Argus · investigação de incidentes

O Argus já está lá dentro antes que alguém precise acordar.

Um alerta entra do Datadog, PagerDuty, Opsgenie ou do Slack. Agentes investigam com os seus dados reais, um segundo agente audita a causa, e tudo é narrado no Slack para o time.

exemplo · #incidentes no Slack
SEV2 checkout-api · p99 1,8 striagem → investigação → auditoriacausa provável: deploy #4812

Evidência: p99 subiu 4 min após o deploy #4812, que trocou o pool de conexões do checkout-api. Proposta: rollback. Aguardando aprovação.

Do alerta ao relatório, em quatro fases

  1. 1 · Triagem

    O alerta dispara. O Argus cruza a janela do disparo com os deploys e confirma se o incidente é real antes de qualquer outra coisa.

  2. 2 · Investigação

    Roda queries no seu Datadog, lê o histórico do GitHub e isola a causa raiz, com a evidência que sustenta cada afirmação.

  3. 3 · Auditoria

    Um segundo agente testa a causa raiz contra dados que a investigação não usou, de forma adversarial, antes de virar recomendação.

  4. 4 · Resolução

    Um resumo documentado com evidência real e um notebook de pós-incidente no Datadog. A mitigação é proposta; quem aplica é você.

Feito para produção de verdade

Aprovação humana antes de qualquer escrita

O Argus propõe a mitigação. Quem aplica é você, com um clique de aprovação, nunca sozinho.

Roda dentro do seu Datadog, GitHub e Jira

A investigação acontece na sua própria infraestrutura de observabilidade, não numa cópia nossa.

BYOK no Starter, chave inclusa no Growth

No Starter você conecta e paga o provedor de IA direto. No Growth a chave é da Tear.ia, com cota mensal.

Log de auditoria de cada ação

Toda leitura, aprovação e escrita fica registrada. Dá para reconstruir exatamente o que aconteceu e por quê.

Perguntas frequentes

O Argus vai agir sozinho em produção?

Nunca sem aprovação. Ele investiga, diagnostica e propõe a mitigação, mas qualquer ação de escrita em produção espera um clique seu.

Meus dados de produção saem daqui?

Não. O Argus roda dentro do seu próprio Datadog, GitHub e Jira. O que sai é só a chamada para o provedor de LLM, com a sua chave no Starter ou a nossa no Growth.

Que modelo de IA ele usa?

Anthropic, OpenAI ou Google Gemini. No Starter você conecta a sua chave; no Growth vem inclusa, com cota mensal de investigações.

Isso é só correlação de alerta com outro nome?

Não. O Argus formula hipótese, testa contra telemetria real, e um segundo agente audita a conclusão antes de qualquer relatório sair como confirmado.