Paměť a znalosti v agentovi Azure SRE

Váš agent se v průběhu času stává efektivnější díky tomu, že si zapamatuje, co fungovalo v minulých incidentech a odkazuje na vaši dokumentaci.

Jak funguje paměť

Když položíte otázku, agent prohledává všechny zdroje znalostí současně.

Zdroj	Co najde	Nejvhodnější pro
Minulé události	Kroky, které vyřešily podobné problémy	"Jak jsme to vyřešili dříve?"
Uživatelské vzpomínky	Fakta, která explicitně uložíte	"Vzpomeňte si, že moje prostředí používá..."
Znalostní báze	Vaše nahrané runbooky a dokumenty	"Postupujte podle našeho standardního postupu"

Agent vrátí uzemněnou odpověď s kliknutelnými citacemi , které přesně ukazují, odkud informace pocházejí.

Automatické učení

Váš agent se učí z každé konverzace. Nepotřebuje žádné ruční trénování.

Po dokončení každého vlákna agent zachytí následující informace.

Co	Description
Pozorované příznaky	Chybové zprávy, chování, vzory
Kroky, které fungovaly	Cesta řešení, která byla úspěšná
Původní příčina	Co způsobilo problém
Nástrahy, kterým se vyhnout	Co nefungovalo, slepé uličky

K tomuto procesu dochází automaticky. Třicet minut po klidu vlákna agent vyhodnotí konverzaci a indexuje poznatky.

Priorita stejného prostředku

Při zkoumání problému s prostředkem určuje agent prioritu minulých relací u přesně stejného prostředku.

"App Service app-prod-01 is returning 503 errors"

Váš agent nejprve zkontroluje, jestli už dříve zaznamenal problémy na app-prod-01. Pokud ano, tyto poznatky se zobrazí jako první, protože jsou nejrelevavantnější.

Proaktivní trvalost znalostí

Kromě toho, že se agent učí z dokončených vláken, aktivně ukládá, co zjistí během konverzací. Když váš agent narazí na něco důležitého (složitá konfigurace, málo zjevná závislost nebo neočekávaný problém při ladění), zaznamená přehled v trvalých souborech znalostí, které se přenášejí napříč relacemi.

Jak to funguje

Váš agent uchovává adresář znalostí na adrese memories/synthesizedKnowledge/. Agent automaticky načte speciální soubor , overview.mddo systémové výzvy na začátku každé konverzace. Tento přístup dává vašemu agentu okamžitý přístup k nejdůležitějšímu kontextu vašeho prostředí.

Součást	Jak funguje
overview.md	Souhrn služby a index. Vždy se načte do kontextu (asi 2 000 znaků rozpočtu).
Soubory témat	Podrobné poznámky ke konkrétním tématům (například aks-networking-gotchas.md).
Odkazy z přehledu	overview.md odkazy na soubory témat, aby váš agent věděl, jaké podrobné znalosti existují.

Co váš agent ukládá

Váš agent aktivně zaznamenává přehledy během konverzací.

Kategorie	Příklady
Omezení problému	Tato služba nemůže škálovat více než 10 replik kvůli limitům kvóty.
Strategie, které fungovaly	Restartování podu s --grace-period=0 vyřešilo zaseknuté nasazení.
Strategie, které selhaly	"Zvýšení limitu paměti nepomohlo. Problém spočívá v omezování procesoru.
Nezjevné závislosti	Frontend aplikace závisí na sidecar proxy, který musí být spuštěn jako první.
Podrobnosti o konfiguraci	Produkční prostředí používá vlastní certifikáty TLS uložené ve službě Key Vault.

Organizace znalostí

Váš agent uspořádá sémanticky znalosti podle tématu, nikoli chronologicky. Každý soubor je samostatný odkaz.

