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Autopilot release notesRSS

October 8
Autopilot 2.5

Bug fixes

  • Faster, more resilient chat panel: The chat now opens faster, queues bursts of requests, and automatically retries calls that fail due to a brief network hiccup instead of initially surfacing an error.
  • Clearer messaging when you hit a usage limit: Instead of a generic error, Autopilot now tells you specifically when your hourly request limit or daily usage limit has been reached.
  • More reliable entity search: Entity lookups now correctly perform fuzzy matching and are more likely to prefer entities in the account you're asking about, so you're more likely to find the right one on the first try.
  • Fixed incorrect time windows: "IST" could previously be misread as Israel Standard Time instead of India Standard Time, leading to an analysis window that was off by several hours or an unexpected validation error. IST now resolves correctly, along with several other natural-language time-parsing fixes.
  • More accurate chart results: Valid chart values are no longer stripped from a visualization when it shouldn't have been.
  • Coverage-gap questions now have a more complete answer: Fixed an issue where asking about monitoring coverage gaps (for example, missing alert or entity coverage) might not actually use Autopilot's dedicated coverage-gap analysis, leading to a less complete answer.
  • Fewer failed requests when attached context is incomplete: Fixed an issue where a request with incomplete attached context could fail outright instead of falling back to your original question.

September 24
Autopilot 2.4

New features

  • Deeper root cause analysis when you're paged: Autopilot can now help trace an alert back to the code change behind it from more entry points, including incident and Slack-triggered investigations, so you can pinpoint the issue without digging through the entire deployment history.
  • See the full data, not just the chart: Tool results now show the underlying data alongside a visualization, so you can more easily verify what Autopilot based its answer on.
  • Spot intermittent spikes, not just averages: Metric analysis now surfaces percentile detail and trend history, making a brief spike easier to catch than it would be from an average alone.
  • Ask about a full month of alerts in one request: The alert lookback window for entity-scoped queries has been widened from 7 to 30 days, and an oversized request now gets automatically scaled back instead of rejected outright.
  • Jump straight into your session: Responses now include direct session links for browser and mobile, so you can pick up where Autopilot left off without hunting for it.

Improvements and enhancements

preview

We're still working on this feature, but we'd love for you to try it out!

This feature is currently provided as part of a preview program pursuant to our pre-release policies.

GitHub MCP Integration Capability Updates (Public Preview)

Autopilot's GitHub integration now ties active alerts more directly to your deployment and release history, so you can triage without switching between tools.

  • See in-flight fixes before duplicating the work: During alert triage, Autopilot now checks GitHub for open pull requests already targeting the affected service, so you can see whether a hotfix or related fix is already underway before starting your own.
  • Spot version drift the moment an alert fires: Autopilot now compares the release actually deployed against the version that was running when the incident started, surfacing recent rollouts or unverified deployments that may be contributing to the issue.

Bug fixes

  • Fixed queries that could fail when counting unique values: Questions that required counting something unique — like how many distinct users hit a specific error — could cause Autopilot to build an invalid NRQL query and fail to respond. Autopilot is now guided to better handle this, making these questions less likely to error out.
  • Fewer rejected error-analysis responses: Fixed an issue where asking for a detailed error breakdown could get rejected for being too large to deliver.
  • Fewer timeouts analyzing high-volume logs: Increased the time allotted for log analysis so accounts with large log volumes are less likely to time out.
  • Cancel to stop the run: Canceling an investigation from the chat panel now stops it running on the backend.
  • Faster, cleaner chat panel load: The chat panel now loads Ask AI and Autopilot first instead of waiting on your full agent list, and no longer shows either one twice in the agent dropdown.
  • More consistent knowledge-base grounding: Fast, direct-answer responses and alert-triage investigations now draw more consistently on your knowledge base before answering.
  • More accurate deployment status in GitHub investigations: Better reporting of service release status.
  • Clearer guidance when Autopilot can't find an answer: Replaced a generic "something went wrong" message with more helpful guidance to try rephrasing your question.
  • Corrected a misleading connection error: A login-related redirect was being reported as an expired connection; it's now identified correctly.

