Resolve.ai

Resolve.ai는 모든 당직 교대에 들어가 경보가 울리는 순간 조사를 시작한다. 경보를 분류하고 심각도를 판단하며 근거와 함께 영향 범위를 특정하므로, 호출된 사람은 빈 화면이 아니라 리포트를 연다. 알려진 패턴은 사람 손 없이 처리되고, 회사는 이 부하 이동으로 당직 생산성이 최대 75% 올라간다고 밝힌다.

어려운 인시던트에는 숙련 엔지니어의 전쟁방처럼 전문화된 에이전트 팀이 병렬로 붙는다. 각 에이전트가 맡은 증거를 가져오고, 결과는 리포트에 들어가기 전에 운영 데이터와 대조해 검증된다. 기반은 회사가 HiveMind라 부르는 공용 계층으로, 실시간 상태와 경보, 최근 변경을 보관해 에이전트가 인시던트를 넘나들며 점을 잇게 한다.

리포트의 각 결과는 당신이 확인할 수 있는 운영 증거에 기대며, 자신감 넘치는 단일 추측이 아니다. 리포트는 무슨 일이 있었는지, 인과 사슬, 영향, 근본 원인을 각 주장의 근거 데이터와 함께 보여준다. 첫 가설이 버티지 못하면 결과를 파고들거나 맥락을 더하거나, Workbench 화면에서 에이전트를 새 가설로 돌릴 수 있다.

에이전트는 문제를 설명하는 데 그치지 않고 결론을 내고 움직인다. 끝까지 돈 런북은 시끄러운 경보를 조용히 시키거나 GitHub Action을 실행하거나 문제를 올바른 팀으로 넘길 수 있다. 패턴마다 사람이 승인할지, 알려진 사안은 에이전트가 스스로 처리하게 둘지를 엔지니어가 고른다.

플랫폼은 관측성, 인프라, 코드, 채팅, 지식에 걸친 60개 이상의 도구와 연결된다. 텔레메트리에는 Datadog, Grafana, Splunk, Prometheus, Dynatrace, New Relic이, 인프라에는 AWS, Google Cloud, Kubernetes가, 코드에는 GitHub, GitLab, Cursor가 들어간다. 협업은 Slack과 Microsoft Teams가 맡고, MCP, API, Webhook으로 자체 시스템도 붙일 수 있다.

결과, 우선순위 목록, 조치는 Slack, Microsoft Teams, CLI, 네이티브 UI, 또는 자체 코딩 에이전트에 나타난다. 그래서 새 콘솔을 익히지 않고도 효과를 보고, 에이전트는 팀이 하루 종일 보는 도구 안에서 합류한다. 채팅에 올라온 리포트가 곧 Workbench에서 열어 조사를 지휘하는 그 리포트다.

Resolve.ai는 토큰이나 추론 원가가 아니라 에이전트가 하는 작업 종류에 대응하는 크레딧으로 과금한다. 아래에 깔린 AI 인프라를 모델링하지 않고도 작업량이 지출로 어떻게 바뀌는지 알 수 있게 하자는 것이 회사의 의도다. 채팅, 분류, 조사, 백그라운드 작업으로 사용이 늘어도 비용을 읽기 쉽게 유지하려는 설계다.