SolarWinds hat Avior am 14. Oktober 2026 auf den Markt gebracht und damit ein agentisches KI-System vorgestellt, das darauf ausgelegt ist, operative Ziele zu verfolgen, statt auf einzelne Prompts zu reagieren. Das Unternehmen bezeichnet seinen Ansatz als deterministische agentische KI, die spezialisierte Agenten mit festgelegten Kontrollen für IT-Umgebungen von Unternehmen kombiniert.
Die erste Einführung ist enger gefasst als die weiterreichenden Ambitionen des Unternehmens. Der frühzeitige Zugang konzentriert sich auf Netzwerkingenieure, die SolarWinds Observability Self-Hosted einsetzen, und bietet eine begleitete Einrichtung sowie eine kuratierte Auswahl vorab validierter Ziele.
Laut der Ankündigung zur Markteinführung von SolarWindskann Avior Agenten koordinieren, Probleme untersuchen, erlaubte Aktionen ausführen und messen, ob sich die Betriebsbedingungen verbessern.
Was die KI-Agenten von SolarWinds Avior leisten können
Avior arbeitet auf fortlaufende Ziele hin, statt jeweils eine einzelne Anfrage abzuschließen. Teams legen das gewünschte Ergebnis, die zugänglichen Datenquellen, die erlaubten Aktionen und die erforderlichen Genehmigungen fest.
Rollenbasierte Agenten sammeln anschließend Belege, untersuchen Probleme, prüfen Hypothesen und verifizieren Ergebnisse. Diese Funktionen bauen auf agentischen KI-Systemenauf, die mithilfe verbundener Tools mehrere Aufgaben koordinieren.
SolarWinds nennt fünf operative Anwendungsfälle:
- Alarmverwaltung: Verwandte Ereignisse zu verwertbaren Incidents korrelieren.
- Compliance-Überwachung: Geräte anhand von Richtlinien-Baselines prüfen.
- Konfigurationsmanagement: Abweichungen erkennen und Backups pflegen.
- Kapazitätsplanung: Auslastung und Kosten verfolgen.
- Asset-Management: Veraltete oder unbekannte Infrastruktureinträge identifizieren.
Laut der technischen Einführung des Unternehmensarbeitet Avior über unterstützte Produktverbindungen und greift nicht auf beliebige Maschinen zu. Die Verbindung zu Drittanbietern kann das Model Context Protocolnutzen, wobei die unterstützten Integrationen von der jeweiligen Version abhängen.
SolarWinds beschreibt drei Autonomiestufen: „Conservative“ erfordert für Änderungen an der Umgebung eine Genehmigung, „Balanced“ erlaubt routinemäßige, reversible Aktionen und „Autonomous“ gestattet konfigurierte Aktionen innerhalb der Richtliniengrenzen.
Die restriktivste Einstellung innerhalb der Organisation, des Agenten und des Ziels hat Vorrang.
Aktionen übernehmen die Berechtigungen des verbundenen Benutzers, während nicht erkannte Tools zur Genehmigung zurückgehalten werden. Diese Einschränkungen begegnen Risiken im Zusammenhang mit der Sicherheit von KI-Agenten, darunter nicht autorisierte Änderungen.
SolarWinds zufolge werden Kundeninformationen maskiert und verschlüsselt und nicht zum Training der zugrunde liegenden KI-Modelle verwendet. Die Möglichkeiten zur Wiederherstellung und zum Zurücksetzen unterscheiden sich je nach Workflow.
Was eWeek herausgefunden hat: vier Tests, bevor man Avior vertraut
SolarWinds hat die vorgesehenen Kontrollen von Avior dokumentiert, doch die Materialien zur Markteinführung enthalten keine unabhängigen Leistungsbenchmarks, quantifizierten Kundenergebnisse oder Angaben zu einem Datum für die allgemeine Verfügbarkeit. Auch die Preise und die vollständige Liste der unterstützten Integrationen bleiben unveröffentlicht.
Die erste Version hängt von Observability Self-Hosted und Platform Connect ab. Dadurch ist die Möglichkeit von Unternehmen eingeschränkt, die versprochenen Funktionen über verschiedene Umgebungen hinweg gründlich zu bewerten.
Für berechtigte Kunden könnten vier Tests zeigen, ob Avior messbare betriebliche Vorteile bietet, ohne unvertretbare Risiken einzuführen.
1. Testen Sie die Reduzierung von Alarmen, ohne kritische Signale zu verlieren.
Vergleichen Sie die von Avior unterstützte Triage mit bestehenden Workflows anhand derselben Incident-Szenarien. Messen Sie die Untersuchungsdauer, korrekt gruppierte Alarme sowie kritische Ereignisse, die übersehen oder fälschlicherweise zurückgestuft wurden.
Eine kleinere Alarmschlange ist keine Verbesserung, wenn wichtige Incidents aus dem Blickfeld verschwinden.
2. Überprüfen Sie den Umfang der verfügbaren Integrationen.
Ermitteln Sie, auf welche Überwachungs-, Konfigurations- und Ticketsysteme Avior während des frühzeitigen Zugangs tatsächlich zugreifen kann. Prüfen Sie, ob für jedes vorgeschlagene Ziel genügend Daten vorhanden sind und ob veraltete oder fehlende Informationen die Untersuchung unterbrechen.
Eine breitere Unterstützung hybrider Umgebungen sollte erst bewertet werden, wenn die erforderlichen Verbindungen verfügbar sind.
3. Stellen Sie die Berechtigungsgrenzen auf die Probe.
Verwenden Sie ein kontrolliertes Testkonto, um eine Aktion außerhalb seiner Berechtigungen zu versuchen, und prüfen Sie anschließend, ob Avior die Ausführung blockiert, gegebenenfalls eine Genehmigung anfordert und das Ergebnis protokolliert.
Testen Sie die Autonomieeinstellungen anhand der veröffentlichten Definitionen von SolarWinds. Eine Richtlinieneinstellung ist nur dann nützlich, wenn das System sie in realen Workflows durchsetzt.
4. Überprüfen Sie die Wiederherstellung, bevor Sie Änderungen zulassen.
Testen Sie eine reversible Konfigurationsaktion in einer Nichtproduktionsumgebung. Stellen Sie fest, ob Avior den vorherigen Zustand wiederherstellen kann oder ob ein Bediener ein dokumentiertes Wiederherstellungsverfahren ausführen muss.
SolarWinds räumt ein, dass das Verhalten beim Zurücksetzen vom Workflow abhängt, was vor der Aktivierung einer unbeaufsichtigten Behebung besonders wichtig ist.
Das begleitete Einführungsprogramm von Avior bietet die Möglichkeit, diese Ausgangswerte festzulegen, bevor die Automatisierung ausgeweitet wird. Unternehmen sollten einen schreibgeschützten oder genehmigungspflichtigen Betrieb beibehalten, solange Berechtigungen, Wiederherstellung oder zuverlässige Ergebnisse nicht verifiziert sind.
Steven Khan, Observability Engineer bei Radiology Partners, beschrieb in der Ankündigung von SolarWinds eine schnellere Triage, doch unterstützende Messwerte wurden nicht veröffentlicht. Um die Leistung außerhalb der anfänglich validierten Workflows zu beurteilen, werden umfassendere Kundenergebnisse benötigt.
Auch OpenAI-Agenten könnten zu einem kürzlichen Wikidata-Ausfallbeigetragen haben – ein weiterer Fall, der Fragen zu den Grenzen automatisierter Aktivitäten aufwirft.
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