Exploring LLM-based Agents for Root Cause Analysis

📄 arXiv: 2403.04123v1 📥 PDF

作者: Devjeet Roy, Xuchao Zhang, Rashi Bhave, Chetan Bansal, Pedro Las-Casas, Rodrigo Fonseca, Saravan Rajmohan

分类: cs.SE, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-03-07

💡 一句话要点

提出基于LLM的代理以解决根本原因分析的局限性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 根本原因分析 大型语言模型 事件管理 自动化 云计算 诊断工具 ReAct代理

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的RCA方法无法动态收集事件相关的诊断信息，限制了其有效性。
  2. 论文提出使用ReAct代理，结合检索工具，增强RCA的能力，提升诊断准确性。
  3. 实验证明ReAct在事实准确性上有显著提升，并与传统方法相比表现出竞争力。

📝 摘要（中文）

随着云计算软件系统的复杂性不断增加，事件管理已成为软件开发生命周期的重要组成部分。根本原因分析（RCA）是事件管理过程中的关键环节，但对于值班工程师而言，这是一项需要深厚领域知识和丰富经验的艰巨任务。自动化RCA可以显著节省时间，减轻值班工程师的负担。近期研究者们利用大型语言模型（LLMs）进行RCA，取得了良好的效果。然而，这些方法无法动态收集额外的诊断信息，如事件相关的日志、指标或数据库，严重限制了其诊断根本原因的能力。本研究探索了基于LLM的代理在RCA中的应用，以解决这一限制。我们对配备检索工具的ReAct代理进行了全面的实证评估，结果显示其在事实准确性上显著提升，并与强大的检索和推理基线相竞争。最后，我们与微软团队进行案例研究，展示了如何通过外部诊断服务工具克服先前工作的局限性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有基于大型语言模型（LLM）的根本原因分析（RCA）方法无法动态收集事件相关诊断信息的问题。这种局限性导致了诊断能力的不足，影响了事件管理的效率。

核心思路：论文的核心思路是引入ReAct代理，结合检索工具，能够在进行RCA时动态获取必要的诊断信息，从而提升分析的准确性和效率。这样的设计旨在克服传统方法的局限性，使得RCA过程更加自动化和智能化。

技术框架：整体架构包括ReAct代理和检索工具两个主要模块。ReAct代理负责处理和分析输入数据，而检索工具则用于动态获取与事件相关的日志、指标和数据库信息。整个流程通过输入事件报告，利用检索工具获取补充信息，最终进行根本原因分析。

关键创新：本研究的关键创新在于将检索工具与LLM结合，形成了一个能够动态收集信息的RCA代理。这一方法与现有静态分析方法的本质区别在于其能够实时获取和利用外部数据，显著提升了分析的准确性。

关键设计：在设计中，ReAct代理的参数设置经过精心调整，以确保其在处理复杂事件时的高效性。此外，损失函数的选择也针对RCA任务进行了优化，以提高模型的学习效果和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReAct代理在事实准确性上显著提升，与强大的检索和推理基线相比，表现出竞争力。具体而言，ReAct在处理生产事件时的表现优于传统方法，显示出其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括云计算服务的事件管理、软件开发生命周期中的故障诊断等。通过自动化RCA，能够显著提高事件处理的效率，减轻工程师的工作负担，未来可能在多个行业中推广应用，提升整体运维水平。

📄 摘要（原文）

The growing complexity of cloud based software systems has resulted in incident management becoming an integral part of the software development lifecycle. Root cause analysis (RCA), a critical part of the incident management process, is a demanding task for on-call engineers, requiring deep domain knowledge and extensive experience with a team's specific services. Automation of RCA can result in significant savings of time, and ease the burden of incident management on on-call engineers. Recently, researchers have utilized Large Language Models (LLMs) to perform RCA, and have demonstrated promising results. However, these approaches are not able to dynamically collect additional diagnostic information such as incident related logs, metrics or databases, severely restricting their ability to diagnose root causes. In this work, we explore the use of LLM based agents for RCA to address this limitation. We present a thorough empirical evaluation of a ReAct agent equipped with retrieval tools, on an out-of-distribution dataset of production incidents collected at Microsoft. Results show that ReAct performs competitively with strong retrieval and reasoning baselines, but with highly increased factual accuracy. We then extend this evaluation by incorporating discussions associated with incident reports as additional inputs for the models, which surprisingly does not yield significant performance improvements. Lastly, we conduct a case study with a team at Microsoft to equip the ReAct agent with tools that give it access to external diagnostic services that are used by the team for manual RCA. Our results show how agents can overcome the limitations of prior work, and practical considerations for implementing such a system in practice.