실제 도구에 도달, docs의 상단에 chatbot하지
Mon-Ai에게 질문을하고 기술자가 무엇을 할 것인가: 하드웨어 및 소프트웨어 재고를 잡아, 현재의 메트릭을 읽고, 최근 변경을 확인하고, 디바이스의 상관 관계. 플랫폼 자체 도구 레이어를 통해 작동하기 때문에, 그 답변은 일반적인 교육 데이터에서 아닙니다. 그리고 그 같은 도구가 행동 할 수 있기 때문에 대화는 대답에서 끝나지 않습니다. "이 12 개의 엔드 포인트를 잡아"또는 "서비스를 받다"는 일을 할 수 없습니다, 그것은 당신에게 방법을 알려.
동일한 도구 층은 다음과 같습니다. 외부 AI 클라이언트는 Monitic의 MCP 서버에 연결하고 동일한 권한 검사, 문 및 로깅 아래 플랫폼을 운영 할 수 있습니다.
Investigation 워크플로우: root 원인에 대한 경고
Alert triage는 AI 조수가 유지되는 곳입니다. Mon-Ai는 alert end to end to end를 조사합니다. 영향을받는 기계를 쿼리하고, 함대 기본에 대해 비교하고, 노이즈에서 별도의 신호로 수집 된 exporter 메트릭스에 anomaly detection를 사용합니다. 모든 단계는 작동을 보여줍니다 : 명령은 ran과 출력이 스레드에서 볼 수 있으므로 검토자는 verdict를 신뢰 대신하는 이유의 사슬을 확인할 수 있습니다. 수정이 실제 쉘을 필요로 할 때, AI 터미널과 같은 세션, 동일한 난간을 확장합니다.
Scoped by RBAC, 감사 트레일에 로그인
Mon-Ai는 그것을 지시하는 사람 보다는 권위를 결코 가지고 있지 않습니다. RBAC 권한 및 회사 액세스 경계 내에서 엄격하게 작동 - 한 클라이언트의 함대에 대한 기술 범위는 한 콘솔에서 많은 10ants를 실행하는 MSP에 상관없이 정확히 동일한 방법을 범위를 얻었다. 인간의 확인에 대한 행동 게이트에서 위험 작업 중지, 및 관리자 승인 작업은 항상 명시적 승인이 필요합니다. 이후, 모든 AI 액션은 그가 지시 한 감사 트레일에 앉아, 그래서 보안 검토는 쿼리, 재구성하지 않습니다.
당신의 모형, 당신의 지위
조수는 멀티 프로바이더 LLM 아키텍처에서 실행됩니다. 자신의 AI 공급자와 API 키를 가져 와서 기존의 데이터 계약과 모델 거버넌스를 유지하십시오. 모델에 도달하기 전에 PII anonymization 층 프로세스 요청, 그래서 티켓과 엔드포인트의 개인 데이터는 공급자에게 원하지 않습니다.
작업
- AI Terminal - 조사가 최종점에서 실제 암호화된 쉘을 필요로 할 때.
- Monitic AI 개요 - 모든 AI 액션 뒤에 신뢰 모델 : 게이트, 감사, 득점, 증거.
- Automation - 패치, 스크립트 및 배포에 대한 보조 사용 실행 엔진.
자주 묻는 질문
조수는 실제로 질문에 응답하는 저쪽에 할 수 있습니까?
그것은 실제 작업을 수행 할 수 있습니다 : 패치를 배포, 스크립트를 실행, 엔드포인트에 전력 작업을 실행, 암호화 된 터미널 세션을 엽니 다. 안전한 가동은 직접 실행합니다; 위험한 것은 활동 문을 통해서 당신의 확인을 요구합니다.
###는 기술자가 그들의 권한을 우회하기 위하여 조수를 사용할 수 있습니까?
이름 * 조수는 직접적인 사용자의 RBAC 권한과 회사 접근 경계를 상속합니다. 할 수없는 경우, AI는 당신을 위해 할 수 없습니다.
어느 LLM이 Mon-Ai 사용합니까?
당신이 선택하는 어느 것. 아키텍처는 멀티 프로바이더입니다 — 당신은 자신의 AI 공급자와 API 열쇠를 연결하고, Monitic의 PII 익명화 층은 각 요청의 앞에 앉아.
AI가 지난 주에 무슨 기록이 있습니까?
예. 모든 AI 행동은 각 대화에서 볼 수 있는 명령 출력과 함께 촬영된 행동과 사용자와 함께 기록됩니다.