September 16
Autopilot 2.3

New features

  • Autopilot now applies improved, tailored size limits and smarter budget tracking to every major tool, from NRQL queries to APM and alert analysis, so one oversized response or a single failing tool call is less likely to impact a whole investigation.
  • Behind-the-scenes improvements to how Autopilot compresses context, routes requests, and retrieves memory and knowledge help cut processing time without sacrificing answer quality, especially on high-volume accounts. Average run time is down about 20%.
  • Improvements for investigating complex environments with many entities, alerts, or logs, where the sheer volume of data could previously cause the run to fail.

Bug fixes

  • Autopilot now better grounds Slack responses to the data it actually retrieved.
  • Autopilot now better recovers from individual step failures and continues where it can, resulting in fewer incomplete analyses.
  • Fixed an issue where a complex query could cause Autopilot to fail silently. These cases now fail fast with a clear explanation so you can make adjustments.
  • Generic "something went wrong" messages have been replaced with suggestions that provide specific detail about what happened and what to try next.
  • The chart for "how many active issues" now better matches the text details in the response.

August 27
Autopilot 2.2

Novedades

Autopilot: investigaciones más rápidas y confiables

  • Investigaciones más rápidas: Autopilot ahora envía pasos en paralelo, por lo que verá un tiempo de respuesta más rápido y menos tiempos de espera, especialmente en las requests que se dividen en múltiples subinvestigaciones.
  • Enrutamiento de ruta rápida: obtendrá respuestas instantáneas en requests simples. Un nuevo motor de ruta rápida reconoce preguntas sencillas y omite pasos innecesarios, por lo que verá una respuesta más rápido.
  • Guardar memoria en el hilo: dígale a Autopilot en el chat que guarde la información en la memoria y automáticamente agregará ese contexto a la memoria a largo plazo.
  • Copia de NRQL con un clic: copie las consultas NRQL generadas directamente en el portapapeles con un solo clic desde el panel de chat.
  • Expansión del chat con un clic: maximice al instante el panel de chat con un solo clic para obtener un espacio de trabajo más amplio y despejado.
  • Accesos directos de navegación de consultas: desplácese y vuelva a seleccionar consultas anteriores con las teclas de flecha hacia arriba (↑) y hacia abajo (↓) en el cuadro del símbolo.
  • Respuestas más confiables: solucionamos varios problemas para mejorar las investigaciones y brindar respuestas más completas. Ahora recibirá un mensaje claro si alcanzó el límite de uso por hora en lugar de un error sin procesar, y solucionamos un problema poco frecuente en el que una investigación podía parecer terminada antes de que realmente se completara.

Actualizaciones de la capacidad de integración de GitHub MCP (vista previa pública)

avance

Todavía estamos trabajando en esta característica, ¡pero nos encantaría que la probaras!

Esta característica se proporciona actualmente como parte de un programa de vista previa de conformidad con nuestras políticas de prelanzamiento.

GitHub Enterprise Cloud ahora es compatible: la integración de GitHub MCP ahora funciona con GitHub Enterprise Cloud además de GitHub público. Si la organización usa una instancia de YOURSUBDOMAIN.ghe.com, conéctela a Autopilot mediante el mismo flujo de PAT. El único paso nuevo es ingresar la URL del subdominio de GHE durante la configuración. Ambos casos de uso de investigación funcionan en GHE.com: identificación de la causa raíz desencadenada por cambios y búsqueda manual de PR/confirmaciones.

