기업들은 Guance Agent Teams 어떻게 구성해야 할까요?

안정성과 결함 처리를 담당하는 SRE Agent, 위험 감지 및 대응을 위한 보안 Agent, 클라우드 자원 비용 분석을 위한 FinOps Agent, 품질 보증 및 회귀 검증을 위한 테스트 Agent 등 직무 역할과 시나리오에 따라 설정을 구성하는 것이 권장됩니다. 각 Agent는 독립적인 권한 경계, 지식 기반, 도구 범위, 작업 컨텍스트로 구성할 수 있습니다.

Guance Agent Teams 메모리는 어떻게 관리되나요?

Guance Agent Teams 대화 맥락과 장기적인 지식 축적을 지원합니다. 세션 컨텍스트는 동일한 경보, 결함 또는 변경 사항을 지속적으로 분석하는 데 사용됩니다; 장기적인 지식을 활용해 과거 사고, 대응 계획, 런북, 모범 사례를 축적하고, 권한 정책, 데이터 응시, 감사 기록을 통해 민감한 정보 접근을 통제합니다.

Guance Agent Teams 청구는 어떻게 이루어지나요?

Guance Agent Teams 월 구독료로 월 999원/Agent에 Agent 구독하세요. 각 Agent 구독은 월 약 40,000 크레딧을 제공하며, 약 500개의 복잡한 작업을 지원합니다; 초과 금액은 실제 소비된 크레딧을 기준으로 청구됩니다. Copilot Advanced Q&A는 Agent Teams 과제 실행과 동일한 크레딧 풀을 공유합니다.

Guance Agent Teams SRE나 DevOps 팀을 대체할까요?

Guance Agent Teams 초기 경보 선별, 로그 검색, 지표 연관, 흔적 분석, 유사 사고 검색, 검토 보고서 생성과 같은 반복적이고 집중적이며 시간이 많이 소요되는 조사 작업을 처리하는 데 더 적합합니다. 비즈니스 판단, 위험 절충, 주요 변경 승인, 팀 간 조정은 엔지니어가 담당합니다.

Guance Agent Teams 운영 중 운영 위험을 어떻게 통제할까요?

Agent 기본적으로 읽기 전용과 최소 권한으로 실행됩니다. 관리자는 도구 화이트리스트, 기술 승인, 액션 등급, 접근 범위, 데이터 익명화 정책, 고위험 운영 승인 흐름을 구성할 수 있으며, 완전한 운영 기록과 증거 체인을 유지할 수 있습니다.

기업은 자체 관측 가능한 Agent을 맞춤화할 수 있을까요?

네, 할 수 있습니다. 기업은 팀 프로세스, 툴체인, 권한 정책, 그리고 온콜 분석 Agent, 릴리스 관리 Agent, 비용 optimizationAgent, 관리 요약 Agent 등 지식 기반을 바탕으로 자체 가이드 Agent을 구성할 수 있습니다.

Guance Agent Teams 하루 24× 7시간 일할 수 있나요?

네, 할 수 있습니다. Agent 지속적인 점검, 초기 경보 선별, 변화 관찰, 이상 발생 확인, 정기 보고와 같은 장기 작업에 적합합니다. 기업은 시나리오에 따라 트리거 조건, 실행 빈도, 예산 한도를 설정할 수 있습니다.

Guance Agent Teams 기존 DevOps 툴체인에 연결할 수 있나요?

네, 할 수 있습니다. MCP 서버, OWL CLI, OpenAPI, A2A 협업을 통해 Agent Kubernetes, Terraform, CI/CD, 티켓, Slack, Feishu, DingTalk 및 기존 기업 자동화 플랫폼에 접근할 수 있습니다.

만약 AIAgent 오판한다면, 어떻게 추적하고 수정할 수 있을까요?

Guance Agent Teams 분석 기초, 도구 호출, 매개변수, 결과, 승인 기록, 실행 피드백을 유지합니다. 팀은 증거 연쇄를 바탕으로 문제의 원인을 정확히 찾아내고, 수정된 런북이나 지식 규칙을 시스템에 다시 입력할 수 있습니다.

Guance Agent Teams 온라인 접속 방법은?

업무 경보 분석, 코어 링크 결함 위치, 변경 관찰 게시, 클라우드 자원 비용 최적화, 일일 및 주간 보고서 생성과 같은 명확한 시나리오부터 시작하는 것이 권장됩니다. 역할 선택, 도구 통합, 권한 설정, 승인 전략을 완료한 후에는 점차 더 많은 서비스와 팀으로 확장하세요.

왜 일반 AI 어시스턴트 대신 팀Agent 선택했나요?

