Agent 与工作流21
Datadog 的工程师发现，用 Agent 时几乎没人会主动点"赞"或"踩"，但他们又需要这类反馈来判断 Agent 表现好不好。于是他们改用一种叫"弱标注"的方法：不靠用户按钮，而是从已有的三类遥测数据（Agent 对话记录、用户点击行为、平台变更记录）里推测用户到底满不满意。他们做了个公开的"会话分类技能"，并用手工标注的数百条真实会话做了对比测试，准确率从只用对话记录的 78% 提升到三类数据全用的 82%。对开发 Agent 的团队来说，这意味着即便用户不点按钮，也能大致判断哪些对话出了问题。注意：结果只是"够用的近似"，不是真正的用户反馈。
文中可用工具
- Datadog Agent Observability收集和分析 AI Agent 的运行轨迹与用户反馈
- Datadog Real User Monitoring (RUM)记录用户在界面上的点击、停留等真实行为
- Datadog Audit Trail记录平台上仪表盘、指标等工件是否被改动
- Bits ChatDatadog 内部的 Agent 聊天工具，用于测试和收集会话
- Datadog Labs repo存放公开的会话分类 skill 代码仓库
- Agent Observability Experiments搭建对比实验，测试不同数据组合下的分类准确率
Agent 与工作流22
Datadog 为它的 MCP Server 加了一个叫 Code Execution 的功能，让 AI Agent 查日志、指标、链路时可以在一个沙箱里写 JavaScript 代码自己跑查询、合并结果，只把最终需要的证据交回给模型，而不是每一步都来回问模型。以前用传统 MCP 工具做多数据源排查，模型要反复处理工具说明和原始响应，既占上下文又贵。Datadog 用 25 个排查任务、四个模型对比发现，答案正确率平均提升 15.6 个百分点，输入 token 少 73.2%，工具调用少 39.6%。该功能已 generally available，在 MCP Server 里启用 code-exec 工具集即可使用，代码在隔离沙箱中运行、不接触调用者凭证。
文中可用工具
- Code Execution在隔离沙箱里让 AI Agent 用 JavaScript 代码查询和整合 Datadog 可观测性数据，已 generally available
- Datadog MCP Server把 Datadog 的多种数据查询能力以 MCP 工具形式提供给 AI Agent
- execute_codeCode Execution 提供的 MCP 工具，用于在沙箱中执行 Agent 生成的代码
- search_datadog_sdkCode Execution 提供的 MCP 工具，用于检索 Datadog SDK 的可用 API 操作
- Datadog TypeScript client SDKCode Execution 生成代码所基于的客户端 SDK，提供带类型、带权限校验的 API 操作
- code-exec在 Datadog MCP Server 中需要启用的 Code Execution 工具集名称
工具与应用23
Datadog Observability Pipelines 发布 Microsoft Sentinel Packs，可将 Palo Alto、Fortinet、Cisco ASA、Cisco Meraki、ExtraHop 等来源的安全日志预先映射为 Sentinel 表结构（如 CommonSecurityLog、Syslog），并在管道中过滤噪声、控制按 GB 计费的摄取成本，同时保留完整原始日志。
Agent 与工作流24
Datadog 将 Bits Chat 引入 Slack，让响应者可在 Slack 频道内直接调用 Bits AI 调查告警、分析遥测数据、生成修复代码的 PR、执行补救操作并自动创建事后复盘笔记本，从而减少工具切换，加快事件响应。
工具与应用25
Datadog Cloud Cost Management 新增对 Cursor 的支持，可按用户和模型分析 AI 编程工具支出，检测异常成本波动，并与云、SaaS 及其他 AI 花费统一管理。
Agent 与工作流26
Datadog 分享在 AI 智能体规模化运行于共享平台时，如何对智能体需求建模、在资源竞争下分配容量并保持控制，涵盖容量约束、重试、生命周期假设与归因等问题。
工具与应用27
Datadog 介绍如何关联 Kueue、Coscheduling、GPU 和训练框架信号，以验证 gang scheduling 和拓扑感知调度（TAS），解决分布式 AI 训练在 Kubernetes 上的调度难题。
行业动态28
Datadog 在 2026 年 8 月 Gartner AI 供应商竞赛研究报告中被评为可观测性平台领域的 Company to Beat，并连续第六年入选 Gartner 可观测性平台魔力象限领导者。文章介绍其统一可观测性与安全平台、Bits Investigation、Agent Observability、Datadog MCP Server 等 40 多款产品，以及在成本控制、数据主权和 Agent 治理方面的投入方向。