Entornos de GitHub compatibles:

Tipo de conexiónFormato de URLDisponibilidad
GitHub públicogithub.comVista previa (desde 2.1)
GitHub Enterprise CloudYOURSUBDOMAIN.ghe.comVista previa —nuevo en 2.2

Cambio de configuración para los usuarios de GHE.com: al conectar GitHub en Configure > Autopilot > External MCP connections, ingrese YOURSUBDOMAIN.ghe.com en el campo de URL de GitHub en lugar de github.com. Los permisos de PAT no han cambiado: pull requests: Read, Contents: Read, metadatos: Read. Si la organización de GHE.com aplica SAML SSO, autorice el PAT para SSO en GitHub antes de ingresarlo en New Relic —un token no autorizado falla con 403 en el primer uso.

Limite el alcance del PAT a los repositorios que rastrea activamente: Autopilot lee las descripciones de PR y los metadatos de cambios de archivos de cada respositorio que autoriza el token.

August 13
Autopilot 2.1

Novedades

Autopilot: análisis más confiable

  • Detección de anomalías más precisa: el análisis de dependencias de transacciones ahora utiliza un umbral más riguroso. La configuración anterior era demasiado sensible y marcaba el ruido como anomalías. El análisis de dependencias descendentes también diferencia más claramente entre correlación y causalidad, lo que reduce la atribución especulativa de la causa raíz.
  • Comparaciones de tendencias basadas en datos reales: cuando Autopilot compara la tasa de errores o los recuentos actuales con un período anterior, esas líneas de base ahora provienen de consultas NRQL verificadas.
  • Las investigaciones más largas se completan de manera confiable: se resolvió un error por el cual algunos flujos de investigación no realizaban correctamente la compactación de la ventana de contexto cuando era necesario. Si la compactación encuentra un error, el progreso de su investigación se conserva en lugar de perderse. Las investigaciones también se detienen correctamente al salir de la página, lo que libera recursos del navegador.
  • Recuentos correctos de problemas activos: se agregaron correcciones para devolver un número más preciso de problemas al consultar la cantidad de problemas activos en su cuenta.
  • Las respuestas de Slack se renderizan limpiamente: las tablas de Markdown y el formato estructurado (encabezados, divisores y listas) ahora se muestran correctamente en las notificaciones de Slack y en las respuestas de flujo de trabajo.
  • Resolución de entidad de la UE corregida: se resolvió un error que dificultaba que Autopilot, que se ejecuta en la UE, encontrara el agente de Kubernetes.
  • Su zona horaria y contexto preservados: su zona horaria y el contexto de la entidad que está investigando ahora se mantienen correctamente durante toda la sesión. Anteriormente, el contexto podía perderse cuando había varias fuentes de contexto presentes.
  • Correcciones generales en la representación de la UI al usar operadores de comparación y caracteres especiales: las consultas de NRQL que contienen operadores de comparación u otros caracteres especiales ya no se deforman en la visualización de la respuesta.
  • Identificación de inyección de símbolo mejorada, con menos falsos positivos: Autopilot ya no rechaza incorrectamente notas benignas en el chat (como proporcionar contexto o aclarar detalles) con una advertencia engañosa de "inyección de símbolo". La barrera de seguridad ahora tiene el alcance adecuado para que las requests válidas procedan normalmente.
  • Mejoras en la recuperación de memoria: se corrigieron errores que impedían que Autopilot encontrara datos en búsquedas de múltiples memorias y marcas incorrectas en memorias válidas.
  • Preferencias respetadas correctamente: Autopilot ya no le dice incorrectamente que no puede recordar sus preferencias indicadas (como la forma en que le gustaría que se dirijan a usted). Sus preferencias de conversación ahora se reconocen y respetan.
  • Las citas de documentación hacen referencia a la cuenta correcta: cuando Autopilot cita documentación o información de la entidad de las búsquedas de RAG, ahora hace referencia a los GUID de la entidad que pertenecen a su cuenta.
  • Informes precisos de resultados de series temporales: las consultas NRQL de TIMESERIES que devuelven datos válidos ya no se informan incorrectamente como si no tuvieran resultados.
  • No más texto de razonamiento repetido: se corrigió un error en el que el mismo texto de razonamiento podía aparecer varias veces en la pantalla de pensamiento de Autopilot durante una investigación.
  • Estabilidad mejorada del panel de chat en el navegador: se corrigió una fuga de memoria que podía causar bloqueos en las pestañas del navegador al cargar el historial de chat en cuentas con muchas conversaciones. También se corrigieron los bloqueos cuando varias pestañas del navegador tenían el panel de chat de IA abierto simultáneamente, y se evitó que las transmisiones concurrentes del agente entraran en conflicto al iniciar una nueva conversación a mitad de la transmisión.
  • Mejores resúmenes de visualización: las respuestas de la investigación ahora capturan tanto las consultas de NRQL como sus visualizaciones resultantes de manera más completa, lo que le brinda un contexto más rico en las tarjetas de resumen.
  • La investigación de incidentes sigue los problemas relacionados: al investigar incidentes importantes con problemas relacionados en diferentes cuentas, Autopilot ahora resuelve cada problema relacionado utilizando su propio ID de cuenta en lugar de usar de forma predeterminada la cuenta del incidente principal.
  • Mejoras en la UI: las calificaciones de comentarios ahora solo persisten cuando las envía explícitamente. Los iconos de acción siempre están visibles (ya no se ocultan al pasar el cursor). La opción de copiar conversación está correctamente desactivada hasta que haya contenido para copiar. Los nombres de los conectores de comandos de barra diagonal se muestran correctamente.