일반 AI 비서들은 주로 질문에 답합니다; Agent 팀은 역할 분할, 도구 발동, 프로세스 협업, 결과 전달을 강조합니다. 서로 다른 Agent들은 각각 알람 분석, 추적 연관, 릴리스 변경 비교, 보안 점검, 비용 최적화와 같은 작업을 별도로 처리할 수 있습니다.

Guance Agent Teams의 운영이 감사 대상인가요?

감사 가능해. Agent 도구 호출, 기술 사용, 매개변수 입력, 데이터 샘플링, 추론 프로세스, 승인 결과, 실행 동작 등이 증거의 사슬을 형성하여 보안 감사, 결함 검토, 준수 점검을 용이하게 합니다.

Guance Agent Teams와 Universal Agent 프레임워크의 차이점은 무엇인가요?

Universal Agent 프레임워크는 개인 비서, 셀프 호스팅 툴체인, 맞춤형 자동화 프로젝트 구축에 더 적합합니다. Guance Agent Teams 기업 관측 가능한 시나리오를 타겟팅하여 내장된 지표, 로그, 링크, RUM, 토폴로지, 경고, 변경 컨텍스트를 포함하며, 권한 화이트리스트, 승인 흐름, 감사 추적성, 데이터 거버넌스, 팀 수준의 가버넌스 기능을 강조합니다.

어떤 팀이 Guance Agent Teams를 직접 사용하기에 적합하지 않은가?

팀이 명확한 경고 분석, 장애 위치, 릴리스 보호, 비용 최적화, 보안 대응 시나리오 없이 AI 시연만 하려 한다면 단기적인 가치는 제한적일 것입니다. Guance Agent Teams 이미 기본 관찰 가능한 데이터, 서비스 카탈로그, 알림 정책, 운영 프로세스를 갖춘 팀에 더 적합합니다.

Agent Teams

전담 AI 팀

24시간 내내 문제를 해결해 드립니다

데이터에서 의사결정, 분석에서 실행까지, Agent Teams AIAgent 진정으로 당신의 생산 환경을 연결하고 팀의 강력한 동료가 되도록 합니다

무료로 시작하기 자세히 보기

배분 대기 중입니다 SLO 예외가 있는 프론트엔드 프록시 5xx 32미터 길이

출입 서비스는 5xx급 증가했고, SLO와 Trace는 같은 시간대에 경보를 울려 인수를 기다렸다.

근무 중SRE 근무 그룹 최근 작전새로운 결함 발생 핸들러할당되지 않음

가공 checkout-api CrashLoopBackOff 길이는 18미터입니다

Pod가 12번 재시작되었고, 가장 최근 종료 코드는 1이며, 로그는 Redis의 비정상적인 연결 구성을 가리킵니다.

근무 중근무 중 적용 핸들러Yuki

배분 대기 중입니다 결제 서비스 지연 증가 길이 42미터

P95 지연 시간은 기준선보다 2.8배 높으며, 아직 심각한 SLO 경고를 유발하지 않았습니다.

근무 중SRE 근무 그룹 핸들러할당되지 않음

중요 06/30 12:55:00 (32분 전) SLO 예외가 있는 프론트엔드 프록시 5xx

32미터 길이

배분 대기 중입니다 핸들러: 배정되지 않음

결함 상세 정보 협업 음반 운영 기록

현재 상황 AI가 경고 컨텍스트를 상속받을 때까지 기다립니다

현재 결함은 서비스, 리소스, 네임스페이스, 타임레인지, 이벤트 ID로 전달되었습니다.

행사 네 대는 복원되지 않았습니다

Trace P99 9534ms

SLO 0.5258%

단층 맥락을 읽으세요 query_incident

주 단위 발행 부수 처리 중인 → → 대기 중이었다

비정상 신호: 고장 센터에서 고장 대기 할당을 생성했습니다

자신만의 AI 팀을 구성하고 복잡한 문제를 쉽게 해결하세요

전담 팀을 Agent

팀 역할과 비즈니스 상황에 따라 전용 Agent을 빠르게 생성하세요. 지식, 도구, 권한을 설정하여 비즈니스를 더 잘 이해할 수 있도록 Agent 활용하세요.

운영 및 유지보수 전문가

성과 분석가

SRE 조수

커스텀 Agent

운영 환경에 배포하세요
Agent 진정으로 업무를 수행할 수 있는 사람들

운영 환경에 안전하게 연결하고, 시스템 모니터링과 도구를 제공하며, 문제 해결, 분석, 변경 같은 실제 작업을 수행하고, 폐쇄 루프 내에서 문제를 해결할 수 있습니다.

Guance와 연결되어 있습니다
이 책은 문제를 더 깊이 탐구하는 데 도움이 될 수 있습니다

깊이 통합된 Guance, 지표, 로그, 링크 및 기타 데이터를 접근하여 근본 원인을 더 분석하고 실행 가능한 권고를 제공할 수 있도록 안내합니다.

