論文の概要: GraphMind: From Operational Traces to Self-Evolving Workflow Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17617v1
• Date: Sun, 17 May 2026 19:22:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.229373
• Title: GraphMind: From Operational Traces to Self-Evolving Workflow Automation
• Title（参考訳）: GraphMind: 運用トレースから自己進化型ワークフロー自動化へ
• Abstract要約: GraphMindは、人間の努力なしにアクション中心のワークフローグラフを構築し、実行し、進化させるエンドツーエンドシステムである。 システムは、インシデント調査のために、4つのプロダクションクラウドデータベースサービスにデプロイされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.929269898719822
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Complex operational workflows coordinating personnel, tools, and information are central to enterprise operations, yet end-to-end automation remains challenging due to extensive requirements for human inputs and the inability to adapt over time. We present GraphMind, an end-to-end system that constructs, executes, and evolves action-centric workflow graphs without human effort. The system operates in three phases. First, a scalable offline pipeline extracts structured workflow graphs from large volumes of human resolution traces, capturing problems, actions, and their causal relationships. Second, an online multi-agent traversal engine navigates the graph to dynamically construct and execute workflows, combining graph-guided retrieval with LLM-driven reasoning at each step. Third, Adaptive Traversal Reinforcement (ATR) reinforces successful traversal paths and decays stale elements. This closed-loop mechanism enables the graph to self-optimize and adapt to shifting operational conditions. GraphMind has been deployed across four production cloud database services for incident investigation. Evaluated on production data, the system substantially outperforms a Trace-RAG baseline in mitigation reach, groundedness, and diagnostic throughput, scoring 4.95/5 in blind expert review. The ATR layer provides further gains across all metrics, demonstrating that workflow graphs can learn and improve from execution-derived feedback.
• Abstract（参考訳）: 人事、ツール、情報をコーディネートする複雑な運用ワークフローはエンタープライズオペレーションの中心であるが、人間の入力に対する広範な要求と時間とともに適応できないため、エンドツーエンドの自動化は依然として困難である。 我々は、人間の努力なしにアクション中心のワークフローグラフを構築し、実行し、進化させるエンドツーエンドシステムであるGraphMindを提案する。 システムは3段階で動作する。 まず、スケーラブルなオフラインパイプラインは、大量の人間の解像度トレースから構造化されたワークフローグラフを抽出し、問題やアクション、それらの因果関係をキャプチャする。 第二に、オンラインマルチエージェントトラバーサルエンジンがグラフをナビゲートしてワークフローを動的に構築し実行し、グラフ誘導検索とLCM駆動推論を各ステップで組み合わせる。 第三に、適応的トラバーサル強化(ATR)は、成功したトラバーサルパスを強化し、古い元素を崩壊させる。 この閉ループ機構により、グラフは自己最適化され、動作条件のシフトに適応できる。 GraphMindはインシデント調査のために、4つのプロダクションクラウドデータベースサービスにデプロイされている。 このシステムは生産データに基づいて評価され、ブラインドエキスパートレビューで4.95/5と評価され、緩和リーチ、グラウンドドネス、診断スループットにおいてTrace-RAGベースラインを大幅に上回っている。 ATRレイヤは、ワークフローグラフが実行由来のフィードバックから学び、改善できることを実証して、すべてのメトリクスに対してさらなる利益を提供する。

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