arXiv · cs.AI· Jitendra Solanki·· 7 天前AI 评分21
Semantic Observability：面向自主系统诊断的多智能体语义可观测性框架
Semantic Observability for Autonomous Systems Diagnostics
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jitendra Solanki
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.28611v1
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AI 导读
论文提出 Semantic Observability，一个自主多智能体框架，将分布式微服务的异构日志统一为可查询的属性图数据库。系统通过 Directed Cyclic Graphs（DCGs）编排有状态多智能体，结合因果图算法与时序回溯定位异常影响范围，再由 LLM 推理引擎生成代码级根因分析（RCA）与修复建议。作者从概念上论证该框架可降低 MTTR、压缩 LLM token 消耗并抑制结构性幻觉，并在 LogHub 和 Train-Ticket 基准上指定了开源验证框架。
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