据SiliconANGLE报道，Grafana Labs于2026年10月20日在ObservabilityCON 2026上宣布对Grafana Cloud平台进行一系列更新，推出用于监控AI工作负载和自主代理的AI代理套件，并把代理会话与大语言模型对话作为标准遥测信号处理，以扩展AI可观测性。
更新包括Assistant Watchers、Grafana Cloud Agents预览版和Pages。Grafana Labs称，Assistant Watchers是常驻代理，用于观察并学习其他代理的正常遥测模式，在其行为出现异常、酿成更大问题前发出标记。Cloud Agents提供受控环境，让AI结合生产行为分析代码，并准备可由人工审查的软件修复。Pages则让团队为AI工作负载构建定制化、类应用的可视化，提供比标准仪表盘更深入的洞察。
Grafana Labs表示，传统可观测性工具难以为AI模型和代理提供足够洞察，调试因此变得困难。其做法是把代理会话和大语言模型对话视为与日志、指标、追踪类似的遥测信号，使客户能在更广泛的IT基础设施背景下监控这些系统的性能。
Grafana Labs AI高级总监Mat Ryer表示，企业希望AI代理从人类手中接管更多工作，但前提是每一步都有证据和控制。“Watchers发现新问题，调查帮助诊断，Cloud Agents准备修复供人工审查，”他说，“它们让Grafana Cloud更自主，把检测、诊断和建议行动纳入一个基于团队自身遥测的工作流。”
针对云端运行AI的成本，Grafana Cloud Logs引入查询性能增强，基于该公司近期收购Logline获得的技术。Grafana Labs称，这可以在不增加额外成本的情况下，加快对特定请求ID等低频数据的全文搜索。Adaptive Telemetry Suite中的Adaptive Logs Archive允许企业用户用开放数据格式把日志路由到自己的对象存储桶，以较低成本保留可观测性数据，供未来调查和合规检查。
Grafana Labs还推出Knowledge Graph和Digital Experience Monitoring，试图覆盖AI与传统云工作负载的全栈可见性。Knowledge Graph可把基础设施和应用依赖与真实用户体验连接起来，让AI代理和人类工程师在调查问题时看到共享的运行时上下文。Mobile Observability和Session Replay工具则让团队从用户视角查看问题。
产品总监Richard Lam表示：“大多数团队没有监控问题。他们有的是技术债务问题：每一层都有遥测数据，却没有办法把它与受影响的客户联系起来。”他说，在每个Grafana Cloud栈中放入知识图谱，并将其从基础设施扩展到用户，使统一可观测性成为基础，而不是每个团队必须自行拼装的东西。