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English(EN) Semantic Observability for Autonomous Systems Diagnostics

新框架使用大语言模型和图数据库进行自主系统诊断

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种名为语义可观测性（Semantic Observability）的新型多智能体框架，旨在简化复杂分布式微服务系统的诊断。该系统将海量的异构日志数据统一到一个动态属性图数据库中，对基础设施、软件依赖关系和事件序列进行建模。通过采用定向循环图（DCGs）和因果图算法，该框架能够自主识别异常范围，并利用大语言模型（LLM）生成精确的代码级根本原因分析和可操作的修复步骤。所提出的架构旨在缩短平均解决时间，减少LLM的token消耗，并防止诊断输出中的幻觉。 AI

影响 通过自动化根本原因分析，可能显著降低复杂IT系统的诊断时间和成本。

排序理由 该项目是一篇学术论文，详细介绍了用于AI驱动诊断的新系统架构和方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Jitendra Solanki, Anand Todkar, Ziran Min ·

    面向自主系统诊断的语义可观测性

    arXiv:2610.28611v1 Announce Type: new Abstract: Modern distributed microservice deployments generate massive volumes of heterogeneous, multi-format observability logs across physically and logically partitioned infrastructure. Isolating root causes during cascading failures remai…

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