지표CPU · Memory · Load

호스트 정보order-service · healthy

행사거의 1시간 · 이상 없음

Developer

지난 한 시간 동안 @order 서비스는 어떻게 운영되고 있나요? 이상 사항이 있나요?

Coding Agent

지표, 이벤트, 호스트 정보가 연관되고 있습니다...

현재 상태 확인됨

CPU5.39%

Memory46.17%

Load0.46

Disk73.6%

판결:
모든 지표는 건강한 범위 내에 있습니다.
이상 경보는 발견되지 않았습니다.

익숙한 업무 플랫폼과 연결해 Agent 동료가 될 수 있는 채널을 구축하세요

Slack, Feishu, DingTalk, WeCom과 같은 플랫폼을 원활하게 통합하여 Agent와 협업할 수 있습니다.

Slack

비행 편지 보내기

딩톡

위챗 작업

더 많은 플랫폼

코딩 Agent과 협업하세요
R&D 엔지니어가 온라인 문제를 빠르게 분석, 위치 파악, 수정할 수 있도록 돕습니다

코딩 Agent과 깊이 있게 협력하여 문제를 자동으로 분석하고, 코드를 찾으며, 해결책을 생성하고, 온라인 문제의 폐쇄 루프를 가속화합니다.

const service = OrderQueryService.getDetails(orderId);trace.query("orders").where({ status: "paid" }); SELECT * FROM orders WHERE user_id = ? LIMIT 50;span.setAttribute("db.duration", 1240); if (cache.miss) await repository.findOrderItems();metric.histogram("order.p95.latency").record(1800); await Promise.all([fetchPayment(), fetchShipment()]);logger.warn("slow sql detected", queryHash); OrderQueryService.getDetails -> queryOrderSkuListdb.statement: SELECT sku_id, price, count FROM order_item apm.linkTrace(traceId, serviceName, endpoint);slowSql.count = slowSql.count + 1; pipeline.scan(productionTraffic, errorLogs);duration.breakdown.database = 0.67; rootCause.rank(["database", "cache", "network"]);agent.context.attach(observabilitySnapshot); const p95 = quantile(latencySamples, 0.95);return composeOrderDetails(order, items, user); ordersRepository.findById(orderId, { traceId });db.pool.waiting = connectionPool.pendingCount; trace.child("mysql.query").setStatus("slow");cache.hitRate("order.details").below(0.42); SELECT order_id,total,status FROM order_summary;agent.read(span.events).filter(e => e.error); service.map("checkout").edge("mysql-primary");slowSql.topK(3).groupBy("statement_hash"); if (latency.p95 > 1500) raiseFinding("P95");profiling.cpu.attach("OrderQueryService"); queryPlan.rows_examined = 184205;indexAdvisor.suggest(["idx_order_user_time"]); timeline.mark("db", 0, 1206).mark("app", 1206, 1800);log.pattern("timeout").count(328); span.link(logs, metrics, traces, profiles);rootCause = "database query fan-out"; agent.summary.write(performanceFindings);patch.plan("add composite index").estimateImpact(); observe.prod("order-service").window("15m");notify.channel("incident-room").preview();

Production Traffic1.24M Requests

P95 Latency1.8s

Database Time67%

Error Logs328 Events

Developer

OrderQueryService의 실제 운영 방식을 온라인으로 분석하세요

Coding Agent

현재 생산 환경 관측 데이터를 상관관계 중...

생산 환경 분석 완료

주문 서비스 P95 지연 시간은 1.8초에 도달합니다.
데이터베이스 쿼리는 총 소요 시간의 67%를 차지합니다.
고빈도, 느린 SQL 항목 3개를 발견했습니다.

주요 성능 병목 현상은
OrderQueryService.getDetails()

자동화 지원
쉬지 않고 24시간 내내 일하게 Agent

자동화된 규칙과 작업 스케줄링을 통해 Agent 지속적으로 모니터링, 자동 처리, 보고서를 생성하여 시스템의 안정적 운영을 보장합니다.

트리거 조건 (알림/타이밍/이벤트)

자동 분석

업무 수행

알림 피드백

폐쇄 루프 완성

지금 Agent 팀을 만들어 보세요

AIAgent 진정으로 팀의 슈퍼 동료가 되도록 하세요

무료로 시작하기 데모 요청

Agent Teams

상태는 다음과 같이 변경됩니다

자신만의 AI 팀을 구성하고 복잡한 문제를 쉽게 해결하세요

전담 팀을 Agent

운영 환경에 배포하세요Agent 진정으로 업무를 수행할 수 있는 사람들

Guance와 연결되어 있습니다이 책은 문제를 더 깊이 탐구하는 데 도움이 될 수 있습니다