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学習したスキル

学習スキルとは

学習スキルは、DevOps エージェントがエージェントスペースデータから生成する構造化ナレッジファイルです。学習した各スキルは、 AWS DevOps エージェントがタスクを実行するときに使用する特定のタイプの知識をエンコードします。起動時に、エージェントスペースの理解、コード依存関係の理解、パイプライントポロジの理解、ツールのベストプラクティスの 4 つの学習スキルを利用できます。

エージェントスペースの理解

エージェントスペース理解スキル (understanding-agent-space) は、接続されたクラウドアカウント、コードリポジトリ、テレメトリ統合を分析して、エージェントスペース内のリソースと関係のマップを構築します。

このスキルは、メインSKILL.mdファイルと一連のリファレンスファイルを生成します。メインファイルには、主要なドメインの概念、デプロイ環境 (AWS アカウントとリージョンのペア、Azure サブスクリプションとリージョンなど）、論理サービスの接続方法を示すコンテナレベルのアーキテクチャ図、アプリケーションの中心となるリクエストパスとトラバースするコンポーネント、およびコードリポジトリのコンテナへのマッピングを含むプレーン言語システムの概要が含まれています。

各論理コンテナは、リソースタイプと ARNs、テーブル名、キュー URLs などの物理識別子を使用して、内部コンポーネント (コンピューティング、データ、メッセージング、ネットワークなど) を説明する専用のリファレンスファイルを受け取ります。リファレンスファイルは、各コンポーネントにリンクされたアラーム、ダッシュボード、モニターなど、オブザーバビリティカバレッジもキャプチャします。また、各コンポーネントを関連するコードリポジトリ、パッケージ、infrastructure-as-code 定義にマッピングし、ソースコードからデプロイされたリソースまでの完全なトレーサビリティチェーンを提供します。

各重要なリクエストパスは、エントリポイントから各中間サービス、データストア、外部依存関係まで、コンポーネントの詳細度でend-to-endのリクエストフローを説明する専用のリファレンスファイルを受け取ります。ファイルには、コンポーネント間のオペレーションとインタラクションメカニズムの順序と、各参加者の責任を示すシーケンスフロー図が含まれています。また、パスに関連するオブザーバビリティシグナルをカタログ化します。各ホップのロググループパターン、アラーム名とディメンションを含む主要なメトリクス (レイテンシー、エラー率、スロットリング、トークンクォータ）、サービスやアカウント間で相関できる分散トレーススパンです。

コードの依存関係について

Understanding Code Dependencies スキル (understanding-code-dependencies) は、service-to-service完全な依存関係マップとパッケージ依存関係マップを生成します。このスキルを使用して、リポジトリの接続方法を理解します。どのサービスがどのサービスを呼び出すか、それらの間でどのイベントが流れるか、どのパッケージを共有するか、インフラストラクチャの境界がどこにあるかなどです。このスキルは、変更の爆発半径の評価、アップストリーム/ダウンストリームの影響の特定、デプロイの順序の理解に不可欠です。

パイプライントポロジについて

Understanding Pipeline Topology スキル (understanding-pipeline-topology) は、リリースまでのステップ、環境プロモーション、デプロイなど、プロジェクトパイプラインを最初から最後までマッピングします。これにより、エージェントは本番稼働環境と本番稼働前環境を区別し、リリースプロセスの変更のステータスを把握できます。

ツールのベストプラクティス

ツールのベストプラクティスのスキルは、 が使用する過去の調査ツールを分析して、効果的な使用パターン、一般的な障害モード、パラメータガイダンスを抽出します。これにより、DevOps エージェントは既知の落とし穴を回避し、無駄なステップを減らして調査を実行できます。スキルは、メインファイルとツールごとのリファレンスファイルのセットを生成します。メインファイルは、各ツールがサポートする調査シナリオと対応するリファレンスファイルへのリンクを一覧表示するルーティングインデックスとして機能します。

ツールごとの各リファレンスファイルには、最大 3 つのセクションを含めることができます。

ライブインフラストラクチャアクセスが利用可能になると、スキルはパターンを含める前に環境に対してパターンを検証します。確認済みのパターンは自信を持って記述され、未確認のパターンは注意深い言語を使用し、未確認のパターンは除外されます。これにより、スキルはインフラストラクチャの現在の状態と一致します。

学習したスキルの管理

DevOps エージェントは、エージェントスペースのアクティビティに基づいて、学習したスキルを自動的に生成および更新します。以下に、各スキルが更新されるタイミングを示します。

DevOps エージェントは、30 回の調査ごとに更新されたツール使用のベストプラクティススキルを生成します。

エージェントスペース理解スキルは、エージェントスペース機能または統合を追加、更新、または削除するたびに実行される学習エージェントによって生成されます。また、アクティブなエージェントスペースについては 3 日ごとに定期的に更新されます。エージェントスペースは、過去 30 日間に少なくとも 1 つの調査が行われた場合、アクティブと見なされます。エージェントスペースに 30 日間調査がない場合、スキルの更新は自動的に一時停止します。新しい調査が開始されると再開されます。

学習したスキルを手動で再生成するには、オペレーターアプリのトポロジページの再生成ボタンを選択するか、エージェントとチャットして、学習したスキルを更新するように依頼します。

非アクティブ化 — 学習したスキルはデフォルトでアクティブです。アクティブの場合、DevOps エージェントは各 DevOps エージェントタスクの開始時にロードします。学習したスキルの適用を停止するには、オペレーターアプリのナレッジページスキルタブから非アクティブ化します。スキルを非アクティブ化しても、スキルは削除されません。スキルは保持され、いつでも再アクティブ化できます。スキルが非アクティブ化されると、DevOps エージェントはそのスキルを認識せずに動作します。対応するマネージドメモリストアをメモリタブから個別に非アクティブ化することもできます。

トポロジビュー — エージェントスペースのウェブアプリのトポロジページでは、エージェントスペース理解スキルを使用して、エージェントスペース環境を論理コンテナおよびコンポーネントとして視覚的に表示します。コンテナを選択すると、そのコンポーネント、リソース識別子、テレメトリが表示されます。

概要レポート — 概要レポートは、DevOps エージェントが環境について知っていることをバージョン管理された読み取り専用ビューで、エージェントスペース理解スキルから算出されます。これは、 AWS DevOps エージェント管理者コンソールのエージェントスペースの詳細ページのサマリーレポートタブと、DevOps エージェントウェブアプリケーションのアーティファクトセクションの 2 つの場所にあります。

エージェントスペースに設定した内容に応じて、レポートにはデプロイ環境、コンテナアーキテクチャ、重要なリクエストパス、コードリポジトリマッピングを含めることができます。各レポートはバージョン管理されているため、以前のバージョンを参照して、時間の経過とともに環境がどのように変化したかを確認できます。ウェブアプリから、レポートに関するチャット を選択して、DevOps エージェントとセクションについて話し合うか、以前のバージョンと比較します。