概要
AIエージェントのDevinを活用し、Datadogのメトリクス分析とSlackへの定期レポートを自動化する仕組みの構築方法と運用知見を紹介する記事。
詳細内容
株式会社GENDAのエンジニアによる、インフラ監視の解像度を上げるためのAI活用事例。AIエージェント「Devin」のAutomation機能とDatadog MCPを組み合わせ、毎朝APMやAWSコストの分析結果をSlackへ投稿する仕組みを構築している。
主な工夫として、GitHubで管理される「SKILL.md（振る舞い定義）」と「reference.md（ノウハウ・定数）」の2ファイル構成を採用。AIに対して「憶測を排除し事実ベースで記述すること」や「ベースラインとの比較」を徹底させることで、信頼性の高いレポート出力を実現している。また、運用を通じて得られたDatadogのクエリ仕様やAWSコストメトリクスの挙動などの知見をreference.mdに蓄積し、AIを継続的に「賢く」するループを組み込んでいるのが特徴。