Hoe je AI-agents bevriend maakt met je infrastructuur met behulp van Pup

Heb je ooit geprobeerd om een AI-agent (zoals Claude Code of Cursor) de API-documentatie van een clouddienst te geven en te vragen om een kapotte Dienst gewoon te "fixen"? Waarschijnlijker dan niet raakt de agent verstrikt in eindpunten, authenticatiemethoden en JSON-responsstructuren. Datadog Labs heeft dit elegant opgelost: ze hebben Pup uitgebracht, een speciale CLI-tool die het enorme monitoringplatform omtovert tot een braaf "huisdier" voor je geautomatiseerde helpers.

Waarom hebben we nog een command-line interface nodig

Meestal worden CLI's geschreven voor mensen. Ze hebben fancy voortgangsbalken, interactieve prompts en talloze argumenten die we niet kunnen onthouden. Pup (afkorting voor puppy) is anders ontworpen. Het belangrijkste doel is om een brug te slaan tussen je code en alle bewakingsgegevens die Datadog verzamelt.

De laatste tijd zie ik steeds meer ontwikkelaars die proberen routinematige SRE-taken te automatiseren. Bijvoorbeeld het vinden van anomalieën in logs of het controleren van de monitorstatus voor een release. Dit doen via reguliere API-aanvragen kost veel tijd. Wrappers schrijven voor elk kleinigheidje is saai. Pup neemt al het "vies" werk van communicatie met de Datadog API voor zijn rekening, en retourneert een netjes gestructureerde respons aan de agent (of jou).

Hoe Pup het leven van de agent gemakkelijker maakt

De ontwikkelaars bij Datadog Labs hebben verschillende ideeën in het project ingebouwd die deze CLI ideaal maken voor machineconsumptie.

De tool kan automatisch detecteren wanneer hij wordt uitgevoerd door een AI-agent. Als de omgeving variabelen zoals CLAUDE_CODE, CURSOR_AGENT of GITHUB_COPILOT bevat, schakelt Pup over naar een speciale modus. In plaats van voor mensen leesbare tabellen geeft het dense JSON uit met metadata en hints die LLMs veel beter begrijpen.

Een ander belangrijk punt is automatische bevestiging van destructieve acties. Als je een monitorverwijderingsopdracht uitvoert in de normale modus, vraagt de CLI: "Weet je het zeker?". In de agentmodus begrijpt Pup de context en blokkeert automatisering niet met onnodige vragen, tenzij expliciet geconfigureerd.

Onder de motorkap: functies en technologieën

Het project is geschreven in Rust, wat snelheid en geen vreemde geheugenfouten garandeert. Maar het interessantere is de API-dekking die het hulpprogramma biedt. Het dekt bijna alle Datadog-functionaliteit — van basismetrieken tot complexe beveiligingsinstellingen.

Hier is slechts een klein deel van wat je met één opdracht kunt doen:

• Monitoring: het beheren van waarschuwingen, dashboards en SLO's.
• Beveiliging: het vinden van kwetsbaarheden en het controleren van logs.
• CI/CD: het volgen van pipelinekwaliteit en het vinden van "flaky" tests.
• Kosten: het analyseren van clouduitgaven en toerekening per afdeling.

Interessant is dat Pup OAuth2 met PKCE ondersteunt. Dit betekent dat je geen langlevende API-sleutels hoeft op te slaan in configuratiebestanden die een agent per ongeluk zou kunnen "lekken". Autorisatie vindt plaats via de browser, en tokens worden veilig opgeslagen in de systeemsleutelketting (macOS Keychain of Windows Credential Manager).

Praktische scenario's

Stel je voor dat je Claude Code gebruikt om een microservice te refactoren. Nu kun je het de opdracht geven: "Controleer de foutenlogs in Datadog voor het afgelopen uur en vertel me of ik iets heb gebroken met mijn laatste commit".

De agent voert gewoon uit:

pup logs search --query="service:my-app status:error" --from="1h"

En krijgt een resultaat in een formaat dat het onmiddellijk kan analyseren.

Een andere coole functie zijn lokale runbooks. Dit zijn YAML-bestanden waar je een keten van acties kunt beschrijven: controleer metrieken, als ze boven normaal zijn — vraag bevestiging van de operator, start dan een Workflow in Datadog. Dit maakt Pup tot een volwaardig operationeel automatiseringsplatform dat direct in je terminal leeft.

Is het de moeite waard om te proberen

Het project bevindt zich momenteel in Preview-status. Dit betekent dat interfaces licht kunnen veranderen en dat je bugs in de code kunt tegenkomen. Pup ziet er echter nu al uit als de gemakkelijkste manier om je AI-assistent "ogen" te geven binnen je infrastructuur.

Voor wie dit zeker nuttig zal zijn:

• SRE- en DevOps-engineers die incidentonderzoek willen versnellen.
• Ontwikkelaars die actief AI-agents gebruiken in hun workflow.
• Teams die complexe automatiseringssystemen bouwen bovenop Datadog.

Als je de tool op macOS wilt testen, duurt de installatie via Homebrew slechts een paar minuten:

brew tap datadoghq/tap
brew install pup

Daarna hoef je alleen maar pup auth login uit te voeren en je kunt aan de slag.

Naar mijn mening zijn tools als deze de toekomst van interactie met cloudplatforms. We bewegen weg van klikken in de browserconsole naar zinvolle communicatie met het systeem via agents, en Pup is hier een uitstekende gids.