關於 Resolve.ai
About
Resolve.ai 是什麼
Resolve.ai 是一款 AI 維運平台，打造會替你扛下生產環境可靠性工作的 AI SRE 代理。它的賣點是自主事故應變：每次告警響起，不再是工程師從床上爬起來，而是一組 AI 值班代理先分類、交叉比對整個技術堆疊的訊號、寫好結論，再決定是要把雜訊關掉，還是帶著完整脈絡往上呈報。公司把這件事形容成「由機器替人值班」。講到底，就是把生產環境事故管理交給代理，訴求也很直接：縮短 MTTR，讓 AI 可靠性工程少一點壓在工程師肩上。
它想解決的痛點，任何工程團隊都不陌生。可靠性工作吃掉晚上和週末，同一類故障反覆查，值班的人遲早被磨光。Resolve.ai 把這份工作當成一組代理來處理，而不是單一聊天機器人：資料庫代理看查詢效能，基礎架構代理盯著 Pod 和設定變更，程式碼代理讀最近的提交，日誌代理翻錯誤輸出。四路同時開工。
有兩件事要先講清楚。它是企業級產品，走 Demo 洽談，計價用信用點數、跟代理做的工作量綁在一起，所以沒有自助方案、也沒有公開價目表。另外，它的價值取決於你有沒有把它接上自家的遙測、程式碼和基礎架構，因此上線是一項實打實的整合工程，不是註冊一下就能用。
開始使用
- 預約 Demo，讓團隊釐清你想涵蓋哪些流程，例如值班分類、事故處理或週期性任務
- 接上你的可觀測性、基礎架構、程式碼和聊天工具，讓代理讀得到生產環境脈絡
- 把代理指向你的告警來源，並訂出它可關閉、可修復、可向上呈報的界線
- 在 Slack、Teams 或原生介面查看結論，之後讓代理自行處理已知樣態，其餘由團隊核可
產品資訊
快速了解 Resolve.ai 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 平台與 SRE 團隊：輪值背呼叫器的工程師，希望例行告警在把人叫醒前就查好
- 值班工程師：想在一班開始時就看到結論和脈絡，而不是滿滿的原始告警
- DevOps 與基礎架構團隊：跑 Kubernetes 和雲端，需要盯住組態漂移與變更的人
- 工程主管：想減少被拉進戰情室的人數，同時壓低生產環境的停機時間
任務
- 告警分類：幾分鐘內查完每一則告警，決定關閉、修復還是呈報
- 事故調查：針對日誌、指標、追蹤與近期部署同步提出假設，直到確認根因
- 緩解與修復：在重大事故中恢復服務，並對反覆發生的故障推動永久修復
- 生產自動化：依排程或觸發條件執行部署監看、漂移偵測與報表
情境
- 凌晨三點告警作響：代理先查完並貼出結論，值班工程師甚至還沒被叫醒
- 同一類故障一再回頭：代理追出根本問題，把生產脈絡交給程式碼代理去修
- 戰情室正要成形：代理先把時間線和影響範圍拼好，需要進去的人就更少
- 告警雜訊越滾越大：代理把已知樣態靜音，真正的問題轉給對的負責人
- 剛發布一次部署：代理盯住跟這次變更相關的漂移與退化
主要功能
自主值班
Resolve.ai 會加入每一輪值班，告警一響就開始調查。它分類告警、判斷嚴重度、帶著證據圈出影響範圍，被叫到的人打開的是一份報告，而不是空白畫面。已知樣態不必人工介入，公司稱這樣的負載轉移讓值班產出最多提高 75%。
平行代理團隊做調查
比較難的事故會交給一組專職代理並行處理，就像一群資深工程師組成的戰情室。每個代理負責自己那塊證據，結論在進報告前會先對照生產資料驗證。整件事跑在公司稱為 HiveMind 的共用層上，該層保存即時狀態、告警與近期變更，讓代理能把跨事故的線索串起來。
可驗證的根因分析
