一种基于大模型智能体与故障树引导的运维根因分析方法

本发明属于智能运维，具体涉及一种基于大模型智能体与故障树引导的运维根因分析方法。

背景技术：

1、近年随着云计算和微服务架构的普及，现代运维系统的复杂度呈指数级增长，系统组件间的耦合度显著提升。一个故障往往由多个因素协同引发，且故障现象与根本原因之间存在非线性、跨层次的复杂关联，导致故障定位难度大幅增加。根因分析（root causeanalysis, rca）作为保障系统高可用性的核心任务，其核心目标是从海量告警、日志、监控指标等多源数据中，精准定位故障的根本原因，为故障快速修复提供支撑。

2、传统根因分析方法高度依赖运维人员的专业经验，其流程通常为：运维人员手动收集多源运维数据，基于自身专家知识猜测可能的根因，再逐一验证排查。该方式流程繁琐、耗时较长，且受人工经验局限，难以应对复杂动态的系统环境，尤其在大规模分布式系统中，极易出现根因定位偏差、漏判等问题，无法满足系统高可用性要求。

3、近年来，机器学习技术被逐步引入根因分析领域，出现了基于因果推断、关联规则挖掘等技术的自动化分析方法，试图降低人工依赖。然而，这类方法普遍存在明显缺陷：一方面，需要大量标注数据进行模型训练，数据获取成本高、周期长；另一方面，难以有效处理非结构化日志中的语义信息，无法捕捉日志文本中隐含的故障线索，适用场景有限。

4、现有技术中，公开号为cn115022153b的专利提出了一种基于知识图谱的根因分析方法，通过精简告警事件来降低分析复杂度，但该方法的知识图谱构建高度依赖专家手动定义，难以覆盖未知故障模式，且无法理解日志中的隐含语义，泛化能力较差。公开号为cn118981389a的专利尝试利用大语言模型进行根因分析，但其方案侧重于重采样机制，缺乏对推理过程的有效引导，大模型在缺乏约束的情况下易产生“推理幻觉”，且无法结合系统架构、故障传播路径等领域知识进行可控推理，导致分析结果的准确性和可解释性不足。

5、此外，现有根因分析方案通常割裂地处理不同模态的运维数据：日志分析工具仅关注文本类数据，监控工具仅聚焦时序指标数据，链路追踪工具仅关注服务调用关系数据。但在实际运维场景中，故障往往表现为多模态数据的异常联动，单一模态数据的分析无法捕获跨模态的因果关联，例如cpu性能曲线的突升可能与某段报错日志的时间戳高度重合，而单一工具无法建立这种关联，进而导致根因定位不精准。

6、综上，现有根因分析方法存在自动化程度低、多模态数据融合能力弱、大模型推理不可控、可解释性差、难以定位细粒度根因等问题，无法满足复杂运维场景下的高效、精准根因定位需求。因此，亟需一种能够融合多模态数据、具备可控推理能力、可解释性强且定位精准的根因分析方法。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有技术中根因分析方法存在的上述技术问题，提供一种基于大模型智能体与故障树引导的运维根因分析方法，实现多模态数据的有效融合、大模型的可控推理，提升根因定位的准确性、效率和可解释性，同时实现细粒度根因定位，为故障修复提供精准指导。

2、为实现上述发明目的，本发明提供一种基于大模型智能体与故障树引导的运维根因分析方法，具体包括以下步骤：

3、s1、多模态故障数据获取：

4、响应于接收到的故障事件，自动从运维数据平台拉取与该故障事件相关联的多模态数据；所述多模态数据至少包括日志数据、监控指标数据、链路追踪数据及代码覆盖报告中的两种及以上，实现多源故障线索的全面采集。

5、s2、故障树动态构建与实例化：

6、首先，基于预设的故障分类体系，构建通用故障树模板；其次，根据故障事件的初步描述（包括但不限于故障类型、受影响服务、故障发生时间），将通用故障树模板实例化为与当前故障事件匹配的具体故障树；所述故障树以故障事件为顶事件，以系统组件或故障层次为中间事件，以具体的根因实体为底事件，并为中间事件设定逻辑门（包括与门、或门），以明确故障传播路径和层级关系。

