包括的な可視性とコントロールでAIエージェントを管理
構築場所を問わず、すべてのエージェントを発見
複数のプラットフォームにまたがるエージェントを1つのインベントリにスキャンし、それぞれに所有者と目的を割り当てます。
各エージェントが機能しているかを確認
すべてのエージェントについて、ヘルス状態、アクティブユーザー数、コストなどのメトリクスを追跡します。メトリクスが想定から外れた場合はアラートを受け取れます。
記録に残るリスクコントロール
エージェントを認証し、定期的にテストします。1か所からエージェントを停止でき、リスクの記録を監査担当者向けに常に準備しておけます。
あらゆるプラットフォームのすべてのエージェントを一元管理
企業は多くのプラットフォームにまたがってエージェントを運用していますが、その全体像を把握できていないことがほとんどです。Agent Managementはこれらのプラットフォームを1つのインベントリにまとめ、どのチームも何が稼働しているか、誰が所有しているか、何のためのものかを確認できるようにします。
稼働状況だけでなく、エージェントの振る舞いを監視
インフラ監視でわかるのは、エージェントが応答しているかどうかだけです。エージェントが本来の仕事を果たしているかまではわかりません。Agent Managementは、各エージェントのヘルス状態、アクティブユーザー数、トークンコストをKPIと照らし合わせて追跡します。コストと価値を並べて確認できます。
エージェントに実質的なリスクがある場合は、記録を残す
エージェントを認証することで、チームは信頼して再利用できます。特定されたリスクに照らして各エージェントを確認し、定期的にテストを再実行し、1か所からエージェントを停止できます。監査担当者から問い合わせがあっても、記録はすでに揃っています。
チームが利用しているプラットフォームからエージェントを監督
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AI agents are moving from prototypes to production, but only when they’re reliable, safe, and well-governed. In this webinar series
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Every enterprise is building agents. Almost none can account for them.
Why traditional observability misses AI agent failure
The invisible fleet: why agent sprawl is now a compliance liability
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