AIOps 에이전트 개발: 설계부터 운영까지
1.[AIOps Agent 1] 개발 기본기와 코드 구조
AIOps 에이전트의 모델·도구·상태·정책을 구분하고, 기초부터 고급까지의 학습 순서와 Python 저장소 구조, 증거 기반 보고서 설계를 정리합니다.
5일 전
2.[AIOps Agent 2] 메모리와 실행 권한
Context·Checkpoint·RAG·감사 기록을 구분하고, 도구 권한과 tenant 격리, 프롬프트 인젝션 방어, 승인·재개·멱등성을 설명합니다.
5일 전
3.[AIOps Agent 3] Grafana 생태계 연결
Alloy와 Grafana 생태계의 역할, 알림 webhook과 조사 Worker, PromQL·LogQL·TraceQL, 근거 링크가 있는 조사 보고서까지 연결합니다.
5일 전
4.[AIOps Agent 4] 운영·평가와 Langfuse
재시도·비용·복구·자동 조치의 운영 설계와 평가 방법을 정리하고, Grafana와 Langfuse를 상관 ID로 연결하는 확장 구조를 설명합니다.
5일 전
5.[AIOps Agent 5] 메모리와 지식 저장소
메모리·Checkpoint·Knowledge Base의 위치를 구분하고 SQLite로 권한 검색, 버전·만료, 상태 복구와 삭제 전파를 직접 구현합니다.
4일 전
6.[AIOps Agent 6] 에이전트 유형과 Deep Agents
Workflow·도구 호출·계획 실행·Supervisor와 Deep Agents의 장단점을 같은 장애 사례로 비교하고, 도입 기준과 권한 경계를 정리합니다.
4일 전
7.[AIOps Agent 7] 하네스·도구·거버넌스
Tool Registry부터 정책·승인·실행까지 작은 Python 하네스로 구현합니다. 정상 실행과 10가지 거부 사례, 조직의 거버넌스 연결을 설명합니다.
4일 전