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
• Authors: Yiwen Zhu, Joyce Cahoon, Anna Pavlenko, Qiushi Bai, Nima Shahbazi, Divya Vermareddy, Meina Wang, Mathieu Demarne, Swati Bararia, Wenjing Wang, Hemkesh Vijaya Kumar, Hannah Lerner, Katherine Lin, Steve Toscano, Miso Cilimdzic, Subru Krishnan,
• 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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