Solucionar problemas de redes é difícil. Ferramentas fragmentadas, conhecimento institucional e complexidade crescente tornam este desafio demorado e de alto risco. Mas e se pudéssemos repensar totalmente o processo – usando agentes de IA que raciocinam, verificam e colaboram como uma equipe de engenheiros especializados?
Esta postagem dá início a uma série de três partes sobre Solução de problemas de rede profunda, uma nova abordagem que aplica IA de agente e princípios de pesquisa profunda ao diagnóstico de rede. No submit de hoje apresentamos o conceito e a arquitetura. A seguir, exploraremos como garantimos a confiabilidade e minimizamos as alucinações. A postagem remaining da série se concentrará na transparência e na observabilidade – essenciais para construir confiança em operações orientadas por IA.
Vamos começar com a grande ideia: o que acontece quando uma pesquisa profunda encontra uma solução de problemas profunda?
Como a IA agente está transformando a solução de problemas de rede
A Agentic AI já está remodelando a forma como o trabalho é realizado em todos os setores – e a automação e as operações de rede não são exceção. Entre todas as áreas em que pode ajudar, destacam-se a resolução de problemas e os diagnósticos: são de alto valor, urgentes e notoriamente fragmentados em ferramentas, equipas e conhecimento institucional.
Nesta postagem, gostaria de apresentar o Deep Community Troubleshooting – uma solução de IA de agência inspirada nos agentes de pesquisa profunda popularizados por OpenAI, Anthropic e outros, e desenvolvida especificamente para diagnósticos de rede de vários fornecedores. Ele combina autonomia alimentada por modelo de linguagem grande (LLM) com raciocínio de gráfico de conhecimento, ferramentas específicas de domínio e técnicas de mitigação de erros para acelerar a análise de causa raiz (RCA) enquanto mantém os humanos no controle.
O que é IA de pesquisa profunda e por que ela é importante para redes
Nos últimos meses, vários laboratórios e estruturas de IA líderes introduziram soluções de agentes de pesquisa profunda. Embora não exista uma definição única do que é investigação profunda, poderíamos defini-la como uma abordagem disciplinada e em várias etapas para resolver questões complexas: planear a investigação, pesquisar amplamente, verificar os factos e refinar até que as provas se alinhem. Pense nisso como uma equipe de agentes de IA trabalhando juntos – coletando, validando e sintetizando informações – para fornecer respostas rápidas e confiáveis.
Figura 1: Opção de pesquisa profunda em plataforma common de IA
Se você ainda não explorou recursos de pesquisa aprofundados de plataformas como OpenAI, vale a pena conferir. Esses recursos demonstram que vários agentes colaboram, iteram e refinam seu entendimento até chegarem a uma resposta bem fundamentada.
É uma abordagem poderosa para resolver problemas complexos. E quando você vê isso em ação, surge naturalmente a questão: por que não aplicar essa mesma metodologia à solução de problemas de rede?
Por que a solução de problemas é adequada para IA agente
A solução de problemas é, em sua essência, uma tarefa de pesquisa estruturada:
- Você começa com sintomas (alertas, violações de SLO, tickets de usuários).
- Forme hipóteses e colete evidências (telemetria, logs, configurações, topologia).
- Iterar: testar → refutar → refinar – até chegar a uma causa raiz e uma solução segura.
Esse loop mapeia perfeitamente para sistemas multiagentes que planejam, coletam, validam e resumem — rápida e repetidamente — sem se cansar ou se distrair.
Os agentes com tecnologia LLM podem realmente diagnosticar problemas de rede?
Agentes com tecnologia LLM convidam ao ceticismo justo: alucinações, raciocínio superficial, confiabilidade fraca. A chave é restringi-los e aumentá-los:
- Design centrado em ferramentas: Os agentes nunca “adivinham” o estado do dispositivo; eles o buscam por meio de ferramentas autenticadas (CLI/NETCONF/REST, NMS/APIs, pesquisa de log, captura de pacotes).
- Baseando-se em um gráfico de conhecimento: As entidades e relacionamentos da rede (dispositivos, interfaces, roteamento e encaminhamento digital, sessões do Border Gateway Protocol, serviços) fornecem contexto e restrições, orientando o raciocínio e reduzindo pistas falsas.
- Ciclos de verificação: Os agentes comparam as reivindicações com a telemetria e as regras; conclusões suspeitas devem ser reprovadas a partir de sinais independentes.
- Guarda-corpos determinísticos: Políticas, manuais e verificações de segurança minimizam os riscos com mudanças, a menos que um ser humano aprove.
- Memória e proveniência: Cada etapa é registrada com evidências e linhagens para que os engenheiros possam auditar, reproduzir ou contestar uma conclusão.
Quando você deixa de lado os debates filosóficos e implementa a tecnologia usando uma abordagem cuidadosa, os resultados são convincentes.
Adaptando IA de pesquisa profunda para operações de rede
Os agentes de pesquisa profunda se destacam por orquestrar vários especialistas que:
- Planeje uma linha de investigação
- Reunir e sintetizar evidências
- Iterar até que a confiança seja alcançada
O Deep Community Troubleshooting adapta esse padrão às redes.
