論文の概要: The Multi-Agent Fault Localization System Based on Monte Carlo Tree Search Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22800v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 16:03:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.320223
• Title: The Multi-Agent Fault Localization System Based on Monte Carlo Tree Search Approach
• Title（参考訳）: モンテカルロ木探索手法に基づくマルチエージェント断層定位システム
• Authors: Rui Ren,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、インシデントを素早く見つけてリカバリするための新しいパスを提供する。 本手法は根本原因の局在精度を49.29%から128.35%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4898626838193647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In real-world scenarios, due to the highly decoupled and flexible nature of microservices, it poses greater challenges to system reliability. The more frequent occurrence of incidents has created a demand for Root Cause Analysis(RCA) methods that enable rapid identification and recovery of incidents. Large language model (LLM) provides a new path for quickly locating and recovering from incidents by leveraging their powerful generalization ability combined with expert experience. Current LLM for RCA frameworks are based on ideas like ReAct and Chain-of-Thought, but the hallucination of LLM and the propagation nature of anomalies often lead to incorrect localization results. Moreover, the massive amount of anomalous information generated in large, complex systems presents a huge challenge for the context window length of LLMs. To address these challenges, we propose KnowledgeMind, an innovative LLM multi-agent system based on Monte Carlo Tree Search and a knowledge base reward mechanism for standardized service-by-service reasoning. Compared to State-Of-The-Art(SOTA) LLM for RCA methods, our service-by-service exploration approach significantly reduces the burden on the maximum context window length, requiring only one-tenth of its size. Additionally, by incorporating a rule-based real-time reward mechanism, our method effectively mitigates hallucinations during the inference process. Compared to the SOTA LLM for RCA framework, our method achieves a 49.29% to 128.35% improvement in root cause localization accuracy.
• Abstract（参考訳）: 現実のシナリオでは、マイクロサービスの高度に分離された柔軟な性質のため、システムの信頼性に大きな課題が生じる。 より頻繁なインシデントの発生は、インシデントの迅速な識別と回復を可能にするルート原因分析(RCA)手法の要求を生み出した。 大規模言語モデル(LLM)は、エキスパートエクスペリエンスと組み合わせた強力な一般化能力を活用することで、インシデントを素早く見つけ、回復するための新しいパスを提供する。 現在のRCAフレームワークのLLMはReActやChain-of-Thoughtといったアイデアに基づいているが、LLMの幻覚と異常の伝播の性質は、しばしば不正確なローカライゼーション結果をもたらす。 さらに,LLMのコンテキストウィンドウ長において,大規模で複雑なシステムで発生する大量の異常情報が大きな課題となっている。 これらの課題に対処するために,モンテカルロ木探索に基づく革新的なLLMマルチエージェントシステムであるKnowledgeMindと,標準化されたサービス・バイ・サービス推論のための知識ベース報酬機構を提案する。 RCA法における State-Of-The-Art(SOTA) LLM と比較して,サービス・バイ・サービスの探索手法は最大コンテキストウィンドウ長の負担を著しく低減し,そのサイズはわずか10分の1である。 さらに,ルールに基づくリアルタイム報酬機構を組み込むことで,推論過程における幻覚を効果的に緩和する。 RCAフレームワークのSOTA LLMと比較して,根本原因の局在精度は49.29%から128.35%向上した。

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