根據New Relic發布的《2026年可觀測性預測報告》，企業環境中四分之一的AI智能體處於無監控運行狀態，這可能導致運營風險，因為該技術會自主修改代碼、配置和基礎設施。這家軟體公司與Enterprise Technology Research合作，調查了2575位IT和工程領域負責人，完成了這份報告。
因此，該技術正在推動可觀測性採用率的激增。報告發現，十分之八的企業計劃在未來12個月內部署AI應用可觀測性工具。
New Relic首席執行官阿珊·威利向CIO Dive表示，CIO們正轉向AI專用的可觀測性工具，以確定該技術是否按預期運行。他說："這些智能體會追求非常特定的業務成果，你必須能夠對此進行觀測。"
AI工作負載正在推動需求超越傳統可觀測性工具的範疇，後者原本是為衡量雲資產和其他核心系統的性能而設計的。這一轉變正在加劇可觀測性工具的碎片化問題。
根據New Relic的報告，由於對AI專用平台需求的上升，2026年可觀測性工具的數量有所增加。此前企業已將可觀測性工具數量從2024年的6個減少到2025年的4.4個，但2026年這一數字又回升至平均5個。
根據Enterprise Management Associates的研究，四分之三的企業IT組織在雲基礎設施、網路和服務環境中使用多達12種工具。EMA發現，整合可觀測性工具是62%企業的首要任務。
隨著碎片化問題日益引發關注，供應商們也在積極應對。周二，AWS發布了Amazon CloudWatch Omni，這是一款面向AI智能體的AI驅動可觀測性控制台。今年早些時候，Snowflake收購了Observe，這是一個AI驅動的可觀測性平台，旨在為AI驅動型企業提供更深入的洞察；思科則為Splunk新增了智能體可觀測性功能。
New Relic的報告發現，能夠吸收AI能力而非簡單疊加新工具的統一平台，將使企業在獲得AI優勢的同時，不會給運營環境增加更多碎片化和複雜性。
威利表示："CIO們尤其始終要面對如何讓這些技術真正運轉起來的問題。在網際網路早期是這樣，在CIO們被要求向雲端遷移時也是這樣，而我們現在正處於AI帶來的同樣階段。"
儘管工具碎片化是企業面臨的一大擔憂，但New Relic也發現，由於事件檢測速度加快和解決時間縮短，早期高影響力中斷事故的成本已從2025年的7600萬美元降至2026年的7350萬美元。然而，高影響力中斷事故的發生率依然居高不下，超過三分之一的企業每周至少經歷一次此類中斷。
Q&A
Q1：什麼是AI智能體的無監控運行狀態？
A：這是指企業環境中約四分之一的AI智能體在缺乏有效監控的情況下運行，而這些智能體能夠自主修改代碼、配置和基礎設施，從而帶來潛在的運營風險。
Q2：企業為什麼要增加可觀測性工具的投入？
A：因為AI智能體的自主運行特性使傳統可觀測性工具難以滿足需求，企業需要AI專用的觀測工具來確認智能體是否按預期完成業務目標，因此八成企業計劃在未來12個月內部署AI應用可觀測性工具。
Q3：可觀測性工具數量增加會帶來什麼問題？
A：工具數量的增加會導致碎片化和管理複雜度上升，企業為此已在尋求整合方案，如採用能夠吸收AI能力的統一平台，避免額外增加運營環境的複雜性。
