AIエージェント

エージェントスキル

教える NetBrain エージェントはネットワーク固有の言語を使用します。カスタム回線 ID、内部 WAN 命名規則、部族の手順、サイト固有のトラブルシューティング ロジックが直接エンコードされます。 NetBrainAI レイヤーは、モデルの再トレーニングを必要としません。スキルは、あらゆる NetBrain エージェントは、汎用的なネットワーク抽象化ではなく、お客様固有の環境に合わせて正確に動作します。 

どのようなスキルが 

• エージェントがネットワークの言語を理解できるように、サイト固有の命名規則、回線ID、およびエスカレーションパスをエンコードします。 
• 上級エンジニアのプレイブック（特定の種類のインシデントに対して専門家が取るべき手順）を、決定論的な手順として記録する。 
• 時間の経過とともに複利的に増加します: Network Intent エンコードされ、過去に解決されたすべての問題によって、スキルはより信頼性の高いものになります。 
• モデルの再学習は不要です。スキルは基礎モデルの上に構築されます。 

正確性においてスキルが重要な理由 

エンタープライズAIに必要な精度は80%ではなく、99.99%です。その差は、どのベンダーのトレーニングデータにも含まれていないネットワークの部分にあります。例えば、回線命名規則、WANの運用規則、そして「この3つのサイトでHSRPが失敗した場合は、まず上流側を確認する」というベテランエンジニアの暗黙のルールなどです。スキルとは、こうした組織的な知識をエージェントの動作に変換するものです。 

スキルの仕組み 

• エージェントの実行開始時、推論処理が始まる前に一度だけ読み上げてください。 
• 説明によるマッチング：エージェントはスキルの説明を読み、現在のタスクに関連するものを選択します。 
• 行動指針として機能し、指示的なスクリプトとして機能してはならない。エージェントを正しい方向に導く短いスキルは、長くて指示的なスキルよりも優れている。推論はエージェントが行い、スキルは境界を定義する。 

AIドキュメント

リアルタイムの運用データから、AIが自動的にネットワークドキュメントを生成します。 NetBrainのAIエージェントは、ネットワークアクティビティを要約し、運用上の調査結果を記述形式のドキュメントに変換し、オブザーバビリティダッシュボードのコンテンツをWordまたはPDFに直接エクスポートします。エージェントは、コンテキスト認識型のデジタルツインとアクティビティログを読み取り、チームが時間があれば作成するはずだったドキュメントを作成します。 

• ネットワーク図、デバイス構成、および運用プロセスに関するドキュメントを自動生成します。 
• Microsoft WordやMicrosoft Visioなど、編集可能な形式でエクスポートできます。 
• 設計データと在庫データ、診断の詳細、完全な構成ファイル、およびルーティングテーブルを含めてください。 
• オブザーバビリティダッシュボードのスナップショットを、経営陣が提示できるような記述式のレポートに変換する。 
• 共有可能、監査対応可能、最新。 

ディープ診断エージェント

完全自律型のエンドツーエンドの根本原因分析。ServiceNowのチケット、アラート、またはWebhookから直接トリガーされるDeep Diagnosis Agentは、人間の介入なしに完全な根本原因分析を実行します。ネットワークトポロジーをナビゲートし、関連するテストを実行し、結果を統合して、エンジニアによるレビューや自動アクションに対応した構造化された診断結果を提供します。 

エージェントが何をすべきかをどのように決定するか 

セッション開始時に、エージェントは有効になっているすべてのMCPツールの説明を読み込みます。そして、基盤となる言語モデルを使用して、それらの説明をプロンプトと照合します。ハードコーディングやルーティングルールは一切使用しません。タスクの要件に基づいて、適切なツールが自動的に呼び出されます。 

イベントから診断まで 

• ITSMチケットが発行されるか、Webhookがトリガーされます。トリガーされた自動化フレームワークがエージェントを起動します。 
• エージェントは、利用可能なツールを読み取り、インシデントのコンテキストを取得し、接続されている監視システムに問い合わせを行い、関連する診断インテントを実行します。 
• 出力は以下に表示されます NetBrain 事件、 Incident Portalおよび、概要と完全な診断結果の表示リンクが付いた、元のチケット。 
• エンジニアは内容を確認し、推奨された是正措置を実行するか、必要に応じて上位部署に報告する。 

監査証跡は最初から最後まで保存されます。監視なしの修復は行われません。修復には人間のレビューまたは事前承認済みの自動化が必要です。 

Runbook コンパニオンエージェント

既存の会話型インテリジェンス runbook 図書館。エンジニアは自然言語で質問します runbook 結果を確認し、代替の修復方法を検討し、更新する runbook実際の出来事から得られた教訓を反映させる。組織の知識は、静的な文書ではなく、生きた資源となる。 

変更影響分析を実施してから、 

変更が実行される前に、Companionは対象となるすべてのデバイスのライブ構成を確認し、デバイスごとにプッシュするかしないかの判断とその理由を提示します。パスデータと構成コンテキストの両方に基づいて、影響を受けるアプリケーションを特定します。エンジニアは、コマンドが送信される前に、すべてのデバイスに対する明確な推奨事項を確認できます。 

変更後の検証を大規模に実施 

実行後、コンパニオンは変更範囲内のすべてのデバイスについて成功を確認し、デバイスごとに1行に要約して表示します。これにより、数百台のデバイスにわたる判読不能な差分が、簡潔で実用的な要約へと変換されます。 

会話型インテリジェンス runbooks 

• 自然言語で質問する runbook 結果が出て、生の出力ではなく、直接的な回答が得られます。 
• 時 runbook 問題が解決しない場合、コンパニオンは次に適用すべき自動化処理を推奨します。 
• 簡潔な要約と初期結論を生成し、修正なしで共有できます。 

プロンプトの例 

• 「このアラートを要約すると runbook  
• 「バッチ ping の結果を表として表示します。」 
• 「これらのエンドポイント間の音声品質が悪いのはなぜですか？」 
• 「過去 2 時間にこれらのデバイスで何が変わりましたか?」 

チーム全体で状況を共有する 

• 頻繁に使うプロンプトを目標としてピン留めすることで、チームは空白のチャットではなく、共通のコンテキストから始めることができます。 
• チーム間でチャットスレッドを共有する — runbook 知能はもはや一人のエンジニアのセッションに閉じ込められるものではない。 

MCP双方向統合

エージェントプラットフォームの結合組織。モデルコンテキストプロトコル（MCP）サポートは以下を公開します NetBrainさん ネットワークコンテキストを外部のAIツールに渡し、APM、オブザーバビリティ、ITSMシステムからシグナルを取り込む NetBrain エージェント。