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Votre agent devient plus efficace au fil du temps en mémorisant ce qui a fonctionné dans les incidents passés et en référençant votre documentation.
Fonctionnement de la mémoire
Lorsque vous posez une question, votre agent recherche simultanément toutes les sources de connaissances.
| Origine | Ce qu’il trouve | Idéal pour |
|---|---|---|
| Incidents passés | Étapes qui ont résolu des problèmes similaires | « Comment avons-nous résolu cela avant ? » |
| Mémoires utilisateur | Faits que vous enregistrez explicitement | « Rappelez-vous que mon environnement utilise... » |
| Base de connaissances | Vos runbooks et documents téléchargés | « Suivez notre procédure standard » |
L’agent retourne une réponse fondée avec des citations cliquables qui montrent exactement où les informations proviennent.
Apprentissage automatique
Votre agent apprend de chaque conversation. Aucune formation manuelle n’est requise.
Une fois chaque thread terminé, l’agent capture les informations suivantes.
| Quoi | Description |
|---|---|
| Symptômes observés | Messages d’erreur, comportements, modèles |
| Étapes qui ont fonctionné | Chemin de résolution qui a réussi |
| Cause racine | Ce qui a provoqué le problème |
| Pièges à éviter | Ce qui ne fonctionnait pas, les impasses. |
Ce processus se produit automatiquement. Trente minutes après le silence d’un thread, l’agent évalue la conversation et indexe les apprentissages.
Priorité de la même ressource
Lors de l’examen d’un problème de ressource, l’agent hiérarchise les sessions passées sur la même ressource.
"App Service app-prod-01 is returning 503 errors"
Votre agent vérifie d’abord s’il a rencontré des problèmes sur app-prod-01 auparavant. Si oui, ces apprentissages apparaissent d’abord parce qu’ils ont la plus grande pertinence.
Persistance proactive des connaissances
Au-delà de l’apprentissage des threads terminés, votre agent enregistre activement ce qu’il découvre pendant les conversations. Lorsque votre agent rencontre quelque chose d’important (une configuration délicate, une dépendance non évidente ou un piège lors du débogage), il enregistre l’information dans des fichiers de connaissances persistants qui se conservent à travers les sessions.
Fonctionnement
Votre agent conserve un répertoire de connaissances à l’adresse memories/synthesizedKnowledge/. L’agent charge automatiquement un fichier spécial, overview.md, dans l’invite système au début de chaque conversation. Cette approche permet à votre agent d’accéder immédiatement au contexte le plus important de votre environnement.
| Composant | Qu’est-ce que cela fait ? |
|---|---|
overview.md |
Résumé et index du service. Toujours chargé dans le contexte (budget d’environ 2 000 caractères). |
| Fichiers de rubriques | Notes détaillées sur des sujets spécifiques (par exemple, aks-networking-gotchas.md). |
| Liens de la vue d’ensemble |
overview.md liens vers des fichiers de rubriques afin que votre agent sache quelles connaissances détaillées existent. |
Ce que votre agent sauvegarde
Votre agent enregistre de manière proactive les insights pendant les conversations.
| Catégorie | Exemples |
|---|---|
| Contraintes de problème | « Ce service ne peut pas évoluer au-delà de 10 réplicas en raison des limites de quota » |
| Stratégies qui ont fonctionné | « Le redémarrage du pod avec --grace-period=0 a résolu le déploiement bloqué » |
| Stratégies ayant échoué | « L’augmentation de la limite de mémoire n’a pas aidé. Le problème était la réduction de la vitesse du processeur. |
| Dépendances non évidentes | « app-frontend dépend d'un proxy sidecar qui doit être lancé en premier » |
| Détails de configuration | « La production utilise des certificats TLS personnalisés stockés dans Key Vault » |
Organisation des connaissances
Votre agent organise la sémantique des connaissances par rubrique, et non par ordre chronologique. Chaque fichier est une référence autonome.
