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Vista previa
Agent Console está en Preview y disponible para todos los clientes de Datadog.
El Agent Console proporciona monitoreo centralizado para los agentes de IA en toda su organización. Recopila registros y métricas de los agentes de codificación y de los propios Bits AI Agent de Datadog, presentándolos en tiempo real para brindarle visibilidad sobre el uso, costo, latencia, impacto en la productividad y patrones emergentes de problemas.
Agent Console soporta los siguientes agentes de codificación:
| Herramienta | Descripción |
|---|
| Claude Code | Herramienta de codificación agente de Anthropic |
| Cursor | Editor de código potenciado por IA |
| GitHub Copilot | Herramienta de finalización de código potenciada por IA de GitHub |
Agentes de codificación
La Coding Agents pestaña te brinda una vista general de la actividad de los agentes de codificación en toda tu organización. Por defecto, la vista agrega todos los agentes de codificación y se puede filtrar a un solo agente.
Hallazgos del agente
El Agent Findings panel resume la actividad de alto nivel para el rango de tiempo seleccionado, incluyendo el gasto total, total de usuarios, sesiones, tiempo para fusionar, líneas de código y giros promedio por sesión. El gráfico apilado desglosa la actividad por agente (por ejemplo, Claude Code y Cursor) para que puedas comparar la adopción a lo largo del tiempo.
Métricas de impacto
El panel Impact Metrics mide el efecto del desarrollo asistido por IA en tu ciclo de vida de entrega de software utilizando métricas al estilo DORA, con comparaciones lado a lado entre el trabajo asistido por IA y el trabajo no asistido por IA.
- Adopción: Rastree cuánto código se produce mediante IA, incluyendo commits asistidos por IA y PRs asistidos por IA.
- Velocidad: Mida la rapidez con la que los cambios llegan a producción, incluyendo el tiempo de entrega de cambios y el tiempo de revisión de PR.
- Estabilidad: Rastree qué tan confiables son los cambios después del lanzamiento, incluyendo la tasa de fallos de cambios y el tiempo de recuperación.
Problemas detectados
El panel Detected Problems destaca patrones de problemas comunes que tu equipo está encontrando y recomienda soluciones. El diagrama de Sankey muestra cómo los patrones de problemas (como verificaciones omitidas, bucles de reintento y relecturas de archivos) fluyen desde agentes individuales hacia repositorios específicos, con un costo mensual estimado para cada patrón.
Seleccione un patrón para abrir una vista de detalle que incluye la definición del patrón, el costo mensual estimado en toda su organización, una lista de sesiones marcadas y una solución recomendada.
Paneles de agentes individuales
Seleccione una tarjeta de agente para abrir un panel dedicado para ese agente de codificación. Cada panel incluye mosaicos de resumen para gasto total, sesiones, commits y líneas añadidas, junto con gráficos de rendimiento que cubren volumen de solicitudes, latencia, patrones de uso del modelo, líneas añadidas vs. eliminadas y aceptaciones vs. rechazos de herramientas.
Filtre cada panel por equipo, usuario, repositorio y rango de tiempo.
Analiza el uso de los agentes
La pestaña Analytics proporciona detalles granulares para individuos y equipos, ayudándole a identificar usuarios destacados, valores anómalos y patrones de adopción a nivel de equipo.
Comparación de equipos
El panel Comparison muestra el gasto de su equipo, el costo por línea y el uso del modelo en relación con otros equipos y la organización en general. El gráfico de líneas muestra la métrica seleccionada por ingeniero a lo largo del tiempo, y la tabla desglosa el gasto por ingeniero, el costo por PR, el tiempo para fusionar y las sesiones para cada equipo. Los insights a la derecha destacan tendencias notables, como equipos que están funcionando muy por encima o por debajo del promedio de la organización.
Seleccione Team Details en una fila para abrir la vista de ese equipo.
Analítica de usuarios
El panel User Analytics desglosa la actividad por usuario individual.
Usuarios principales
Tres tablas de clasificación clasifican a sus principales contribuyentes por gasto, líneas generadas y PRs fusionados.
Líneas generadas vs. gasto
El gráfico Lines Generated vs Spend representa a cada usuario como un punto, con el tamaño del punto reflejando el número de sesiones. Ambos ejes son configurables para que puedas comparar líneas generadas, PRs o gasto.
Costo por usuario a través de agentes
La User Cost Across Agents tabla lista cada usuario, los agentes que usa, el costo de su modelo (con un desglose por modelo), las líneas de código generadas y el número de sesiones. Busque un usuario específico u ordene por cualquier columna.
Seleccione un usuario para abrir una vista de detalles que incluye su gasto, líneas generadas, solicitudes de extracción, porcentaje de adopción de IA, mezcla de modelos y solicitudes de extracción recientes. Cambie a la pestaña GitHub Pull Requests para ver el historial completo de PR del usuario.
Bits AI Agent
La pestaña Bits AI Agents muestra el uso de los agentes de IA integrados de Datadog junto a sus agentes de codificación. La vista combinada de investigaciones, sesiones y ejecuciones a través de todos los agentes de Datadog le permite correlacionar la actividad de Bits AI con el resto de su organización.
Las tarjetas individuales resumen la actividad de cada Bits AI Agent, incluyendo Bits AI SRE, Bits AI Dev Agent y Agent Builder. Seleccione View Details en una tarjeta para examinar ese agente.
Configurar
Para comenzar a enviar datos a Agent Console, consulte Configurar Agent Console.
Lectura adicional
Más enlaces, artículos y documentación útiles:
