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Observability und Security Datadog rüstet Bits AI zum autonomen Agenten auf

Quelle: Pressemitteilung 2 min Lesedauer

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ALE Deutschland GmbH

Auf der DASH 2026 hat Datadog mehr als 100 neue Funktionen gezeigt. Die Agentensuite Bits AI soll Vorfälle künftig nicht nur analysieren, sondern eigenständig beheben. Daneben stehen ein Laufzeitschutz für KI-Agenten und ein Logging-Modell, das Daten in der Cloud des Kunden belässt.

Bits AI erstellt bei Vorfällen automatisch Hypothesen zur Fehlerursache, priorisiert wahrscheinliche Auslöser und unterstützt Teams bei der Behebung von Störungen.(Bild: Datadog)
Bits AI erstellt bei Vorfällen automatisch Hypothesen zur Fehlerursache, priorisiert wahrscheinliche Auslöser und unterstützt Teams bei der Behebung von Störungen.
(Bild: Datadog)

Datadog erweitert seine Agentensuite Bits AI über die bisherige Ursachenanalyse hinaus. Die neuen Module heißen Bits Detection, Agent Evals, Infrastructure, Code, Release, Data Analysis, Testing und Chat. Bits AI scannt die Infrastruktur durchgehend, meldet Auffälligkeiten und führt Korrekturen innerhalb definierter Leitplanken selbst aus. Mit Agent Evals debuggt die Software auch KI-Agenten und schlägt Fixes vor. Vorgestellt wurde das Ganze auf der DASH 2026

Über den Entwicklungszyklus begleitet Bits AI jede Release-Version und jeden Pull Request vom Code über Staging und Rollout bis in die Produktion. Die Integration läuft über Slack und Claude. Wer eigene Agenten braucht, baut sie im Bits Agent Builder und lässt sie Remediation-Workflows, Reports oder das Durchsetzen von Standards übernehmen, jeweils gebunden an kundenseitig gesetzte Kontrollen.

AI Guard prüft Prompts und Tool-Aufrufe zur Laufzeit

Gegen manipulierte Eingaben an KI-Agenten setzt Datadog AI Guard. Die Funktion sitzt inline im Agenten-Workflow und bewertet jeden Prompt, jede Modellantwort und jeden Tool-Aufruf mit einem separaten Evaluator-Modell. Statt einzelne Eingaben isoliert zu prüfen, zieht AI Guard den Verlauf aus vorherigen Nachrichten, System-Prompts und Tool-Aufrufen heran. Erkannte Kategorien wie prompt_injection, jailbreak, data_exfiltration und destructive_tool_call blockiert oder bereinigt die Software, bevor der Aufruf nachgelagerte Systeme erreicht.

Jede Bewertung landet als Trace im APM unter der Ressource ai_guard. Teams filtern und alarmieren über die Metrik datadog.ai_guard.evaluations sowie über die Aktionen DENY und ABORT. Damit ordnet sich AI Guard in die OWASP-Top-10-Risiken für LLM-Anwendungen ein, von indirekter Prompt-Injection bis Datenabfluss.

Bring Your Own Cloud hält Logs im eigenen Speicher

Mit Bring Your Own Cloud Logs verarbeitet und indexiert Datadog Daten direkt im Cloud-Objektspeicher des Kunden, statt sie in die eigene Plattform zu ziehen. Das Modul ist Teil der neuen Federated-Logs-Funktionen und adressiert das wachsende Log-Volumen aus KI-Workloads. Die Plattform wird dazu in der Cloud-Umgebung des Kunden bereitgestellt.

Zur Kontrolle agentischer Entwickler-Tools dient die Agent Console. Sie überwacht KI-Agenten und Coding-Assistenten wie Claude Code, Cursor und GitHub Copilot zentral und verknüpft deren Arbeit mit den entstehenden Kosten.

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