2025年4月18日，大数据可观测性平台供应商Monte Carlo宣布推出两款AI代理产品组合——「监测代理」与「故障排除代理」，旨在通过自动化规则部署与根因分析提升企业数据质量监控效率。

监测代理：基于大语言模型（LLM）与子代理网络，实时识别数据资产中的异常模式，并自动生成数据质量阈值规则。早期测试显示，其警报接受率达60%，平均客户监控部署效率提升超30%。

故障排除代理（预计第二季度上线）：通过并行运行的子代理系统，可在数分钟内遍历数百种潜在故障原因，承诺将平均问题解决时间缩短80%。

Monte Carlo 强调其 AI 代理不仅依赖数据特征推荐方案，还整合元数据分析、查询日志追踪等上下文信息，形成覆盖数据全生命周期的诊断能力，如监测代理可识别特定产品类别的SKU字段规则；故障排除代理能区分数据质量问题源于上游系统错误还是模型逻辑缺陷。

随着企业数据管道复杂度攀升，传统人工规则制定与故障排查耗时显著。Monte Carlo 的 AI 代理通过自动化「规则生成 – 异常检测 – 根因定位」闭环，帮助客户在数据驱动的决策中降低风险成本。

未来将持续扩展 AI 代理能力，计划在未来数月集成更多数据源类型与预置分析模板。

Monte Carlo成立于2019年，总部位于美国加州旧金山。公司创始人 Barr Moses 曾担任 Gainsight 的客户运营副总裁，Lior Gavish 曾担任 Barracuda 的工程高级副总裁。他们意识到数据领域缺乏保证数据有效性的简单方法，于是创立了 Monte Carlo，致力于使数据可靠，帮助数据团队真正信任他们的数据。Monte Carlo是数据可观测性领域的领导者，曾连续四个季度被 G2 评为第一的数据可观测性平台。2023 年 4 月 18 日，Monte Carlo 以 110 亿元人民币的企业估值入选《2023・胡润全球独角兽榜》，排名第 668 名。