NeuBird AI представляет Falcon и FalconClaw с агентами на базе искусственного интеллекта для автоматического предотвращения, обнаружения и устранения инцидентов

Мантра современной технологической индустрии, пожалуй, была сформулирована Facebook (до того, как компания стала Meta): «Двигайся быстро и ломай системы».

Но по мере того как корпоративная инфраструктура превратилась в головокружительный лабиринт гибридных облаков, микросервисов и эфемерных вычислительных кластеров, этап «ломки» стал структурным налогом, который многие организации больше не могут себе позволить. Сегодня двухлетний стартап NeuBird AI начинает полномасштабное наступление на этот «налог на хаос», объявляя о привлечении финансирования в размере 19,3 млн долларов и одновременно выпуская автономного агента производственных операций Falcon.

Этот запуск — не просто обновление продукта, это философский сдвиг. Годами индустрия была сосредоточена на «реагировании на инциденты» — делая пожарные машины быстрее, а шланги шире. NeuBird AI доказывает, что единственный устойчивый путь вперед — это «предотвращение инцидентов».

Как выразился Венкат Рамакришнан (Venkat Ramakrishnan), президент и операционный директор NeuBird AI, в недавнем интервью: «Управление инцидентами — это прошлый век. Разрешение инцидентов — это прошлый век. Предотвращение инцидентов — вот что станет возможным благодаря ИИ».

Опираясь на контекст реального времени предприятия, а не только на рассуждения больших языковых моделей, компания стремится перевести команды обеспечения надежности сайтов (SRE) и DevOps из реактивного режима в прогностический.

Раскол в сфере ИИ: проверка автоматизации на прочность

Параллельно с запуском компания NeuBird AI представила «Отчет о состоянии надежности производства и внедрения ИИ за 2026 год» (2026 State of Production Reliability and AI Adoption Report) — результат опроса более 1000 специалистов, который выявил огромный разрыв между залами заседаний совета директоров и серверными комнатами.

В то время как 74% топ-менеджеров считают, что их организации активно используют ИИ для управления инцидентами, с ними согласны лишь 39% практикующих специалистов — инженеров, которые действительно дежурят по ночам в 2:00.

Этот 35-процентный «ИИ-разрыв» говорит о том, что, пока руководство выписывает чеки на платформы искусственного интеллекта, сама технология часто не доходит до передовой.

Для инженеров реальность остается рутинной и изнурительной: согласно исследованию, инженерные команды тратят в среднем 40% своего времени на управление инцидентами, а не на создание новых продуктов.

Гоу Рао (Gou Rao), соучредитель и генеральный директор NeuBird AI, рассказал VentureBeat, что это перманентная операционная реальность: «За последние 18 лет (прим. ред. — с момента основания), что мы находимся в производстве, это не просто маркетинговый слайд. Мы смогли наглядно продемонстрировать масштабное сокращение времени реагирования на инциденты и их устранения».

Последствия этой «рутины» выходят далеко за рамки потери производительности. Усталость от оповещений переросла из проблемы морального духа в прямой риск для надежности.

Согласно отчету, в 83% организаций есть команды, которые периодически игнорируют или сбрасывают оповещения, а 44% компаний за последний год столкнулись сбоями, напрямую связанными с подавленными или проигнорированными предупреждениями. Во многих случаях системы генерируют столько шума, что клиенты обнаруживают неполадки раньше, чем инструменты мониторинга.

Представляем NeuBird AI Falcon

Ответом NeuBird AI на этот системный сбой стал движок Falcon. Если предыдущая итерация компании, Hawkeye, была сосредоточена на автономном разрешении проблем, то Falcon расширяет эти возможности до предиктивной аналитики. «Когда мы запустили NeuBird AI в 2023 году, первая версия нашего агента называлась Hawkeye, — объясняет Рао. — На следующей неделе на конференции HumanX мы анонсируем версию агента нового поколения под кодовым названием Falcon. Falcon как минимум в три раза быстрее Hawkeye и набирает в среднем около 92% по шкале уверенности».

