Cleric通过LangSmith的持续学习增强AI SRE能力

根据LangChain的一份最新报告，基于AI的站点可靠性工程（SRE）工具Cleric通过与LangSmith的持续学习，显著提升了其调试能力。Cleric旨在协助工程团队解决复杂的生产问题，利用现有的可观测性工具和基础设施。

与LangSmith的并行调查

Cleric在触发警报时会自动启动调查，同时检查多个系统。这包括监控数据库指标、网络流量、应用日志和系统资源，类似于人类工程师处理任务的方式。AI通过Slack进行发现的沟通并寻求指导，与现有的可观测性栈无缝集成。

LangSmith在使Cleric能够有效地进行并发调查中发挥了关键作用。该平台允许AI并排比较不同的调查策略、跟踪系统之间的路径并聚合性能指标。这种数据驱动的方法帮助Cleric确定针对不同类型问题的最有效策略。

反馈和性能指标

Cleric通过LangSmith的API获取反馈，从每次调查中不断学习。该反馈直接与特定的调查追踪相关联，使Cleric能够存储和分析导致成功解决方案的模式。AI利用这些信息创建通用记忆，剔除与环境相关的细节，同时保留核心的解决问题策略。

LangSmith的功能使Cleric能够衡量跨不同团队和行业的共享学习的影响。通过比较调查成功率和解决时间等指标，Cleric可以验证哪些策略在各种部署中是有效的。

迈向自主系统

结合LangSmith的追踪和指标能力，是朝着更自主和自愈系统迈进的一步。通过将日常操作从人类工程师转移到AI系统，Cleric允许工程团队专注于战略工作和产品开发。这一转变支持了更注重产品开发而非操作的行业趋势。

Cleric在AI驱动的调查中的进步强调了自主基础设施管理的潜力，为更高效和更有弹性的生产环境铺平了道路。

更多信息，请访问原文文章：LangChain。