Capacidad de integración de GitHub MCP (versión preliminar pública)

avance

Todavía estamos trabajando en esta característica, ¡pero nos encantaría que la probaras!

Esta característica se proporciona actualmente como parte de un programa de vista previa de conformidad con nuestras políticas de prelanzamiento.

Cuando una alerta señala una regresión relacionada con el despliegue, la primera pregunta casi siempre es "¿qué se envió?" Termina cambiando entre el incidente de New Relic, su evento de seguimiento de cambios y el PR de GitHub para armar la historia. Conecte Autopilot a GitHub para que pueda obtener el pull request detrás de un despliegue de seguimiento de cambios y devolver la historia de "qué se envió" en línea.

  • Vincular un despliegue a un PR: cuando Autopilot identifica un evento de seguimiento de cambios con un SHA de confirmación durante una investigación, obtiene el pull request asociado y devuelve el número, el título, la descripción, el autor y la URL como parte de la respuesta de la investigación. No es necesario cambiar de pestaña.
  • Resumir lo que cambió: Autopilot informa los archivos tocados y los recuentos de líneas agregadas y eliminadas para el PR que envió el despliegue adyacente al incidente.
  • Preguntas de seguimiento en el mismo hilo: una vez que un PR está registrado, puede pedirle a Autopilot que lo compare con el despliegue anterior o que correlacione el cambio con la señal de falla. El contexto de GitHub se mantiene activo en esa investigación.
  • Funciona desde cualquier punto de entrada: el contexto de GitHub fluye hacia las investigaciones desencadenadas por un destino de alerta de ingeniería de fiabilidad del sitio (SRE), un mensaje de Slack o el panel de chat de IA. Autopilot incorpora el PR automáticamente siempre que esté presente un evento de seguimiento de cambios con un SHA de confirmación.
  • Acceso de solo lectura a través del token de acceso personal: Autopilot usa su PAT de GitHub configurado con alcance a Pull requests: Read, Contents: Read y Metadata: Read. Nunca crea PR, publica comentarios, fusiona ramas ni almacena código fuente. Esta versión preliminar solo admite github.com público. GitHub Enterprise Server (autohospedado) y GitHub Enterprise Cloud aún no son compatibles.
  • Configuración a nivel de organización: un administrador de la organización de New Relic conecta GitHub una vez desde Configure → Autopilot → External MCP connections. El PAT se cifra en reposo en el servicio de secretos de New Relic, se aísla en su organización y se recupera en la memoria con alcance de solicitud solo durante la duración de una sola investigación.