Такой уровень точности позволяет инженерам доверять результатам работы агента. Falcon представляет собой значительный скачок по сравнению с предыдущими приложениями генеративного ИИ в этой области, особенно в плане способности прогнозировать сбои. «Falcon отлично справляется с превентивным прогнозированием, то есть он может подсказать, что пойдет не так, — говорит Рао. — Он довольно точно работает на 72-часовом интервале, еще лучше — на 48-часовом, а к 24 часам становится действительно, по-настоящему точным».

Одной из ключевых особенностей релиза стала улучшенная карта контекста (Advanced Context Map). В отличие от статических панелей мониторинга, это представление инфраструктурных зависимостей и работоспособности сервисов в реальном времени. Она позволяет командам визуализировать «радиус поражения» проблемы по мере ее распространения по среде, помогая инженерам понять не только то, что сломалось, но и почему это происходит во взаимосвязи с соседними элементами.

«Особое мнение» для управления инцидентами

В то время как многие инструменты ИИ отдают предпочтение ярким веб-интерфейсам, NeuBird AI внедряется в привычную для разработчиков среду с помощью приложения NeuBird AI Desktop. Это позволяет инженерам вызывать агента производственных операций прямо из интерфейса командной строки для поиска первопричин и системных зависимостей.

«У Falcon есть режим рабочего стола, который позволяет ему взаимодействовать с локальными инструментами разработчика, — отметил Рао. — Мы получаем гораздо больший отклик от аудитории практикующих разработчиков, особенно сейчас, когда люди переходят на Claude Desktop и Cursor. Они замыкают цикл, используя производственные агенты, общающиеся с их агентами по написанию кода».

Эта интеграция обеспечивает «мультиагентный» рабочий процесс, при котором инженер может использовать агент NeuBird AI для диагностики первопричины в продакшене, а затем передать эту диагностику агенту кодирования вроде Claude Code для реализации исправления.

В ходе живой демонстрации Рао показал, как агента можно перевести в «режим часового» (Sentinel Mode), в котором он постоянно сканирует кластер на предмет рисков. Если он обнаруживает аномалию — например, прогнозируемый скачок расходов на AWS на 5% или неправильно настроенный под Kubernetes, — он может отправить уведомление конкретному дежурному инженеру, обладающему профильной экспертизой для ее устранения.

«Это похоже на фильм „Особое мнение“ (Minority Report) для управления инцидентами», — заявил после демо один из руководителей сферы финансовых услуг.

Контекстная инженерия: ворота для безопасности

Главная озабоченность предприятий, внедряющих ИИ, — это безопасность, а именно гарантии того, что большие языковые модели не «сойдут с ума» и не допустят утечки конфиденциальных данных. NeuBird AI решает эту проблему с помощью проприетарного подхода к «контекстной инженерии».

«Мы реализовали нашего агента так, что сами большие языковые модели никогда напрямую не касаются данных, — объясняет Рао. — Мы становимся шлюзом для доступа к контексту». Это означает, что модель является механизмом рассуждения, а NeuBird AI выступает посредником, который «упаковывает» данные.

Кроме того, компания установила строгие правила ограничения для того, что агент может выполнять фактически. «Мы создали язык, который ограничивает и сдерживает действия агента, — говорит Рао. — Если он сталкивается с чем-то аномальным или тем, чего мы не знаем, он не будет это запускать. Мы этого не допустим».

Такой архитектурный выбор позволяет NeuBird AI сохранять независимость от конкретных моделей. Если более новая модель от Anthropic или Google превзойдет текущий движок рассуждений, NeuBird AI может просто заменить ее, не требуя от клиента изменения платформы. «Клиенты не хотят быть привязаны к какому-то конкретному способу рассуждений, — утверждает Рао. — Они хотят быть привязаны к платформе, с помощью которой они могут получить пользу от агентной системы».

Вытесняя «армию»: отказ от дорогостоящей наблюдаемости

Одно из самых радикальных заявлений NeuBird AI заключается в том, что агентные системы способны сократить объем данных, которые предприятиям необходимо хранить в первую очередь. В настоящее время команды полагаются на массивные хранилища с комплексными языками запросов.

«Люди используют очень сложные инструменты наблюдаемости вроде Datadog, Dynatrace и Sysdig, — говорит Рао. — Сегодня это норма, и именно поэтому для решения проблемы требуется целая армия людей. Нам удалось продемонстрировать с помощью агентных систем, что вам вообще не нужно хранить все эти данные». Поскольку агент может производить логический анализ по исходным источникам данных, он способен определить, какие сигналы являются мусором, а какие — критически важными. Этот сдвиг, утверждает Рао, «снижает человеческие трудозатраты и усилия, одновременно уменьшая вашу зависимость от этих безумно дорогих инструментов наблюдаемости».