| Fichier | Ce qu’il capture |
|---|---|
overview.md |
Résumé du service, liens clés, index des fichiers de rubriques (environ 2 000 caractères) |
team.md |
Membres de l’équipe, rôles, expertise (environ 500 caractères) |
architecture.md |
Composants, connexions, environnements (environ 1 500 caractères) |
logs.md |
Sources de journal, tables, champs clés, requêtes utiles (~1 500 caractères) |
deployment.md |
Détails du pipeline, recherche de version, procédures de restauration (environ 1 000 caractères) |
auth.md |
Mécanismes d’authentification, flux d’identité (~800 caractères) |
debugging.md |
Problèmes courants, guides de résolution des problèmes, liens de runbook (~1 000 caractères) |
queries/*.md |
Requêtes extraites organisées par rubrique (environ 1 000 caractères chacun) |
Lors de la mise à jour des connaissances existantes, votre agent lit le fichier actuel, fusionne de nouvelles informations et supprime tout ce qui devient obsolète ou incorrect.
Conseil / Astuce
Vous pouvez demander à votre agent d’enregistrer aussi du savoir
Au-delà de la persistance automatique, vous pouvez demander explicitement à votre agent d’enregistrer des informations dans ses fichiers de connaissances :
Save this to your knowledge: our Redis cache uses Premium tier with 6GB,
and failover takes about 90 seconds.
Votre agent crée ou met à jour le fichier de connaissances approprié et le lie à partir de overview.md.
Cette approche est différente des #remember commandes (décrites dans la section suivante), qui enregistrent des faits discrets dans un magasin de mémoire distinct. Les fichiers de connaissances sont des références structurées et persistantes que votre agent consulte au début de chaque conversation. Les souvenirs utilisateur sont des faits individuels pouvant faire l’objet d’une recherche via #retrieve.
Mémoires utilisateur
Au-delà de ce que votre agent apprend et conserve automatiquement, vous pouvez enregistrer explicitement des faits discrets pour que votre agent se souvienne. Les mémoires utilisateur sont idéales pour les détails spécifiques à l’environnement qui peuvent ne pas apparaître dans les incidents, mais qui sont importants pour le contexte.
Le tableau suivant décrit les bons candidats aux souvenirs utilisateur.
| Catégorie | Exemples |
|---|---|
| Faits relatifs à l’environnement | « La production utilise trois clusters AKS dans la région USA Ouest 2 » |
| Préférences d’équipe | « Nous préférons l’interface CLI sur le portail pour les déploiements » |
| Détails de l’architecture | « app-service-01 dépend de sql-prod » |
| Chemins d’escalade | « PagerDuty, puis canal Teams, puis téléphone » |
Commandes mémoire
Gérez les souvenirs des utilisateurs à l’aide de ces commandes de conversation.
| Commande | Qu’est-ce que cela fait ? | Exemple |
|---|---|---|
#remember |
Enregistrer un fait pour une référence future | #remember our Redis cache uses Premium tier |
#retrieve |
Rechercher vos souvenirs enregistrés | #retrieve what's our caching setup? |
#forget |
Supprimer une mémoire enregistrée | #forget the outdated Redis info |
L’exemple suivant montre un flux de travail de mémoire classique.
Enregistrez le contexte important :
#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
Récupérer ultérieurement :
#retrieve how long does database failover take?
L’agent répond en fonction de la mémoire enregistrée : « Le basculement de la base de données prend environ 15 minutes ».
Base de connaissances
Chargez votre documentation et connectez des sources externes pour donner à votre agent une bibliothèque de référence plus large.
Chargement de documents
Accédez à la base de connaissances Builder > pour charger votre documentation.
| Type de document | Bon pour |
|---|---|
| Runbooks | Procédures d’incident pas à pas |
| Guides d’architecture | Présentation de votre environnement |
| Playbooks à la demande | Procédures d’escalade et de réponse |
| Documentation sur l’API | Connaissances spécifiques au service |
| Procédures d’équipe | Documents de flux de travail et de processus |
Formats pris en charge : Markdown (.md), Texte brut (.txt). La taille maximale du fichier est de 16 Mo.
