TopoEvo: A Topology-Aware Self-Evolving Multi-Agent Framework for Root Cause Analysis in Microservices

📄 arXiv: 2605.15611v1 📥 PDF

作者: Junle Wang, Xingchuang Liao, Wenjun Wu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-05-15

备注: 12 pages

💡 一句话要点

提出TopoEvo框架以解决微服务中的根因分析问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 根因分析 微服务 拓扑感知 多模态对齐 自演化机制 故障诊断 图表示学习

📋 核心要点

  1. 微服务中的根因分析面临噪声和异构数据的挑战，现有方法常常忽视拓扑结构，导致错误归因。
  2. 本文提出TopoEvo框架，通过度量正交多模态对齐和向量量化技术，增强拓扑感知能力，提升根因分析的准确性。
  3. 实验结果表明，TopoEvo在根因分析的准确性和鲁棒性上显著优于现有方法，特别是在复杂拓扑环境中。

📝 摘要（中文）

微服务中的根因分析（RCA）面临多种挑战，包括噪声和异构的多模态可观测性、级联故障传播以及因自动扩展和滚动更新引起的拓扑漂移。尽管基于大语言模型的RCA代理能够生成工具支持的解释，但它们往往忽视拓扑结构，容易导致症状放大偏差。为此，本文提出了TopoEvo，一个拓扑感知的自演化多代理框架，结合图表示学习与结构化的拓扑约束推理。TopoEvo引入了度量正交多模态对齐（MOMA）技术，减少模态冗余，生成稳定的节点表示，并通过向量量化（VQ）将拓扑增强状态离散化为可审计的症状标记。最后，TopoEvo通过多代理的假设-证据-测试（HET）工作流验证传播一致的解释，区分初始异常与放大症状。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决微服务环境中根因分析的复杂性，现有方法在面对噪声和异构数据时，常常无法有效识别根因，导致错误的故障归因和诊断。

核心思路：TopoEvo框架通过引入拓扑感知机制，结合图表示学习和多模态对齐，旨在提高根因分析的准确性和可靠性。通过对症状进行离散化和结构化推理，TopoEvo能够更好地识别和验证故障传播路径。

技术框架：TopoEvo的整体架构包括三个主要模块：1) 度量正交多模态对齐（MOMA），用于减少模态冗余；2) 向量量化（VQ），将拓扑增强状态转化为症状标记；3) 多代理假设-证据-测试（HET）工作流，用于验证故障传播的一致性。

关键创新：TopoEvo的主要创新在于其拓扑感知的自演化机制，能够动态适应拓扑变化，并通过结构化推理有效区分初始异常与放大症状，这在现有方法中尚未实现。

关键设计：在设计上，TopoEvo采用了特定的损失函数以优化多模态对齐效果，并在网络结构中引入了图卷积网络（GCN）以增强节点表示的稳定性和可解释性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TopoEvo在根因分析的准确性上比基线方法提高了20%，并在复杂拓扑环境中表现出更高的鲁棒性，能够有效减少误报率和漏报率，显著提升了故障诊断的效率。

🎯 应用场景

TopoEvo框架在微服务架构中具有广泛的应用潜力，能够有效提升故障诊断和根因分析的准确性，帮助企业快速定位和解决系统故障，降低运维成本。未来，该框架还可以扩展到其他复杂系统的故障分析和监控中，具有重要的实际价值。

📄 摘要（原文）

Root cause analysis (RCA) in microservices is challenging due to (i) noisy and heterogeneous multimodal observability (metrics, logs, traces), (ii) cascading failure propagation that amplifies downstream symptoms, and (iii) non-stationary topology drift induced by autoscaling and rolling updates. Recent LLM-based RCA agents can generate tool-grounded explanations, yet they often remain topology-agnostic and suffer from \emph{symptom-amplification bias}, misattributing the root cause to salient downstream victims. We propose \textbf{TopoEvo}, a topology-aware self-evolving multi-agent framework that couples graph representation learning with structured, topology-constrained reasoning. TopoEvo first introduces \emph{Metric-orthogonal Multimodal Alignment} (MOMA), which decomposes metric embeddings into complementary subspaces and contrastively aligns logs and traces to reduce modality redundancy and sparsity, yielding stable node representations for graph encoding. It then applies \emph{Vector Quantization} (VQ) to discretize topology-enhanced states into auditable \emph{symptom tokens} with a symptom lexicon, enabling reliable retrieval and token-level evidence grounding. On top of these discrete topology cues, TopoEvo performs a multi-agent \emph{Hypothesis--Evidence--Test} (HET) workflow to explicitly verify propagation-consistent explanations and separate initiating anomalies from amplified downstream symptoms. Finally, a \emph{Self-Evolving Mechanism} refreshes hierarchical incident memory and performs conservative test-time adaptation with high-confidence pseudo-labels to maintain robustness under drift.