Conheça os agentes: funções no diagnóstico de rede baseado em IA
Para manter tudo funcionando de maneira suave e rápida, as redes modernas podem contar com uma combinação de agentes inteligentes de IA – cada um lidando com uma parte específica da solução de problemas ou correção de problemas. Estes são alguns dos principais agentes que impulsionam esta nova abordagem:
- Agente de solução de problemas profundos: Interpreta o problema e identifica hipóteses.
- Testador de hipóteses: Avalia a validade da hipótese.
- Agentes de consulta: Raciocine sobre uma solicitação e elabore um plano sobre como atendê-la, dividindo-o em etapas menores que serão executadas de forma autônoma.
- Sintetizador RCA: Reúne uma causa raiz clara com evidências, efeitos colaterais e confiança.
- Desenhista de remediação: Propõe ações seguras e planos de reversão; caminhos para aprovação.
Cada agente é alimentado por LLM, baseado em gráficos de conhecimento e executado com mecanismos integrados de segurança e confiabilidade.
Pilares centrais da arquitetura do Deep Community Troubleshooting
Vamos dar uma olhada mais de perto nos principais componentes que tornam o Deep Community Troubleshooting inteligente e seguro. Eles vão desde gráficos de conhecimento e LLMs até ferramentas, salvaguardas e supervisão humana que mantêm tudo fundamentado.
• Gráfico de conhecimento: Um KG continuamente atualizado modela dispositivos, hyperlinks, protocolos, serviços, políticas e suas alterações temporais. Ele fornece:
- Raciocínio de caminho e raio de explosão (quem é afetado e por quê)
- Restrições políticas (como é “bom”)
- Desambiguação de entidades (por exemplo, eth1/1 versus Gi0/1) e normalização de vários fornecedores.
• Grandes modelos de linguagem: LLMs são os cérebros de um agente e determinar o agente’é capacidade de raciocinar, planejar, e interagir com o gráfico de conhecimento e as ferramentas, para concluir o metas.
• Ferramentas e adaptadores de domínio: A solução profunda de problemas de rede depende de uma ampla variedade de ferramentas e adaptadores de domínio, como conectores para CLI, NETCONF, RESTCONF, telemetria de streaming, SNMP, syslog, NMS/ITSM, CMDB, corretores de pacotes e APIs de nuvem, para garantir que os agentes atuem apenas com base em fatos que podem verificar diretamente por meio de fontes confiáveis.
• Técnicas de mitigação de erros: Várias técnicas são usadas em paralelo para minimizar a probabilidade de um erro. (Fique ligado para mais detalheé nesta em o próxima parcela deste série.)
• Segurança humana: Agentes são Read; as alterações propostas são estruturadas como rascunhos de remediação com diferenças, análise de impacto e reversão.
Como os agentes de IA melhoram as operações de rede e o MTTR
Isto é perturbador, transformacional – talvez até assustador. Mas aumenta as equipes de operações de rede além do que qualquer outra tecnologia permitiu até agora.
As redes são heterogêneas, de vários fornecedores, dinâmicas e – gostemos ou não – uma parte significativa dos dados necessários para solucionar problemas não é estruturada. Em uma configuração como essa, os agentes de IA podem realmente avançar e ajudar os engenheiros de rede a fazer mais – de forma mais rápida, mais inteligente e com menos trabalho handbook.
Quando algo quebra, você pode desejar ter dez engenheiros para descobrir a causa raiz. E claro, talvez sim, se você estiver em uma grande organização. Mas com agentes de IA, você não precisa de dez pessoas; você pode criar dez agentes, ou até cem, todos trabalhando em paralelo sob a orientação de um único engenheiro. Essa é a beleza do software program: ele nos permite repensar a forma como abordamos os problemas, avaliando dezenas de hipóteses de uma só vez para determinar onde o problema realmente começou. As consequências disso são tangíveis:
- MTTR mais rápido: Os agentes comprimem o espaço de busca e automatizam a rotina.
- Melhor relação sinal-ruído: As descobertas são ancoradas em evidências verificáveis e no contexto gráfico.
- Alavancagem do engenheiro: Concentre os humanos em casos novos e de alto julgamento; delegar as tarefas rotineiras.
- Consistência em toda a frota: Use sempre a mesma investigação metódica entre fornecedores.
A visão da Cisco para solução de problemas de rede orientada por IA
O Deep Community Troubleshooting exemplifica nosso investimento em IA de agente prática e segura para redes reais. Ele foi projetado para ambientes de vários fornecedores e desenvolvido para atender às equipes de rede onde elas estiverem: ferramentas existentes, controle de alterações estabelecido e necessidades claras de auditoria. Ele representa a inovação líder do setor em diagnóstico de rede e, até onde sabemos, a primeira solução de agente do setor com essa amplitude de aplicabilidade em configurações de vários fornecedores, e está chegando como parte de nosso Automação de rede cruzada solução.
Conecte-se com a Cisco para explorar diagnósticos de rede alimentados por IA
Se você está explorando como delegar mais diagnósticos ao software program – de forma segura e confiável – adoraríamos nos conectar. A solução profunda de problemas de rede ajuda as equipes a se moverem mais rapidamente, reduzir o trabalho e tornar cada incidente um pouco menos…incidente.
Quer mergulhar mais fundo? Vamos nos conectar, nos divertir explorando essa tecnologia e fazer coisas incríveis acontecerem juntos. Por favor, junte-se a nós.
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