Evidence-driven analysis
Korelasikan log, runtime state, config, dan timeline untuk menemukan penyebab yang paling masuk akal.
GAEUL — Guided Agent for Evidence, Uptime & Logs.
AI-assisted DevOps agent untuk observability, troubleshooting,
dan incident investigation berbasis evidence.
Korelasikan log, runtime state, config, dan timeline untuk menemukan penyebab yang paling masuk akal.
Pahami container, host, service, healthcheck, port, Compose, dan resource dalam satu percakapan.
Bangun kronologi lintas log, Docker state, dan host event untuk memahami apa yang terjadi dan kapan.
Ubah investigasi menjadi ringkasan operasional dan formal PDF report yang mudah dibagikan.
GAEUL menghubungkan pertanyaan natural dengan tool read-only yang sudah dibatasi, lalu menyusun jawaban dari evidence yang benar-benar ditemukan.
Bukan sekadar menghasilkan jawaban. Setiap investigasi diarahkan ke target yang tepat, memakai sumber yang relevan, dan membedakan fakta dari asumsi.
Follow-up tetap terikat pada target investigasi sehingga evidence antar-service tidak tercampur hanya karena nama container mirip.
Compose, Nginx, Dockerfile, package metadata, dan file host dapat diinspeksi lewat root yang memang diizinkan operator.
Private chat untuk operator, trusted group untuk kolaborasi read-only, mention/reply untuk menjaga noise tetap rendah.
Empat langkah sederhana di permukaan, dengan tool orchestration di belakangnya.
Jelaskan gejala seperti sedang ngobrol dengan rekan DevOps.
Agent menentukan container, project, service, atau layer yang dimaksud.
Tool read-only membaca fakta dari Docker, host, config, file, dan network.
Fakta, dugaan kuat, dan hal yang belum terbukti dipisahkan dengan jelas.
Observability boleh cepat. Perubahan infrastruktur tidak boleh terjadi hanya karena model yakin.
GAEUL tidak diberi arbitrary shell. Model hanya dapat memakai tool yang didefinisikan dan divalidasi di backend.
Read-only observability dapat berjalan otomatis, sedangkan write action dipisahkan dari proses diagnosis.
GAEUL lahir dari kebutuhan nyata saat mengelola server dan incident, lalu dikembangkan melalui iterasi antara human judgment, engineering practice, dan AI-assisted reasoning.
Membangun GAEUL dari kebutuhan operasional sehari-hari: Docker, deployment, troubleshooting, server observability, dan incident response.
Membantu eksplorasi architecture, tool orchestration, safety design, debugging, reasoning flow, dan iterasi pengalaman produk.
Tidak sebagai bagian dari observability saat ini. Tool produksi difokuskan pada read-only inspection, sedangkan write action dirancang sebagai jalur terpisah dengan approval operator.
Tidak. Model hanya memanggil tool yang sudah didefinisikan backend. Command, path, dan target tetap dibatasi oleh gateway.
Bisa. Trusted group dapat di-allowlist dan natural chat tetap dipicu melalui mention atau reply agar bot tidak menyambar percakapan yang tidak ditujukan kepadanya.
GAEUL harus membedakan fakta terverifikasi, dugaan kuat, dan bagian yang belum terbukti. Confidence tidak boleh diperlakukan sebagai fakta atau izin.
Gunakan GAEUL sebagai AI-assisted operational layer untuk memahami server, container, config, dan incident tanpa harus memulai dari command hunting.