Requisitos previos: configuración activa de Autopilot, seguimiento de cambios configurado con los SHA de los commits que fluyen hacia New Relic, acceso de administrador de la organización de GitHub para crear un PAT detallado y acceso de administrador de la organización de New Relic.

July 22
Autopilot 2.0

What's new

Autopilot 2.0: Remember What Matters, Investigate in Slack, and Scale to Every Account

  • Memories: give Autopilot lasting context

    • Autopilot now has the option to build a persistent knowledge base from your investigations, so you do not need to re-explain the same environment quirks, workarounds, and past incidents every session.

      • Save any Autopilot response to memory with a new button in the chat panel, memories can be saved that are specific to you, your account, or your organization, so useful findings persist instead of getting lost in chat history.
      • Autopilot recalls what it learned last time: if a past investigation determined that a recurring spike is expected behavior from a scheduled job, Autopilot applies that context to future analyses without requiring you to repeat it.
      • You control what's remembered: authorized users can view, search, and delete individual memory entries from the Memory Management UI at any time.
      • Access follows your role: organization managers can manage memory at the organization, account, and user level; other roles manage their own private memory and can view what's shared at broader scopes.
    • For more information about specific functionality and controls, see Autopilot Memories.

  • Get Autopilot Investigations in Slack with the Slack Integration

    • Stay in the Slack thread your team is already in: Mention the New Relic app in any channel you add Autopilot and Autopilot investigates right in the thread, so that you don’t have to bounce between Slack and the New Relic UI to triage an alert.
    • Triage alerts without retyping context: When New Relic posts an alert notification to a channel, replying with @New Relic is enough. The agent reads the notification to help identify the entity and the issue, so the first response remains focused on the target issue.
    • Keep the conversation going: Multi-turn investigations work in-thread, follow-up questions inherit the prior context, and every reply runs with the asking user's New Relic permissions.
    • Connect once, then move on: Linking your Slack identity to New Relic is a one-time step per workspace, and switching the New Relic organization tied to your Slack identity is a single click in the app's Home tab.
    • For more information about specific functionality and controls, see Autopilot Slack integration.
  • Other new features

    • Turn Autopilot on or off with one click. Organization managers can now easily turn Autopilot on or off for their organization using New Relic Feature Control.
    • Connect more accounts. Now Autopilot can correlate signals across more of your accounts instead of a subset of it.
    • Attach specific knowledge documents to a prompt with a slash command. Type the slash command in the Autopilot side panel to pull a specific runbook, retro, or postmortem into the prompt. Attached documents stay in scope for follow-up prompts until you remove them or end the session.
    • Autopilot is now the default agent in the chat panel, so you land in it automatically instead of having to switch to it.
    • Autopilot is available on HIPAA-designated accounts.
    • A redesigned investigation panel is rolling out, with a new header and homepage, inline context management, a reorganized history view, a fullscreen mode, and consistent icon and author styling throughout the conversation.
    • Configuration troubleshooting. Instead of a generic error message, you may now see a specific reason and a link to fix potential configuration issues, whether that's a missing entitlement, an account that isn't configured, or a required setup step.
    • Downstream-dependency root cause analysis: investigations can now help trace an issue to the services downstream of it, for accounts with Transactions 360 enabled.
  • Improvements and fixes

