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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17617v2
• Date: Tue, 26 May 2026 00:01:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:40.588974
• 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: 我々は、最小限の努力でアクション中心のワークフローグラフを構築し、実行し、進化させるシステムであるGraphMindを提案する。 このシステムは、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。 評価された会話の97%は、対話的なレイテンシの中で実行可能な結果をもたらす。
• 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 system operations, yet end-to-end automation remains challenging due to extensive human input requirements and limited ability to adapt over time. We present GraphMind, a system that constructs, executes, and evolves action-centric workflow graphs with minimal 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, enabling execution-informed graph adaptation. GraphMind has been deployed across four production cloud database services for incident investigation. Evaluated on 93 held-out incidents and validated via blind expert review, the system outperforms an Agentic Summary-RAG baseline in mitigation reach, hallucination rate, and diagnostic throughput while requiring 8x less retrieval context. The ATR layer reduces hallucination rate by 26%, demonstrating that workflow graphs can learn from execution feedback. A 12-week field study confirms practical value: 97% of scored conversations yield actionable results within interactive latency.
• Abstract（参考訳）: 人的、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システム運用の中心であるが、人間の入力要求が広範囲で、時間とともに適応する能力に制限があるため、エンドツーエンドの自動化は難しいままである。 我々は、最小限の努力で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、実行インフォームドグラフ適応を可能にする。 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。 93件のホールトアウトインシデントを評価し、ブラインド専門家によるレビューによって検証し、このシステムは8倍の検索コンテキストを必要としながら、緩和範囲、幻覚率、診断スループットにおいてエージェント概要-RAGベースラインを上回った。 ATRレイヤは幻覚率を26%削減し、ワークフローグラフが実行フィードバックから学習できることを実証する。 評価された会話の97%は、対話的なレイテンシの中で実行可能な結果をもたらす。

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