首个数据代码完全开源！ 受区块链启发的大模型多智能体协作根因分析框架

主要观点总结

本篇文章介绍了北航提出的基于大模型的系统根因分析框架mABC，该框架旨在解决云原生技术中微服务架构的复杂性和稳定性挑战。mABC结合了多智能体系统、大型语言模型和区块链启发式投票机制，通过智能体工作流程和区块链启发式投票达成最终协议，提供对根本原因的有价值见解。实验结果表明，mABC在识别根本原因和提供解决方案方面表现优异，消融研究突显了每个组件的重要性。未来的工作将侧重于增强组件、整合更多数据源和改善代理协作。

关键观点总结

关键观点1: mABC框架介绍

mABC是一个基于大模型的系统根因分析框架，旨在解决微服务架构的复杂性和稳定性挑战。它结合了多智能体系统、大型语言模型和区块链启发式投票机制。

关键观点2: 智能体工作流程

mABC中的智能体工作流程允许所有代理根据既定的方法有效完成任务。对于需要实时数据或额外信息的问题，会激活“ReAct答案工作流”，而对于不需要外部工具的问题，则使用“直接答案工作流”。智能体的工作包括警告接收、流程调度、数据收集和分析等。

关键观点3: 区块链启发式投票机制

为了避免大型语言模型中的潜在不稳定性问题，并充分利用去中心化结构的透明和平等优势，mABC采用了受区块链治理原则启发的决策过程。投票的权重由贡献指数和专业指数决定。投票流程包括审查阶段、发起投票、进行投票和结果判定。

关键观点4: 实验和消融研究结果

在AIOps挑战和Train-Ticket数据集上的实验结果表明mABC在识别根本原因和提供解决方案方面的有效性。消融研究突显了mABC中每个组件的重要性，包括智能体工作流程、多智能体和区块链启发式投票。

关键观点5: 未来工作展望

未来的工作将侧重于增强组件、整合更多数据源和改善代理协作，旨在使mABC成为IT运营必不可少的一部分。同时，相关微调和benchmark数据也将开源。