論文の概要: From Observability Data to Diagnosis: An Evolving Multi-agent System for Incident Management in Cloud Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24145v2
• Date: Fri, 07 Nov 2025 07:03:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 16:56:01.117788
• Title: From Observability Data to Diagnosis: An Evolving Multi-agent System for Incident Management in Cloud Systems
• Title（参考訳）: 可観測性データから診断へ:クラウドシステムにおけるインシデント管理のための進化型マルチエージェントシステム
• Abstract要約: OpsAgentは、インシデント管理のための軽量で自己進化型のマルチエージェントシステムである。 トレーニング不要のデータプロセッサを使用して、異種可観測データを構造化されたテキスト記述に変換する。 OpsAgentは一般化可能で、解釈可能で、コスト効率が高く、自己進化的です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.492890623016335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incident management (IM) is central to the reliability of large-scale cloud systems. Yet manual IM, where on-call engineers examine metrics, logs, and traces is labor-intensive and error-prone in the face of massive and heterogeneous observability data. Existing automated IM approaches often struggle to generalize across systems, provide limited interpretability, and incur high deployment costs, which hinders adoption in practice. In this paper, we present OpsAgent, a lightweight, self-evolving multi-agent system for IM that employs a training-free data processor to convert heterogeneous observability data into structured textual descriptions, along with a multi-agent collaboration framework that makes diagnostic inference transparent and auditable. To support continual capability growth, OpsAgent also introduces a dual self-evolution mechanism that integrates internal model updates with external experience accumulation, thereby closing the deployment loop. Comprehensive experiments on the OPENRCA benchmark demonstrate state-of-the-art performance and show that OpsAgent is generalizable, interpretable, cost-efficient, and self-evolving, making it a practically deployable and sustainable solution for long-term operation in real-world cloud systems.
• Abstract（参考訳）: インシデント管理(IM)は、大規模クラウドシステムの信頼性の中心である。 しかし、オンコールエンジニアがメトリクス、ログ、トレースを調べる手動IMは、大規模で異質な観測データに直面して、労働集約的でエラーを起こします。 既存の自動化IMアプローチは、システム全体の一般化、限定的な解釈可能性の提供、そしてデプロイコストの増大に苦慮し、実際に導入されるのを妨げている。 本稿では,IM用軽量自己進化型マルチエージェントシステムであるOpsAgentを紹介し,不均一な可観測データを構造化されたテキスト記述に変換するトレーニングフリーデータプロセッサと,診断推論を透過的で監査可能なマルチエージェント協調フレームワークを提案する。 継続的な機能拡張をサポートするため、OpsAgentでは、内部モデルの更新と外部エクスペリエンスの蓄積を統合し、デプロイメントループを閉じる、デュアル自己進化メカニズムも導入している。 OPENRCAベンチマークの総合的な実験は、最先端のパフォーマンスを示し、OpsAgentが一般化可能で、解釈可能で、コスト効率が高く、自己進化的であることを示し、現実のクラウドシステムにおける長期的な運用のための実用的かつ持続可能なソリューションであることを示した。

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