Практический эффект такого «предотвращения инцидентов» недавно продемонстрировала компания Deep Health. Рао рассказывает, как их агент обнаружил системную проблему, которая была невидима для традиционных инструментов: «Наш агент смог вмешаться и предотвратить инцидент, который мог бы вызвать у этой компании, Deep Health, крупный производственный сбой. Клиент просто вне себя от радости и впечатлен тем, на что это способно».

FalconClaw: операционализация «племенных знаний»

Одна из самых старых проблем в ИТ-оперециях — потеря «племенных знаний» (tribal knowledge), то есть с трудом накопленного опыта старших инженеров, который существует только в их головах. NeuBird AI пытается решить эту проблему с помощью FalconClaw — курируемого хаба навыков корпоративного класса, совместимого с экосистемой OpenClaw.

FalconClaw позволяет командам фиксировать передовой опыт и этапы устранения неполадок в виде «проверенных и соответствующих требованиям навыков». Техническое превью, запущенное сегодня, включает 15 первоначальных навыков, которые работают нативно с инструментарием NeuBird AI.

По словам Франсуа Мартеля (Francois Martel), полевого технического директора NeuBird AI, это превращает с трудом завоеванный опыт в многократно используемый актив, который ИИ может применять автоматически.

Это попытка стандартизировать взаимодействие агентов с инфраструктурой, отходя от проприетарных систем «черного ящика» к мультиагентному миру, где различные инструменты ИИ могут разделять общий набор операционных возможностей.

Масштабирование защитного рва: финансирование и руководство

Раунд финансирования на 19,3 млн долларов возглавила компания Xora Innovation (подразделение Temasek), при участии Mayfield, M12, StepStone Group и Prosperity7 Ventures. Таким образом, общий объем привлеченных NeuBird AI средств составил около 64 млн долларов.

Интерес инвесторов во многом подогревается авторитетом команды основателей. Гоу Рао и Винод Джаяраман (Vinod Jayaraman) ранее стали соучредителями компаний Portworx (приобретена Pure Storage) и Ocarina Networks (приобретена Dell). Недавно они усилили свое руководство, пригласив Венката Рамакришцнана, еще одного ветерана Pure Storage, на должность президента и операционного директора.

Для таких инвесторов, как Фил Инагаки (Phil Inagaki) из Xora, ценность заключается в «лучших в своем классе результатах NeuBird AI по точности, скорости и потреблению токенов». Поскольку расходы на облачные технологии продолжают расти, способность ИИ-агента не только исправлять ошибки, но и оптимизировать емкость инфраструктуры становится необходимостью, а не приятным дополнением. NeuBird AI заявляет, что ее агент может сэкономить корпоративным командам более 200 инженерных часов в месяц.

Путь к «самовосстанавливающейся» инфраструктуре

Как отмечается в отчете о состоянии надежности производства, текущие методы управления инцидентами «больше не являются устойчивыми». Учитывая, что 61% организаций оценивают стоимость всего одного часа простоя в 50 000 долларов и более, финансовые ставки пребывания в реактивном цикле огромны.

Запуск Falcon и FalconClaw от NeuBird AI знаменует собой решительную попытку разорвать этот круг. Сосредоточившись на предотвращении и «контекстной инженерии», необходимой для того, чтобы сделать ИИ надежным для корпоративного производства, компания позиционирует себя как важнейший уровень интеллекта для современного технологического стека.

Хотя «ИИ-разрыв» между руководством и практиками остается серьезным препятствием для индустрии, NeuBird AI делает ставку на то, что по мере того, как инженеры увидят ценность управляемого через CLI агента с 92-процентной точностью, способного «смотреть за углы», скептицизм испарится. Для инженеров по надежности сайтов, которые в настоящее время тонут в потоке бесполезных оповещений, появление надежного ИИ-напарника не может не радовать.

NeuBird AI Falcon доступен уже сегодня, организации могут подписаться на бесплатную пробную версию на сайте neubird.ai.