報告裡的每一條結論都綁著你能檢視的生產證據，不是單憑一個很有把握的猜測。報告會交代發生了什麼、因果鏈、影響與根因，並附上支撐每項說法的資料。第一個推論站不住腳時，你可以深入某條結論、補上脈絡，或在 Workbench 介面把代理帶往新的假設。
手冊式結論與動作
代理不只描述問題，還會下結論並採取行動。一份跑完的手冊可以靜音吵雜的告警、執行 GitHub Action，或把問題轉給正確的團隊。每個樣態要人工核可，還是讓代理自行處理已知情況，由工程師自己決定。
60 多項整合，涵蓋整個堆疊
平台能接上超過 60 種工具，橫跨可觀測性、基礎架構、程式碼、聊天與知識。遙測方面有 Datadog、Grafana、Splunk、Prometheus、Dynatrace 和 New Relic；基礎架構方面有 AWS、Google Cloud 和 Kubernetes；程式碼方面有 GitHub、GitLab 和 Cursor。協作由 Slack 和 Microsoft Teams 負責，MCP、API 與 Webhook 則讓你接上自家系統。
在你團隊原本的地方運作
結論、優先清單和動作會出現在 Slack、Microsoft Teams、CLI、原生介面，或你自己的程式碼代理裡。如此一來，想用的人不必學一套新主控台，代理也能在團隊整天盯著的工具裡跟他們會合。送到聊天室的報告，就是你在 Workbench 打開、用來指揮調查的那份。
信用點數計價，可預期
Resolve.ai 以信用點數計價，點數對應代理實際執行的工作類型，而不是權杖或底層推論成本。公司的說法是，你不必去建模下面的 AI 基礎架構，就能看懂工作量怎麼換算成花費。用意是讓聊天、分類、調查與背景任務的用量成長時，成本仍維持可預期。
優缺點
優點
- 代理在有人被叫醒前就開始調查，縮短了從告警到根因的時間
- 專職代理並行處理多個假設，不是一條線性調查走到底
- 結論綁著可驗證的生產證據，不是未經檢視的單一猜測
- 60 多項整合，很可能接得上你現有堆疊所在的地方
- 報告與動作直接進 Slack、Teams 或你的程式碼代理，不必再導入一套新主控台
缺點
- 沒有免費方案、也沒有公開價目表，不跟業務談就無法評估成本
- 信用點數計價意味著帳單會隨代理的工作量變動，需要持續盯著
- 要發揮完整價值就得接上遙測、程式碼與基礎架構，上線是實打實的工程
- 產品瞄準生產工程團隊，規模較小或非技術背景的買家在這裡著墨不多
常見問題
Resolve.ai 是一款 AI SRE 平台。它的自主代理會值班、分類告警、並行調查事故，並針對反覆出現的生產故障推動修復。代理橫跨你的可觀測性、基礎架構、程式碼與聊天工具運作，再把結論和動作貼到團隊原本工作的地方。
相關內容
探索與 Resolve.ai 相關的工具、技能與文章。
Resolve.ai 替代方案
Base Code
Base44 (Wix) · 程式設計 · 生產力Base Code 是 Base44 推出的共享雲端開發環境。團隊在對話中描述對既有 GitHub 儲存庫的修改，看著預覽確認結果，再以 Pull Request 交回工程團隊。
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · 寫作 · 圖片 · 程式設計Google EmbeddingGemma 2 是 7.4 億參數的開源模型，能把文字、程式碼、圖片、音訊與影片畫面轉成同一個 768 維空間裡的向量，在手機與筆電上就能執行。
GitGlow
GitGlow · 程式設計 · 生產力GitGlow 是桌面版 Git 用戶端，把你自己的程式碼與 AI 代理程式的變更集中在同一份審查裡，讓你在交付前看清楚機器上究竟要送出什麼。