TAMO: Fine-Grained Root Cause Analysis via Tool-Assisted LLM Agent with Multi-Modality Observation Data in Cloud-Native Systems

📄 arXiv: 2504.20462v5 📥 PDF

作者: Xiao Zhang, Qi Wang, Mingyi Li, Yuan Yuan, Mengbai Xiao, Fuzhen Zhuang, Dongxiao Yu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-04-29 (更新: 2025-11-05)

💡 一句话要点

TAMO：云原生系统中基于工具辅助LLM Agent的多模态细粒度根因分析

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

关键词: 根因分析 LLM Agent 多模态数据 云原生系统 自动化运维

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的根因分析方法难以有效处理云原生系统中复杂的多模态数据和动态依赖关系。
  2. TAMO利用工具辅助的LLM Agent，通过多模态对齐、根因定位和故障分类，实现细粒度的根因分析。
  3. 实验结果表明，TAMO在根因分析任务上优于现有方法，证明了其有效性和优越性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为TAMO的工具辅助LLM Agent，用于云原生系统中的细粒度根因分析。现有基于LLM的方法面临多模态输入约束、上下文窗口限制和动态依赖图等挑战。TAMO通过多模态对齐工具将多模态观测数据统一为时间对齐的表示，以保证跨模态特征的一致性。然后，TAMO调用专门的根因定位工具和故障类型分类工具，进一步识别系统上下文中的根本原因和故障类型。这种方法克服了LLM在处理实时原始观测数据和动态服务依赖关系方面的局限性，并通过结构化提示设计引导模型生成与系统上下文对齐的修复策略。在两个基准数据集上的实验表明，TAMO优于最先进的方法，并具有可比的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的根因分析方法在云原生系统中面临三大挑战：一是多模态输入约束，难以有效融合来自不同来源和格式的观测数据；二是上下文窗口限制，LLM难以处理长时间序列和复杂的系统依赖关系；三是动态依赖图，云原生系统的服务依赖关系会随时间变化，给根因分析带来困难。这些问题导致现有方法无法进行细粒度的根因分析，并生成有效的修复策略。

核心思路：TAMO的核心思路是利用工具辅助的LLM Agent，将复杂的根因分析任务分解为多个可管理的子任务，并利用专门的工具来处理多模态数据、定位根因和分类故障类型。通过结构化的提示设计，引导LLM Agent利用这些工具的输出，生成与系统上下文对齐的修复策略。这种方法可以克服LLM在处理原始观测数据和动态服务依赖关系方面的局限性。

技术框架：TAMO的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多模态对齐工具：将来自不同来源（如日志、指标、追踪）的多模态观测数据统一为时间对齐的表示，以保证跨模态特征的一致性。2) 根因定位工具：基于统一的表示，定位潜在的根因组件或服务。3) 故障类型分类工具：对识别出的根因进行故障类型分类，例如CPU过载、内存泄漏等。4) LLM Agent：接收多模态对齐工具、根因定位工具和故障类型分类工具的输出，并根据结构化的提示设计，生成修复策略。

关键创新：TAMO的关键创新在于将LLM Agent与专门的工具相结合，实现细粒度的根因分析。与现有方法相比，TAMO能够更有效地处理多模态数据和动态服务依赖关系，并生成更准确和可操作的修复策略。此外，TAMO的结构化提示设计能够引导LLM Agent更好地利用工具的输出，提高根因分析的准确性和效率。

关键设计：多模态对齐工具使用时间戳作为关键，将不同模态的数据进行对齐。根因定位工具和故障类型分类工具的具体实现方式未知，可能使用了机器学习或规则引擎等技术。LLM Agent的提示设计至关重要，需要精心设计提示模板，引导LLM Agent利用工具的输出，并生成与系统上下文对齐的修复策略。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TAMO在两个基准数据集上优于现有最先进的方法。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但结论表明TAMO具有可比甚至更优的性能，验证了其有效性。

🎯 应用场景

TAMO可应用于各种云原生系统的自动化运维场景，例如故障诊断、容量规划、性能优化等。通过自动识别根因并生成修复策略，TAMO可以显著降低运维成本，提高系统的可用性和可靠性。未来，TAMO可以扩展到更复杂的分布式系统和边缘计算环境，为智能化运维提供更强大的支持。

📄 摘要（原文）

Implementing large language models (LLMs)-driven root cause analysis (RCA) in cloud-native systems has become a key topic of modern software operations and maintenance. However, existing LLM-based approaches face three key challenges: multi-modality input constraint, context window limitation, and dynamic dependence graph. To address these issues, we propose a tool-assisted LLM agent with multi-modality observation data for fine-grained RCA, namely TAMO, including multimodality alignment tool, root cause localization tool, and fault types classification tool. In detail, TAMO unifies multi-modal observation data into time-aligned representations for cross-modal feature consistency. Based on the unified representations, TAMO then invokes its specialized root cause localization tool and fault types classification tool for further identifying root cause and fault type underlying system context. This approach overcomes the limitations of LLMs in processing real-time raw observational data and dynamic service dependencies, guiding the model to generate repair strategies that align with system context through structured prompt design. Experiments on two benchmark datasets demonstrate that TAMO outperforms state-of-the-art (SOTA) approaches with comparable performance.