exportent le contenu du tableau de bord d'observabilité directement au format Word ou PDF. L'agent analyse le jumeau numérique contextuel et le journal d'activité, puis rédige la documentation que l'équipe aurait créée si elle en avait eu le temps. 

• Générer automatiquement la documentation pour les schémas de réseau, les configurations des périphériques et les processus opérationnels. 
• Exporter dans des formats modifiables, notamment Microsoft Word et Microsoft Visio. 
• Inclure les données de conception et d'inventaire, les détails du diagnostic, les fichiers de configuration complets et les tables de routage. 
• Transformer les instantanés du tableau de bord d'observabilité en un rapport narratif prêt à être présenté à la direction. 
• Partageable, prêt pour l'audit, à jour. 

Agent de diagnostic approfondi

Analyse complète et entièrement autonome des causes profondes. Déclenché directement par un ticket ServiceNow, une alerte ou un webhook, l'agent de diagnostic approfondi effectue une analyse complète des causes profondes sans intervention humaine. Il explore la topologie du réseau, exécute les tests pertinents, synthétise les résultats et fournit un diagnostic structuré, prêt à être examiné par un ingénieur ou utilisé pour une action automatisée. 

Comment l'agent décide de ce qu'il doit faire 

Au début de chaque session, l'agent lit les descriptions de tous les outils MCP activés. Il compare ces descriptions à l'invite à l'aide du modèle de langage sous-jacent ; aucune syntaxe figée ni règle de routage n'est appliquée. Les outils appropriés sont appelés automatiquement en fonction des besoins de la tâche. 

De l'événement au diagnostic 

• Un ticket ITSM est ouvert ou un webhook est déclenché. Le framework d'automatisation déclenché active l'agent. 
• L'agent consulte les outils disponibles, extrait le contexte de l'incident, interroge les systèmes de surveillance connectés et exécute les intentions de diagnostic pertinentes. 
• Le résultat apparaît dans NetBrain Incidents, les Incident Portal, et le ticket d'origine, avec un lien « Résumé » et « Afficher le diagnostic complet ». 
• L'ingénieur examine le dossier et met en œuvre les mesures correctives recommandées ou signale le problème à un niveau supérieur. 

Les pistes d'audit sont conservées de bout en bout. Aucune correction non supervisée : toute action nécessite une vérification humaine ou une automatisation préalablement approuvée. 

Runbook Agent d'accompagnement

L'intelligence conversationnelle au-delà de votre environnement existant runbook bibliothèque. Les ingénieurs posent des questions en langage naturel sur runbook résultats, explorer d'autres pistes de remédiation et mettre à jour runbookavec les leçons tirées d'incidents réels. Le savoir institutionnel devient une ressource vivante plutôt qu'un document statique. 

Analyse d'impact du changement, avant de pousser 

Avant toute modification, l'outil analyse la configuration en temps réel de chaque périphérique concerné et émet un avis favorable ou défavorable pour chaque périphérique, accompagné d'une justification. Il identifie les applications impactées en s'appuyant sur les données de chemin d'accès et le contexte de configuration. Les ingénieurs disposent ainsi d'une recommandation claire pour chaque périphérique avant même l'envoi de la moindre commande. 

Vérification post-modification à grande échelle 

Après exécution, l'outil vérifie la réussite de la modification pour chaque appareil concerné, le tout résumé sur une seule ligne par appareil. Ce qui serait autrement une liste de différences illisible pour des centaines d'appareils se transforme en un résumé concis et exploitable. 

L'intelligence conversationnelle au service de votre runbooks 

• Poser des questions en langage naturel sur runbook Des résultats et des réponses directes, pas des données brutes. 
• Quand un runbook Si le problème persiste, l'assistant recommande l'automatisation suivante à appliquer. 
• Génère des résumés concis avec des conclusions initiales — partageables sans retouches. 

Exemples d'invites 

• « Résumez les alertes dans ce runbook. » 
• «Afficher les résultats du ping par lots sous forme de tableau.» 
• « Pourquoi la qualité vocale est-elle mauvaise entre ces deux points de terminaison ? » 
• « Qu’est-ce qui a changé sur ces appareils au cours des 2 dernières heures ? » 

Partager le contexte au sein de l'équipe 

• Épinglez les messages fréquents en tant qu'objectifs afin que l'équipe parte d'un contexte partagé et non d'une conversation vide. 
• Partagez les fils de discussion entre les équipes — runbook L'information n'est plus confinée à la session d'un seul ingénieur. 

Intégration bidirectionnelle MCP

Le tissu conjonctif de la plateforme agentique. Le support du protocole MCP (Model Context Protocol) expose NetBrain's Le contexte réseau est intégré aux outils d'IA externes et extrait les signaux des systèmes APM, d'observabilité et ITSM. NetBrain agents.