Datadog inova na execução de código para otimização de IA no servidor MCP

A Datadog avança na otimização de IA para observabilidade com a funcionalidade Código de Execução. Agora, agentes de IA podem rodar código JavaScript em um ambiente isolado diretamente no servidor MCP (Multi-Cloud Platform) da Datadog. Isso permite que eles interajam com múltiplas APIs da plataforma, para logs, métricas e traces, consultando, filtrando e unindo dados de forma programática. O objetivo é refinar as informações antes de enviá-las para os modelos de IA, evitando que o agente gaste contexto com dados brutos ou chamadas intermediárias.

Essa abordagem alinha a Datadog com a tendência que o CEVIU News noticiou em julho de 2026, sobre a otimização de agentes de IA e a redução drástica de tokens, e também em março de 2026, quando a própria Datadog lançou seu servidor MCP para agentes de IA. A funcionalidade de execução de código, com suas ferramentas execute_code e search_datadog_sdk, permite que o fluxo de controle e os dados intermediários permaneçam no código JavaScript. Isso evita o tráfego excessivo de informações entre as ferramentas e o modelo, uma técnica que aprimora a eficiência de investigações complexas que cruzam várias fontes de dados, como abordado em nossa cobertura sobre otimização de Cloud SIEM em 24 de julho de 2026.

Em 10 de março de 2026, o CEVIU News cobriu o lançamento do Servidor MCP da Datadog, que já permitia aos agentes de IA acessar dados de observabilidade. A novidade do Código de Execução é que agora, além de acessar, os agentes podem processar e transformar esses dados no próprio servidor, antes mesmo de alimentar o modelo de IA. Antes, o agente teria que fazer múltiplas chamadas, inspecionar cada resposta e decidir o próximo passo, gastando tokens e contexto do LLM. Com o Código de Execução, essa lógica intermediária, como consultas paralelas, junções de dados e filtragens, acontece em código determinístico, otimizando drasticamente o uso de recursos e a precisão das respostas.

Para engenheiros de plataforma e equipes de DevOps, a execução de código no servidor MCP significa uma revolução na forma como investigam problemas e otimizam sistemas. A melhoria de até 21,8 pontos percentuais na precisão das respostas dos modelos de IA, aliada à redução de 73% nos tokens de entrada e 40% nas chamadas de tooling, traduz-se em diagnósticos mais rápidos e econômicos. Além de diminuir os custos operacionais da IA, a capacidade de correlacionar e filtrar dados de forma inteligente no servidor aumenta a confiabilidade das informações usadas para automação e tomada de decisões, com a garantia de segurança por meio de um ambiente isolado.