นักพัฒนาสร้าง AI Agent วิเคราะห์ปัญหาแอปบน SigNoz ถามตอบได้เหมือนเพื่อนร่วมทีม
เจาะเบื้องหลังการสร้าง Why Did It Break เอเจนต์ตรวจจับปัญหาแอปพลิเคชันที่ดึงข้อมูลสดจาก SigNoz พร้อมลิงก์ตรงสู่ทราซหลักฐานจริง
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- พัฒนาขึ้นสำหรับงานแฮกกาธอน Agents of SigNoz ในเดือนกรกฎาคม 2026
- ตอบคำถามเกี่ยวกับปัญหาระบบได้ทันทีด้วยภาษามนุษย์ พร้อมระบุระดับความมั่นใจ
- เชื่อมโยงหลักฐานทุกชิ้นตรงไปยังทราซ (Trace) ของ SigNoz เพื่อความโปร่งใสสูงสุด
- แก้ปัญหาเอเจนต์วนลูปด้วยการจำกัดโควตาคำขอและการตรวจสอบสุขภาพล่วงหน้า
เมื่อระบบโปรดักشنเกิดล่มตอนตีสอง ข้อมูลหลักฐานมักจะมีอยู่แล้วในสแต็กการมอนิเตอร์ ทั้งคำขอที่ระบบจัดการ การเรียกฐานข้อมูล ไปจนถึงไทม์เอาต์ต่างๆ ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ไม่มีข้อมูล แต่อยู่ที่การต้องมานั่งไล่query หาข้อมูลผ่านสถาปัตยกรรมระบบที่ซับซ้อน ซึ่งวิศวกรเวรอาจไม่มีเวลามากขนาดนั้น
นี่จึงเป็นที่มาของโครงการ Why Did It Break ซึ่งเป็นเอเจนต์สืบสวนปัญหาที่ทำงานอยู่บน SigNoz ผู้ใช้งานสามารถพิมพ์ถามคำถามได้เหมือนกับการคุยกับเพื่อนร่วมทีม เช่น "ทำไมระบบเช็คเอาต์ถึงช้า?" จากนั้นเอเจนต์จะทำการรันคิวรีสด วิเคราะห์ร่องรอยเหมือนวิศวกรมืออาชีพ และส่งคำตอบกลับมาพร้อมสาเหตุที่แท้จริง หลักฐาน วิธีแก้ที่แนะนำ และระดับความมั่นใจ ทุกข้อกล่าวหาจะมีลิงก์เชื่อมไปยังทราซที่ใช้พิสูจน์ใน SigNoz ทันที
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
กฎเหล็กข้อเดียวที่ผู้พัฒนาตั้งไว้ก่อนเริ่มเขียนโค้ดคือ ห้ามใช้ข้อมูลปลอม (No faked data) ไม่ว่าจะเป็นเดโมเดตาจำลองหรือคำตอบสำเร็จรูป หากเอเจนต์ไม่สามารถสนับสนุนข้ออ้างอิงจากเทเลเมทรีสดได้ มันจะต้องตอบว่า "ไม่รู้" และลดระดับความมั่นใจลง กฎข้อนี้ทำให้ฟีเจอร์ทุกตัวต้องรอดพ้นจากการใช้งานจริงกับข้อมูลจริงให้ได้
การสร้าง AI Agent สำหรับงาน Observability ถือเป็นก้าวสำคัญที่เปลี่ยนจากการเปิด Dashboard หาข้อผิดพลาดแบบเดิม มาเป็นการสนทนากับระบบโดยตรง อย่างไรก็ตาม ความท้าทายหลักคือการป้องกันไม่ให้ AI มโนคำตอบขึ้นมาเอง การบังคับให้ทุกลิงก์ชี้ตรงไปยัง Trace ID ของระบบจริงจึงเป็นแนวทางสำคัญที่ช่วยสร้างความน่าเชื่อถือในสภาพแวดล้อมโปรดักชันจริง
ระบบเดโมที่ใช้คือ HotROD ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันกระจายรถรับส่งหลายบริการที่รันอยู่ภายใต้โหลด HTTP จริงอย่างต่อเนื่อง ปัญหาระบบช้าและข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นจึงเป็นเรื่องจริง เช่น คำสั่ง MySQL SELECT ที่ใช้เวลาเกินกว่าหนึ่งวินาทีภายใต้ภาวะแย่งชิงทรัพยากร และปัญหา Redis timeout เป็นต้น
ในส่วนของการแจ้งเตือนเชิงรุก (Proactive alerts) เมื่อทราฟฟิกจริงดันอัตราความผิดพลาดเกินเกณฑ์ ระบบประเมินของ SigNoz จะส่งเว็บฮุกมายังแอป เอเจนต์จะทำการตรวจสอบด้วยตัวเองทันทีก่อนที่ใครจะเปิดแดชบอร์ด โดยมันวัดอัตราความผิดพลาดได้ 18.5% เทียบกับเกณฑ์ 10% ของการแจ้งเตือน พร้อมทั้งตรวจสอบข้อกล่าวหานั้นเทียบกับ raw spans ดั้งเดิม
เมื่อใกล้ถึงวันกำหนดส่งงาน ผู้พัฒนาประสบปัญหาโควตา API แบบเสียเงินหมดเกลียว จึงต้องกรองแคตตาล็อกของ OpenRouter เพื่อหาโมเดลฟรีที่รองรับการเรียกใช้เครื่องมือ (Tool-calling) อย่างแท้จริง และสลับไปใช้โมเดลฟรีขนาด 550B ซึ่งทำการสืบสวนได้ถูกต้องแต่ชอบอ้างอิง Trace ID เป็นข้อความธรรมดา จึงต้องทำระบบแบ็คฟิลด์เพื่อดึง Trace ID เหล่านั้นมาแสดงผลเป็นการ์ดหลักฐานที่คลิกได้
ที่มา: Dev.to
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น