Soubor	Co zachycuje
overview.md	Souhrn služby, klíčové odkazy, index souborů témat (přibližně 2 000 znaků)
team.md	Členové týmu, role, odborné znalosti (přibližně 500 znaků)
architecture.md	Komponenty, připojení, prostředí (přibližně 1 500 znaků)
logs.md	Zdroje protokolů, tabulky, klíčová pole, užitečné dotazy (přibližně 1 500 znaků)
deployment.md	Podrobnosti o potrubí, vyhledávání verzí, postupy obnovení předchozí verze (přibližně 1 000 znaků)
auth.md	Mechanismy ověřování, toky identit (přibližně 800 znaků)
debugging.md	Běžné problémy, průvodce odstraňováním potíží, odkazy na runbooky (přibližně 1 000 znaků)
queries/*.md	Extrahované dotazy uspořádané podle tématu (přibližně 1 000 znaků)

Při aktualizaci existujících znalostí váš agent přečte aktuální soubor, sloučí nové informace a odebere všechno, co je zastaralé nebo nesprávné.

Návod

Můžete požádat svého agenta, aby také uložil znalosti.

Kromě automatické trvalosti můžete agenta explicitně požádat, aby uložil informace do svých znalostních souborů:

Save this to your knowledge: our Redis cache uses Premium tier with 6GB,
and failover takes about 90 seconds.

Váš agent vytvoří nebo aktualizuje příslušný soubor znalostní báze a propojí ho z overview.md.

Tento přístup se liší od #remember příkazů (popsaných v další části), které ukládají diskrétní fakta do samostatného úložiště paměti. Znalostní soubory jsou strukturované, trvalé reference, které váš agent konzultuje na začátku každé konverzace. Uživatelské vzpomínky jsou individuální fakta prohledávatelná prostřednictvím #retrieve.

Uživatelské vzpomínky

Kromě toho, co se váš agent učí a automaticky přetrvává, můžete explicitně uložit samostatná fakta, aby si agent mohl zapamatovat. Paměti uživatelů jsou ideální pro podrobnosti specifické pro prostředí, které nemusí nastat v incidentech, ale jsou důležité pro kontext.

Následující tabulka popisuje vhodné kandidáty pro uživatelské vzpomínky.

Kategorie	Příklady
Fakta o prostředí	Produkce používá tři clustery AKS v regionu USA – západ 2
Předvolby týmu	"Dáváme přednost rozhraní příkazového řádku před portálem pro nasazení"
Podrobnosti o architektuře	"app-service-01 závisí na sql-prod"
Eskalační cesty	PagerDuty, pak kanál Teams, pak telefon

Příkazy paměti

Spravujte uživatelské vzpomínky pomocí těchto příkazů chatu.

Command	Jak funguje	Příklad
#remember	Uložení faktu pro budoucí referenci	#remember our Redis cache uses Premium tier
#retrieve	Prohledat uložené vzpomínky	#retrieve what's our caching setup?
#forget	Odstraňte uloženou paměť	#forget the outdated Redis info

Následující příklad ukazuje typický pracovní postup paměti.

Uložit důležitý kontext:

#remember Production uses 3 AKS clusters in West US 2
#remember Our escalation path: PagerDuty, then Teams channel, then phone
#remember Database failover takes approximately 15 minutes

Načíst později:

#retrieve how long does database failover take?

Agent reaguje na základě uložené paměti: "Převzetí služeb při selhání databáze trvá přibližně 15 minut."

Znalostní báze

Nahrajte dokumentaci a připojte externí zdroje, abyste agentovi poskytli širší referenční knihovnu.

Nahrát dokumenty

Přejděte doznalostní báze Builderu> a nahrajte dokumentaci. Úplné podrobnosti o podporovaných formátech, omezeních a tom, jak váš agent automaticky vytváří znalosti, najdete v tématu Nahrání dokumentů znalostí.

Typ dokumentu	Dobré pro
Provozní příručky	Postup při incidentech krok za krokem
Průvodci architekturou	Pochopení vašeho prostředí
Pohotovostní playbooky	Postupy eskalace a reakce
Dokumentace k rozhraní API	Znalosti specifické pro službu
Týmové postupy	Dokumentace k pracovním postupům a procesům

Podporované formáty: Markdown, prostý text, PDF, Word, PowerPoint, Excel, obrázky a další. Maximální velikost je 16 MB na soubor. Úplný seznam najdete v části Nahrání dokumentů znalostí.

