# DODO ## 定義 DODO(Datadog Observability-Driven Optimizer)は [[Datadog]] が開発した LLM 駆動コード最適化システムである。Datadog Continuous Profiler の CPU プロファイル(フレームグラフ)と Live Debugger の本番実関数呼び出し(引数・受信オブジェクト状態)を組み合わせて本番接地型マイクロベンチマークを生成し、そのベンチマークを凍結した上で LLM エージェントがコード変更を反復提案・検証する 2 ループアーキテクチャを持つ。(Source: [[@2026__Datadog__Production-Grounded Benchmarks for AI Code Optimization]]) ## アーキテクチャ概要 **ループ 1: 本番接地型ベンチマーク生成** - CPU プロファイル(類似度目標 ≥98%)を正規化フィードバックとして反復的にベンチマークを生成 - Live Debugger で本番インスタンスから実引数・受信オブジェクト状態を直接キャプチャ - 乖離をタプル `(call_path, prod%, bench%, gap)` の降順リストとして返す密なフィードバック **ループ 2: 凍結ベンチマークに対するコード最適化** - ベンチマークを不変に保ち、エージェントがコード変更を提案 - `run_tests` で正確性、`run_benchmark` で `ns/op` 改善を検証 - 最良パッチを保持 ## 成果 - 成熟した内部 Go サービスに適用し、サービス全体 CPU コストを 8% 以上削減(O(10k) コア常時節約) - 手作業では O(週)かかる最適化を自動化 ## 対応言語・制約 - 現行実装は Go - アーキテクチャは言語非依存(他言語への拡張可能性あり) - データ収集は Datadog 内部インスタンス(顧客データ不使用) ## 関連 - 開発者: [[Junaid Ahmed]] / [[Piotr Bejda]] - 所属: [[Datadog]] - 使用テレメトリ: [[継続的プロファイリング]](Datadog Continuous Profiler) - 設計原則: [[本番接地型ベンチマーク]] - 文脈: [[エージェント型コーディング]] - ソース: [[@2026__Datadog__Production-Grounded Benchmarks for AI Code Optimization]]