Reduzindo o MTTR: criando um agente de IA para triagem e resolução automática de incidentes
Quando um alerta dispara às 3 da manhã, o tempo mais caro do incidente não é corrigir o problema — é descobrir qual é o problema. A engenharia gastava tempo excessivo vasculhando logs e métricas de alertas para chegar na causa raiz antes de sequer começar a corrigir. O agente que construímos ataca exatamente essa primeira etapa.
O que o agente faz
Integrado ao Slack e ao Datadog, o agente analisa logs e métricas em tempo real assim que um alerta dispara, correlaciona o sinal com padrões de erros recorrentes já vistos antes, e sugere uma correção diretamente no canal de incidente — sem que ninguém precise abrir seis dashboards diferentes para montar esse quebra-cabeça manualmente.
Como ele é montado
- Ingestão de sinal: logs, métricas e o payload do alerta do Datadog são coletados no momento do disparo.
- Correlação com histórico: os sinais são comparados contra incidentes e erros recorrentes já documentados, via busca semântica sobre runbooks e resoluções anteriores.
- Raciocínio do modelo: o LLM cruza o contexto atual com os casos parecidos encontrados e monta uma hipótese de causa raiz e uma sugestão de correção.
- Saída para humanos, não para automação cega: a sugestão é postada no Slack para o engenheiro de plantão validar e aplicar — o agente acelera a triagem, não substitui o julgamento humano em produção.
Por que "sugerir" e não "corrigir sozinho"
Remediação automática sem supervisão é tentadora, mas perigosa: um agente que erra o diagnóstico e aplica uma correção errada pode transformar um incidente pequeno em um grande. Começar em modo "sugestão com aprovação humana" constrói confiança no sistema gradualmente, e ainda gera um histórico de acertos e erros que pode, no futuro, embasar automação mais ampla em cenários específicos e bem conhecidos.
O resultado
A triagem inicial, que antes dependia de alguém abrir múltiplas ferramentas e cruzar informação manualmente, passou a acontecer em segundos. O impacto direto: cerca de 15 horas por semana da equipe de engenharia deixaram de ser gastas em investigação manual de causa raiz, e o MTTR caiu de forma consistente.
O que precisa existir antes de construir isso
- Logs e métricas minimamente estruturados — um agente não conserta observabilidade ruim, só trabalha em cima dela.
- Um histórico de incidentes documentado para servir de base de conhecimento.
- Alertas com sinal razoável — se o time já ignora a maioria dos alertas por ruído, resolva isso primeiro.
Se a sua equipe gasta mais tempo investigando do que corrigindo incidentes, esse é provavelmente o maior ganho de produtividade disponível hoje — e não exige trocar ferramentas, só integrar IA no fluxo que já existe.