AWSが自動インシデント調査のためのDevOpsエージェントを一般提供開始
AWSは、生成AIを活用し、開発者や運用者がAWS環境における問題のトラブルシューティング、デプロイメント分析、運用タスクの自動化を支援するアシスタント「DevOps Agent」の一般提供を開始した。
キーポイント
製品の一般提供開始
AWSが生成AIを搭載した運用支援ツール「DevOps Agent」の一般提供（GA）を発表した。
主な機能と目的
開発者や運用者がAWS環境での問題解決、デプロイメント分析、運用タスクの自動化を支援することを目的としている。
技術的特徴
生成AIを動力源としたアシスタントとして機能し、運用業務の効率化を図る。
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影響分析
AWSが提供するクラウドネイティブな運用（DevOps）領域に生成AIを本格導入した点で注目される。これにより、AWSユーザーの運用負荷軽減と効率化が進み、クラウド運用の自動化トレンドを加速させる可能性がある。
編集コメント
AWSのエコシステム内での生成AI活用が具体化した事例。内容は簡潔な発表文であり、技術的詳細や他社比較などの深堀り情報は含まれていない。
AWSは、開発者や運用担当者が問題のトラブルシューティング、デプロイメントの分析、AWS環境全体での運用タスクの自動化を支援するために設計された生成AI（generative AI）搭載のアシスタント「DevOps Agent」の一般提供を開始したと発表した。
re:Invent 2025でプレビュー版が公開され、Amazon Bedrock AgentCoreを基盤として構築されたDevOps Agentは、アプリケーション間の関係性を学習し、観測ツール（observability tools）、ランブック（runbooks）、コードリポジトリ（code repositories）、CI/CDパイプライン（CI/CD pipelines）と連携することでインシデントを分析する。このエージェントはテレメトリー（telemetry）、コード、デプロイメントデータを相関させて問題を自律的に分類・優先付けし、解決を加速させるとともに、過去のインシデントのパターンを特定して将来の停止を防ぐ改善策を提案する。一般提供を発表したAWSシニアソリューションアーキテクトのMadhu Balajiは次のように記している：
深夜2時のページングに対応するSRE（Site Reliability Engineer）は、複数のソースからのテレメトリーを手動で相関させ、サービス間の依存関係をトレースし、仮説を立てなければならない——これは通常数時間を要するプロセスだ。システムの複雑さが増すにつれて、AI搭載の運用チームメイト——SREエージェント——の必要性がますます明確になっている。
一般提供に伴う主な改善点は、Azureおよびオンプレミス環境（on-prem environments）でのアプリケーション調査機能の追加、機能を拡張するためのカスタムエージェントスキルのサポート、およびカスタムチャートとレポートの提供である。Balajiはさらに次のように述べている：
DevOps Agentは受動的なQ&Aツールではなく、自律的なチームメイトである。CloudWatchアラーム、PagerDutyアラート、Dynatrace Problem、ServiceNowチケット、またはWebhook（webhook）を通じて設定したその他のイベントソースからインシデントが発火すると、エージェントは人間の指示を待たずに即座に調査を開始する。
別の記事で、Janardhan Molumuri、Bill Fine、Joe Alioto、Tipu Qureshiの各氏は、サーバーレスURL短縮アプリケーション（serverless URL shortener application）を例に挙げ、DevOps Agentで自律的インシデント対応のためにエージェント型AI（agentic AI）をどのように活用するかを説明している。彼らは次のように記している：
MCP（Model Context Protocol）を通じた拡張性と、CloudWatch、Datadog、Dynatrace、New Relic、Splunk、Grafana、GitHub、GitLab、Azure DevOpsとの組み込み統合により、エージェントはチームの運用データが保存されている場所からシグナルを収集できることが保証される。
出典：AWS blog
クラウドプロバイダーによると、DevOpsチームはログやモニタリングシステムに接続されたAIコーディングツールを使用してインシデント調査を始めることが多いが、これらのツールには大規模な複雑な本番環境を管理するために必要な広範なコンテキストと運用制御が欠けている。Agentic Hamburgの共同クリエイターであるSebastian Korfmannは次のように記している：
初期の数値は魅力的だ。プレビュー版ではMTTR（Mean Time To Recovery）が最大75％低下し、根本原因の特定精度は94％に達している。Datadog、Grafana、Splunk、PagerDuty、ServiceNowなどとの統合に対応している。
The Duckbill GroupのチーフクラウドエコノミストであるCorey Quinnは次のようにコメントしている：
あなたは深夜2時のオンコールエンジニアが行う作業をAIに代行させる特権のために支払っているのだ。唯一の違いは、その後にチームに対してパッシブアグレッシブにSlackで文句を言わないことだ。MTTRは数時間から数分に短縮されるが、請求書は数分から数時間に伸びる。
人気のRedditスレッドにおいて、多くの開発者がアカウンタビリティモデル（accountability model）の欠如について疑問を呈しており、ユーザーThe_Flexing_Dudeは次のように質問しています。
先月、本番環境（production environment）をダウンさせたのは同じものですか？
一般提供（general availability）に伴い、本サービスは有料化されました。料金はエージェントが運用タスクに費やす累積時間に基づき、1秒単位で請求されます。AWS Supportの顧客は、前月のサポート利用額に基づき月間のDevOps Agentクレジットを受け取ります。利用可能なクレジットの割合はサポートレベル（support level）に応じて決定されます。本サービスは現在、バージニア北部、アイルランド、フランクフルトを含む6つのリージョン（regions）で利用可能です。
別の発表として、AWSはSecurity Agentオンデマンドペネトレーションテスト（on-demand penetration testing）を一般提供しました。AI搭載エージェントはアプリケーション設計、コード、ランタイム挙動（runtime behavior）を継続的に分析し、オンデマンドでのペネトレーションテストを自動実行して、悪用可能なセキュリティ脆弱性を特定します。
About the Author
Renato Losio
Renatoはクラウドアーキテクト（cloud architect）、テクニカルリード（tech lead）、クラウドサービススペシャリストとして豊富な経験を持っています。現在ベルリン在住で、プリンシパルクラウドアーキテクト（principal cloud architect）としてリモート勤務しています。主な関心領域はクラウドサービスとリレーショナルデータベース（relational databases）です。InfoQの編集者を務め、AWS Data Heroに認定されています。LinkedIn（LinkedIn）で連絡を取ることができます。
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原文を表示
AWS has announced the general availability of DevOps Agent, a generative AI–powered assistant designed to help developers and operators troubleshoot issues, analyze deployments, and automate operational tasks across AWS environments.
