1. Content-Automatisierung für Evidence Reports

Wir setzen KI-Agenten ein, die Testresultate, SBOM-Daten und Deployment-Hashes automatisch zu Evidence-Reports verdichten. Die Reports landen versioniert unter docs/evidence/<branch> und bilden den Kern der Audit-Kette.

2. Runbook-Co-Piloten

Incident-Runbooks existieren als Markdown und werden von einem Agenten überwacht. Er schlägt die passende SOP, checkt Telemetrie (Prometheus, Loki, Tempo) und befüllt vorstrukturierte Post-Mortems – ohne menschliche Copy-Paste-Arbeit.

3. Multi-Agent-Collaboration

Für komplexe Changes orchestrieren wir mehrere Agenten: einer bewertet Compliance-Auswirkungen, einer prüft Performance-Konsequenzen, ein weiterer erzeugt die passenden IaC-Patches. Entscheidungen bleiben nachvollziehbar, weil alle Schritte geloggt und versioniert werden.

Fazit

KI ersetzt nicht das Engineering-Team, sondern liefert die fehlenden Hände für Dokumentation, Compliance und wiederkehrende Aufgaben. Das macht DevOps-Prozesse schneller, sauberer und auditierbarer.