論文の概要: TAMO:Fine-Grained Root Cause Analysis via Tool-Assisted LLM Agent with Multi-Modality Observation Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20462v2
• Date: Wed, 30 Apr 2025 10:20:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.775693
• Title: TAMO:Fine-Grained Root Cause Analysis via Tool-Assisted LLM Agent with Multi-Modality Observation Data
• Title（参考訳）: TAMO-Fine-Grained Root Cause Analysis by Tool-Assisted LLM Agent with Multi-Modality Observation Data
• Authors: Qi Wang, Xiao Zhang, Mingyi Li, Yuan Yuan, Mengbai Xiao, Fuzhen Zhuang, Dongxiao Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト推論とドメイン知識の統合においてブレークスルーをもたらした。 細粒度根本原因解析のための多モード観測データ,すなわちTAMOを用いたツール支援LLMエージェントを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.5606443790794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of distributed systems, microservices and cloud native technologies have become central to modern enterprise software development. Despite bringing significant advantages, these technologies also increase system complexity and operational challenges. Traditional root cause analysis (RCA) struggles to achieve automated fault response, heavily relying on manual intervention. In recent years, large language models (LLMs) have made breakthroughs in contextual inference and domain knowledge integration, providing new solutions for Artificial Intelligence for Operations (AIOps). However, Existing LLM-based approaches face three key challenges: text input constraints, dynamic service dependency hallucinations, and context window limitations. To address these issues, we propose a tool-assisted LLM agent with multi-modality observation data, namely TAMO, for fine-grained RCA. It unifies multi-modal observational data into time-aligned representations to extract consistent features and employs specialized root cause localization and fault classification tools for perceiving the contextual environment. This approach overcomes the limitations of LLM in handling real-time changing service dependencies and raw observational data and guides LLM to generate repair strategies aligned with system contexts by structuring key information into a prompt. Experimental results show that TAMO performs well in root cause analysis when dealing with public datasets characterized by heterogeneity and common fault types, demonstrating its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 分散システムの開発によって、マイクロサービスとクラウドネイティブテクノロジは、現代のエンタープライズソフトウェア開発の中心となってきています。 これらの技術は大きな利点をもたらすが、システムの複雑さと運用上の課題も増大させる。 従来の根本原因分析(RCA)は,手作業による介入に大きく依存して,自動障害応答の実現に苦慮している。 近年、大規模言語モデル(LLM)は文脈推論とドメイン知識の統合を突破し、AIOps(Artificial Intelligence for Operations)の新しいソリューションを提供している。 しかし、既存のLLMベースのアプローチでは、テキスト入力の制約、動的サービス依存の幻覚、コンテキストウィンドウの制限という3つの大きな課題に直面しています。 これらの課題に対処するため,細粒度RCAのための多モード観測データ,すなわちTAMOを用いたツール支援LLMエージェントを提案する。 マルチモーダルな観測データをタイムアラインな表現に統一し、一貫した特徴を抽出し、特定の根本原因の局在化と障害分類ツールを用いて文脈環境を知覚する。 このアプローチは、リアルタイムに変化するサービス依存や生の観測データを扱う際のLLMの限界を克服し、キー情報をプロンプトに構造化することで、システムコンテキストに沿った修復戦略を生成する。 実験結果から, TAMOは不均一性および共通断層型を特徴とする公共データセットを扱う場合, 根本原因解析において良好に機能し, その有効性を示した。

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