Introduced in preview at re:Invent 2025 and built on Amazon Bedrock AgentCore, DevOps Agent analyzes incidents by learning application relationships and integrating with observability tools, runbooks, code repositories, and CI/CD pipelines. The agent correlates telemetry, code, and deployment data to autonomously triage issues, speed up resolution, and identify patterns in past incidents to recommend improvements that help prevent future outages. Announcing the general availability, Madhu Balaji, senior solution architect at AWS, writes:
A SRE responding to a 2 AM page must manually correlate telemetry from multiple sources, trace dependencies across services, and form hypotheses — a process that routinely takes hours. As systems grow in complexity, the need for an AI-powered operational teammate — an SRE agent — has become increasingly clear.
The main improvements introduced with the general availability have been the ability to investigate applications in Azure and on-prem environments, support for custom agent skills to extend capabilities, and custom charts and reports. Balaji adds:
DevOps Agent is not a passive Q&A tool, it is an autonomous teammate. When an incident triggers via a CloudWatch alarm, PagerDuty alert, Dynatrace Problem, ServiceNow ticket, or any other event source you configure through the webhook, the agent begins investigating immediately without human prompting.
In a separate article, using a serverless URL shortener application as an example, Janardhan Molumuri, Bill Fine, Joe Alioto, and Tipu Qureshi explain how to leverage agentic AI for autonomous incident response with DevOps Agent. They write:
Extensibility through the MCP and built-in integrations with CloudWatch, Datadog, Dynatrace, New Relic, Splunk, Grafana, GitHub, GitLab, and Azure DevOps ensures the agent can pull signals from wherever the team’s operational data lives.
Source: AWS blog
According to the cloud provider, DevOps teams often start incident investigations using AI coding tools connected to logs and monitoring systems, but these tools lack the broader context and operational controls needed to manage complex production environments at scale. Sebastian Korfmann, co-creator of Agentic Hamburg, writes:
The early numbers are compelling: up to 75% lower MTTR and 94% root cause accuracy in preview. Integrates with Datadog, Grafana, Splunk, PagerDuty, ServiceNow, and more.
Corey Quinn, chief cloud economist at The Duckbill Group, comments:
You're paying for the privilege of having AI do what your 2 AM on-call engineer does, except it won't passive-aggressively Slack the team about it afterward. MTTR drops from hours to minutes; invoices go from minutes to hours.
In a popular Reddit thread, many developers question the lack of an accountability model, with user The_Flexing_Dude asking:
Is that the same one that dropped a production environment last month?
With general availability, the service is no longer free, with the pricing based on the cumulative time the agent spends on operational tasks, billed per second. AWS Support customers receive monthly DevOps Agent credits based on their previous month’s support spending, with the percentage of the credits available based on the support level. The service is currently available across six regions, including Northern Virginia, Ireland, and Frankfurt.
In a separate announcement, AWS made Security Agent on-demand penetration testing generally available. The AI-powered agent continuously analyzes application design, code, and runtime behavior to automatically perform on-demand penetration testing and identify exploitable security vulnerabilities.
About the Author
Renato Losio
Renato has extensive experience as a cloud architect, tech lead, and cloud services specialist. Currently, he lives in Berlin and works remotely as a principal cloud architect. His primary areas of interest include cloud services and relational databases. He is an editor at InfoQ and a recognized AWS Data Hero. You can connect with him on LinkedIn.
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