Connectez des sources externes
Accédez directement aux connaissances à partir de systèmes externes à l’aide de connecteurs.
| Connecteur | Ce qu’il fournit |
|---|---|
| Azure DevOps | Consulter vos pages wiki ADO |
| GitHub | Référentiels de recherche, wikis, problèmes |
| Microsoft Learn | Documentation Microsoft officielle |
| MCP personnalisé | Toute source de connaissances que vous configurez |
Configurez les connecteurs dans Paramètres > Connecteurs. Pour plus d’informations, consultez Connecteurs.
Utiliser les connaissances dans les conversations
Votre agent recherche automatiquement des informations lorsque cela est pertinent pour la question.
How should I handle a database failover?
Si vous chargez un runbook, l’agent fournit une réponse fondée :
En fonction de votre runbook de base de données(lien de citation), voici les étapes de basculement :
- Vérifiez l’intégrité du réplica secondaire...
Sélectionnez les liens de citation pour afficher le document source complet.
Aperçus de session
Après chaque fil (une conversation synchrone ou une tâche déclenchée automatiquement), votre agent génère un aperçu de session. Les insights de session sont la façon dont votre agent devient plus intelligent au fil du temps.
Ce qui est capturé
Chaque aperçu de session extrait des apprentissages structurés qui deviennent une mémoire pouvant faire l’objet d’une recherche.
| Composant | Ce qu’il capture | Exemple |
|---|---|---|
| Symptômes observés | Modèles d’erreur, comportements | « Erreurs HTTP 503, mémoire à 95%» |
| Étapes de résolution | Ce qui a fonctionné | « Amélioration de la gamme SKU App Service » |
| Cause racine | Pourquoi il s’est passé | « Fuite de mémoire dans le déploiement v2.3 » |
| Pièges à éviter | Ce qui ne fonctionnait pas | « Le redémarrage n’a pas aidé » |
Quand des analyses sont générées
Le tableau suivant décrit quand les analyses de session sont générées.
| Type de thread | Quand | Auto ou manuel |
|---|---|---|
| Synchroniser la conversation | 30 minutes après le dernier message | Automatique |
| Tâches asynchrones | 30 minutes après l’achèvement | Automatique |
| commentaires des utilisateurs | Lorsque vous évaluez une réponse | Vous le déclenchez |
Afficher les aperçus de session
Accédez à Moniteur > Aperçus de session pour voir :
- Chronologie des actions de l’agent
- Scores d’évaluation
- Apprentissages clés extraits
- Liens de thread source : chaque carte d'information renvoie aux threads qui l’ont générée, afin que vous puissiez suivre n’importe quel aperçu jusqu'à sa conversation d’origine.
Pour obtenir des métriques et une gestion détaillées, consultez Surveiller l’utilisation de l’agent.
Bonnes pratiques
Suivez ces recommandations pour tirer le meilleur parti des capacités de mémoire et de connaissances de votre agent.
Choisissez les éléments à charger et à connecter
| Upload | Se connecter via le connecteur |
|---|---|
| Runbooks d’incident | Pages wiki en direct (ADO, GitHub) |
| Diagrammes d’architecture | Référentiels de code source |
| Procédures d’escalade | Données de surveillance en temps réel |
| Documentation sur l’API statique | Documentation fréquemment mise à jour |
Maintenir les connaissances actuelles
Les documents obsolètes provoquent des réponses incorrectes. Passez en revue votre base de connaissances trimestrielle. Pour voir quels documents votre agent dispose actuellement, demandez :
What knowledge documents do you have?
Supprimez les documents obsolètes dans la base de connaissances Builder>.
Nommer clairement les documents
Utilisez des noms de fichiers descriptifs pour aider votre agent et votre équipe à trouver rapidement la documentation appropriée.
| N’utilisez pas | Utiliser à la place |
|---|---|
| doc1.txt | production-database-failover.md |
| runbook.md | aks-cluster-scaling-runbook.md |
| notes.txt | escalation-procedures-2026.txt |
Étape suivante
Contenu connexe
- Connecteurs : connectez des sources de connaissances externes à votre agent.
- Sous-agents : créez des agents spécialisés avec des fonctionnalités prioritaires.