7、s3、大模型智能体多步推理：

8、将实例化的故障树作为推理路径约束，输入至大模型智能体；所述大模型智能体按照自顶向下的故障树节点顺序，采用“动作-反馈-推理”的迭代循环执行多步分析，直至触达故障树的叶节点（即候选根因实体）；每一步推理过程具体包括：

9、动作生成：大模型智能体根据当前待分析的故障树节点、历史推理记录，生成待执行的动作指令，所述动作指令主要包括调用预设工具查询特定多模态数据的指令；

10、工具执行：根据动作指令调用对应的运维工具，执行查询操作，获取结构化或非结构化的工具反馈结果（即故障相关数据）；

11、历史更新：将本次执行的动作指令、工具反馈结果及采用思维链技术显式记录的推理逻辑判断拼接至推理历史中，作为下一轮推理的上下文，确保推理过程的连贯性和可追溯性。

12、s4、证据聚合与根因判定：

13、聚合所有推理步骤中获得的故障证据，结合故障树的逻辑门关系（包括但不限于与门、或门），通过预设算法（如加权投票法或贝叶斯网络算法）计算各底事件（候选根因实体）为故障根因的概率或置信度；最终输出置信度最高的一个或多个根因实体，并生成包含完整推理过程、证据支撑、根因结论及修复建议的自然语言分析报告。

14、优选地，所述多模态数据除日志数据、监控指标数据、链路追踪数据及代码覆盖报告外，还可包括api响应数据、配置变更记录、网络包捕获数据、服务器硬件状态数据等，进一步丰富故障分析的数据源，提升根因定位的全面性。

15、优选地，所述预设故障分类体系采用四层结构，具体为性能层、服务层、数据库层、代码层，该分类体系与anomod数据集的分类体系保持一致，确保故障树能够覆盖从基础设施到代码实现的全链条故障场景，提升故障树的通用性和适用性。

16、优选地，所述大模型智能体基于经过微调的大语言模型构建，微调数据采用公开的根因分析数据集（如lemma-rca、anomod），通过微调使模型充分掌握常见故障模式（包括但不限于内存溢出、cpu高负载、ddos攻击、数据库连接池耗尽、代码逻辑错误等）的日志特征、指标特征及故障传播规律，提升模型的推理准确性和泛化能力。

17、优选地，所述预设工具集包括但不限于：网络连通性检测工具（如ping工具）、日志查询工具、指标查询工具、链路追踪分析工具、代码覆盖分析工具、配置查询工具、服务器状态查询工具等，可根据实际运维场景灵活扩展工具类型。

18、优选地，所述推理循环采用思维链（chain-of-thought）技术，将每一步的推理过程、逻辑判断显式记录在推理历史中，不仅能够约束大模型的推理方向，还能显著增强根因分析过程的可解释性，便于运维人员验证和理解推理逻辑。

19、优选地，所述底事件的置信度计算可采用加权投票法或贝叶斯网络算法，根据故障树的逻辑门关系进行概率传播，确保置信度计算的合理性和准确性，为根因判定提供可靠依据。

20、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

21、（1）通过大模型智能体主动调用多源运维工具，自动获取并关联日志、指标、链路、代码等多模态数据，建立跨模态的因果关联，克服了现有技术割裂处理多模态数据的缺陷，能够捕捉到单一模态分析无法发现的故障线索，提升根因定位的全面性和精准度。

22、（2）引入故障树作为推理框架，将系统架构、故障传播模式等领域知识嵌入分析过程，有效约束大模型的探索空间，引导大模型沿着明确的路径进行推理，避免无目的的猜测和推理“幻觉”，显著提升了分析结果的准确性和可解释性。

23、（3）基于公开数据集微调的大模型能够泛化到未见故障模式，且故障树模板支持灵活扩展，可根据不同行业、不同系统的运维需求进行定制，适配各类复杂运维场景