Why per-minute billing for Custom Work?

Custom Work covers automations you direct: scheduled monitors, custom agents, slash commands. The cost depends on how long the agent actually runs, so you pay for the time it works, not for it being available.

How does the free trial work?

14 days on your own production, 500 credits. Cleric joins your existing on-call rotation. Day 12 is a trial review with your team; by day 14 your team has the data to decide.

What happens at the end of the annual contract?

The contract is 12 months and auto-renews. Renewal mechanics, notice periods, and any true-up are covered in the Order Form.

ClericAI SRE autonomo che triage notifiche di prodotto e svela le cause radici

4.8 (6)

Recensito da Daniel Nikulshyn·Aggiornato luglio 2026

DevOps SRE Observability Incident Response Cloud Native Monitoring AI Agent

Panoramica

Cleric è un ingegnere della sicurezza dei siti affidato all'intelligenza artificiale che investiga automaticamente gli avvisi di produzione non appena si verificano. Si connette al tuo stack di osservazione esistente, correla segnali attraverso log, metriche e tracce, e lavora attraverso ipotesi alla maniera di un ingegnere di chiamata in caso di emergenza umano. Invece di svegliare gli ingegneri per ogni pagina, Cleric esegue la prima triage, riduce le cause probabili e rilascia una sintesi concisa con elementi a sostegno. I team possono esaminare le sue ragioni, confermare le scoperte e agire più velocemente, riducendo il tempo medio di risoluzione e la fatica degli addetti ai call-out. Progettato per gli team di ingegneria che gestiscono sistemi cloud-native complessi, Cleric si propone di affrontare il lavoro di investigazione ripetitivo della risposta agli incidenti, in modo che gli SRE (System Reliability Engineer) e i sviluppatori possano concentrarsi sulla costruzione e la soluzione di problemi piuttosto che scavare attraverso dashboard.

Funzionalità chiave

Triage autonomo di notifiche
Generazione di ipotesi di cause radici
Integrazione con piattaforme di osservabilità
Correlazione dei segnali incrociati attraverso log, metriche, tracce
Resoconti di incidenti di facile lettura
Aprendo continuamente dall'ambiente di produzione
pros
:
Riduce la sovraccarica dell'impegno a tempo di rete,Esplora in tutti i log, le metriche e le tracce,Fornisce ragionamento e prove per le proprie scoperte,Affretta la media tempo di risoluzione,Integra con i tool di osservabilità esistenti,cons,:,L'efficacia dipende dalla qualità dei dati di telemetr

Prezzi

Modello: Freemium
Categoria: Agenti AI
Valutazione: 4.8 / 5 (6)

Casi d’uso

Automazione del triage delle allerte 24 ore su 24

Quando le allerte produttive scattano, Cleric indaga autonomamente e mette a disposizione le cause probabili del problema, riducendo di conseguenza la necessità di svegliare gli ingegneri ogni volta che si genera una pagina.

Analisi della radice della causa del segnale incrociato

Correla i log, le metriche e le tracce nel tuo set di osservabilità per generare ipotesi di radice della causa supportate da evidenze.

Riduzione del tempo medio di risoluzione

Fornisce sommari di incidenti concisi e facilmente leggibili per gli ingegneri, in modo che possano confermare velocemente i risultati e agire, accorciando il tempo di risoluzione dei sistemi cloud nativi complessi.

Riduzione della fatica dei turni di servizio

Esegue la valutazione iniziale di lavoro ripetitivo per gli equipaggi tecnici, liberando il personale dei turni di servizio a concentrarsi sui casi critici che richiedono un giudizio umano.

Pro & contro

Pro

Riduce lo sforzo di essere in linea per telefono automatizzando la prima triage
Indaga attraverso registri, metriche e tracce
Fornisce ragionamenti e prove per le conclusioni
Accéléra la media durata di tempo per la risoluzione
Integra con gli strumenti di osservabilité esistenti

Contro

L'efficacia dipende dalla qualità dei dati di telemetria
Ancora richiede larevisione umana per incidenti critici
Ha un valore limitato per le squadre che non hanno un monitoraggio maturo
Potrebbe essere necessario un adattamento per adattarsi a ambienti unici
Use cases
:
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Recensioni

4.8

Media su 6 valutazioni.

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Joanna Kowalski

Jan 30, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and reduces on-call burden by automating initial triage. Autonomous alert triage fits neatly into how we already work, and integration with observability platforms removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Pierre Dubois

Sep 20, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: root cause hypothesis generation and integrates with existing observability tools. On balance the feature set — especially continuous learning from production environment — justifies the 5 stars for our use case.

Kwame Mensah

Sep 6, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: integration with observability platforms and provides reasoning and evidence for findings. On balance the feature set — especially continuous learning from production environment — justifies the 5 stars for our use case.

Omar Haddad

Jul 29, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is integration with observability platforms — handled better than most — and reduces on-call burden by automating initial triage. Still requires human review for critical incidents is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Tomáš Novák

Jun 25, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Continuous learning from production environment just works and integrates with existing observability tools. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Aaliyah Johnson

Jun 8, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: human-readable incident summaries and investigates across logs, metrics, and traces. On balance the feature set — especially cross-signal correlation across logs, metrics, traces — justifies the 5 stars for our use case.

Domande e risposte

What does Cleric do for free?

Three categories. Knowledge questions, like “what services depend on the orders API?” System management, like muting an alert or updating Cleric’s memory. Handoffs, like creating a Linear ticket, opening a PR, or posting a Slack message. If it isn’t operational work, we don’t bill for it.

Asked by Quoc Bui · Mar 8, 2026

What counts as an Issue?

An Issue is a defined operational problem Cleric takes end to end. A page from PagerDuty. An anomaly detected by a scheduled monitor. A failed deploy. Cleric investigates, finds root cause, verifies the finding, and proposes a fix. One Issue, one price, no matter how many passes the agent needs.

Asked by Kirsi Laine · Mar 8, 2026

What if Cleric gets it wrong?

Push back and Cleric keeps working the same Issue. We take the risk on getting it right, so a second pass doesn’t cost you more.

Asked by Wei Chen · Feb 18, 2026

What happens if I run out of credits?

Credits roll over one month, capped at 2× your monthly allocation. If you exceed your annual bucket, you can buy more credits, set a hard cap to block new work, or upgrade. Overages are billed on the next invoice and require written sign-off.

Asked by Hannah Goldberg · Jan 30, 2026

Do you train on our data?

No. Customer data is never used to train or improve underlying models. After an evaluation ends, if you don’t continue, we contractually commit to deleting your data. Full security and privacy policy at docs.cleric.ai/security.

Asked by Amara Chukwu · Jan 7, 2026

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