Připojení externích zdrojů

Získejte přístup ke znalostem přímo z externích systémů pomocí konektorů. Úplný seznam podporovaných zdrojů najdete v tématu Konektory.

Connector	Co poskytuje
Azure DevOps	Dotazování stránek ADO wiki
GitHub	Vyhledávání úložišť, wikiwebů, problémů
Vlastní MCP	Libovolný zdroj znalostí, který nakonfigurujete

Konfigurace konektorů v Builderu>Konektory. Další informace najdete v tématu Konektory.

Použití znalostí v konverzacích

Váš agent automaticky prohledá znalosti, když je relevantní pro danou otázku.

How should I handle a database failover?

Pokud nahrajete runbook, agent odpoví zakotvenou odpovědí:

Na základě vašeho databázového runbooku(odkaz na citaci) je tady postup převzetí služeb při selhání:

1. Ověřte stav sekundární repliky...

Výběrem odkazů na citaci zobrazíte úplný zdrojový dokument.

Přehledy relací

Po každém vlákně (jako je synchronní chatová konverzace nebo asynchronní automaticky spuštěný úkol) váš agent vygeneruje přehled relace. Přehledy relací jsou způsob, jakým bude váš agent v průběhu času chytřejší.

Co se zachytí

Každý pohled na sezení získává strukturované poznatky, které se mění na prohledávatelnou databázi.

Součást	Co zachycuje	Příklad
Pozorované příznaky	Vzory chyb, chování	Chyby HTTP 503, paměť na 95%
Kroky řešení	Co fungovalo	Vertikální navýšení kapacity skladové položky služby App Service
Původní příčina	Proč k tomu došlo	"Únik paměti v nasazení v2.3"
Nástrahy, kterým se vyhnout	Co nefungovalo	"Restartování nepomohlo"

Když systém generuje přehledy

Tabulka níže popisuje, ve které chvíli systém generuje přehledy relací.

Typ vlákna	Když	Automatické nebo ruční
Synchronizace chatu	30 minut po poslední zprávě	Automatické
Asynchronní úlohy	30 minut po dokončení	Automatické
zpětné vazby uživatelů	Při hodnocení odpovědi	Aktivujete ho.

Zobrazení přehledů relací

Přejděte na Monitor>Přehled relací:

• Časová osa akcí agenta
• Skóry hodnocení
• Extrahované klíčové učení
• Odkazy na zdrojové vlákno: každá karta přehledu odkazuje zpět na vlákna, která ho vygenerovala, abyste mohli sledovat jakýkoli přehled původní konverzace.

Podrobné metriky a správu najdete v tématu Monitorování využití agenta.

Osvědčené postupy

Postupujte podle těchto doporučení, abyste získali maximální hodnotu z paměti a znalostí vašeho agenta.

Zvolte, co chcete nahrát a připojit.

Upload	Připojení přes konektor
Runbooky incidentů	Živé stránky wiki (ADO, GitHub)
Diagramy architektury	Úložiště zdrojového kódu
Postupy eskalace	Monitorování dat v reálném čase
Dokumentace k statickému rozhraní API	Často aktualizované dokumenty

Udržování znalostí v aktuálním stavu

Zastaralé dokumenty způsobují nesprávné odpovědi. Projděte si čtvrtletní znalostní bázi. Pokud chcete zjistit, jaké dokumenty váš agent aktuálně používá, zeptejte se:

What knowledge documents do you have?

Odeberte zastaralé dokumenty ve znalostní bázi Builderu>.

Názvy dokumentů jasně

Pomocí popisných názvů souborů můžete pomoct agentům a vašemu týmu rychle najít správnou dokumentaci.

Nepoužívat	Místo toho použít
doc1.txt	production-database-failover.md
runbook.md	aks-cluster-scaling-runbook.md
notes.txt	escalationsní-procedur-2026.txt

Související obsah

zdroj	Proč je to důležité
Nahrání znalostních dokumentů	Podrobná podpora formátu souborů, omezení a znalosti generované agentem
Konektory	Jak konektory přinášejí externí data do vašeho agenta
Uživatelské agenti	Jak vlastní agenti používají znalosti v pracovních postupech