    • URL decoding: Fixed a class of failures where the agent couldn't determine the account ID from certain New Relic alert URL formats (including HURL state-encoded URLs).
    • Long-running investigation improvements. Requests that exceed the execution time limit now route to a summarizer instead of stalling, so you should receive a response even when an investigation runs long.
    • Fixed account resolution from certain alert URLs, including HURL state-encoded URLs, that previously prevented Autopilot from determining the correct account.
    • More accurate answers, with fewer wrong-account and wrong-entity mistakes: fixes corrected cases where a question about one account or entity could silently return results for a different one, where broad system questions only looked at the literally named service, and where health-summary responses cited correlations that weren't actually supported by evidence.
    • Fewer broken or garbled responses: fixes addressed responses rendering as raw text instead of formatted output, broken charts from bad account data, incorrect classification of unhealthy entities as healthy, and bugs that broke generated queries or crashed the panel.
    • Faster, more resilient responses under load: this release added retry logic for rate-limit errors, a faster model and timeout handling for simple queries, and graceful degradation so an investigation still returns results if an agent is unavailable.
    • Accessibility fixes to composer tooltips and controls in the chat panel.

June 11
Autopilot 1.1

What's new

  • New Relic AI Knowledge is now in Autopilot

    • Connect Confluence retros, postmortems, runbooks, and custom documents like PDFs, CSVs, and text files so the agent delivers recommendations grounded in your team's best practices, not generic guidance.
    • Reduce investigation time by surfacing the past incident that matches what you are seeing, the steps that resolved it, and the team who handled it.
    • Ask about standard triage steps for an alert or request the runbook for a specific error, and get a direct answer from your own documentation.
    • Update documentation on a recurring schedule so the agent always reflects your most current content as your environment evolves.

    For more information, refer to New Relic AI Knowledge.

  • Improvements to investigation completion - with testing showing a 21% increase in completion rates.

  • Get the right investigation for the problem you actually have: The Autopilot now picks its strategy based on whether you are seeing a latency spike, an error burst, or missing data, rather than following a fixed template. Coverage now spans APM applications, browser apps, synthetic monitors, external services, Kubernetes workloads, mobile apps, and infrastructure hosts.

  • Get answers from your data without writing NRQL: The Autopilot now translates plain-language questions about your telemetry into NRQL queries and returns the results, so you can investigate ad hoc questions without knowing the query language or jumping to the query builder.

  • Compare before-and-after performance after a deployment: The Autopilot uses purpose-built change event tools to give you structured deployment correlation rather than guesswork.

  • Identify who changed what before an incident: A new audit skill correlates configuration changes to alert policies, monitors, and workloads using NrAuditEvent data, so you can connect a change to the symptom.

  • Trace requests across services: The Autopilot uses distributed tracing call graphs to identify the upstream and downstream dependencies driving latency or errors.

  • Better Kafka investigations: Consumer lag, producer throughput, and partition balance analysis are integrated into Kafka-related investigations.

  • Investigations that read your dashboards and help build new ones: The Autopilot now pulls context from the dashboards you have already built and generates JSON code so you can easily create dashboards from a question, so the views your team has already curated inform every answer and you can walk away with a tailored visualization rather than just text.

  • Get APM-native answers for APM entities: Investigations on APM applications now query APM-specific metrics directly rather than relying solely on golden signals.

  • Ask broader questions and get a complete answer in one pass: A single investigation can combine multiple analysis techniques, so you no longer need a chain of follow-up prompts to get a comprehensive picture.

  • Find out why telemetry went missing: When data appears to be gone, the agent queries NrIntegrationError to surface dropped data, rejected payloads, rate limits, and pipeline failures.

  • Investigations are tailored to your environment from the start: Before the Autopilot picks a strategy, it gathers your entity relationships, recent deployments, and active alerts so the investigation reflects what is actually happening in your environment rather than following a generic playbook.

  • Catch the signal you would have missed before: Alert-triggered investigations now use wider time windows, and issue lookups use the full default lookback period so you see the complete context around each incident.

  • Know what the agent could not see: When tool results are truncated or come back empty, the agent tells you exactly what was limited and why.

  • Vague questions get a useful response: Asking "what's wrong with my app" now triggers a targeted clarifying question instead of silently failing, so you get to an actionable target faster.

  • Simple questions get simple answers: General and low complexity questions get a direct response instead of being forced through the full investigation pipeline.

Copyright © 2026 New Relic Inc.

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