聊点技术 | 大模型多 Agent 结合根因分析，能碰撞出什么火花？

文章信息

作者：博睿数据数智能力中心 DRay

背 景

想象一下：凌晨三点，某电商平台突发大规模宕机。用户支付失败、页面卡死的投诉如潮水般涌进客服系统。运维总监李明盯着监控大屏：12 个微服务相互调用，每秒产生 5GB 日志，3000 余项性能指标疯狂报警。传统诊断工具在数据洪流中瘫痪，团队花了 2 小时才定位到数据库连接池泄漏——损失已超千万。这样的场景，正在被大模型（LLM）与多智能体（Agent） 组成的“AI 侦探团”彻底颠覆。

一、复杂系统的诊断困局：

为什么传统方法失灵？

现代 IT 系统犹如精密运转的“数字生命体”：云原生架构中数百个容器动态调度，微服务间调用链深达 10 层以上，物联网设备每秒上传万级数据点。当故障发生时，异常像多米诺骨牌在服务间传播。传统运维面临三重死结：

1.数据迷雾

日志（文本）、指标（数值）、调用链（图结构）、部署架构（图谱）格式割裂，内容分散。

某银行系统故障时需关联分析 200+服务器日志与 APM 数据，人工排障需 6 小时以上。

2.规则僵化

预置的“CPU>90%即告警”规则无法识别数据库死锁导致的连锁反应。

某电商大促期间因缓存雪崩崩溃，阈值规则误判为网络问题。

3.响应延迟

统计方法需积累 15 分钟数据才能分析，错过黄金 5 分钟止损期。

某电商系统崩溃 1 小时损失 8000 万，因传统工具未能实时定位某核心系统出现的链路故障。

二、大模型：给根因定位系统装上

“超级推理大脑”

随着最近两年大模型技术的快速发展，以 DeepSeek, Qwen, ChatGLM 等国产优秀大模型为代表，让机器首次具备人类级语义理解与逻辑推理能力。在根因分析中，LLM 展现出两大革命性特质。

1. 跨模态数据翻译能力

在复杂系统的故障迷雾中，日志、指标、调用链、拓扑如同说着不同语言的线索——传统工具只能孤立解析，而大模型（LLM）扮演的“跨模态数据翻译官”正成为破译全局真相的核心引擎。

传统数据处理并进行根因分析的模式如下图所示：运维工程师们需在脑中完成数据关联，效率低下且易漏关键线索，且基于过往经验得到的排障结论经常相互矛盾。

LLM 对多模态数据的处理方案：所有类型数据都被映射到统一语义层，机器自动构建完整证据网，生成最终因果链。

LLM 跨模态数据翻译的场景示例：模糊日志的精准破译

传统方案：日志报错"Operation timed out"——可能是网络、数据库、下游服务或线程阻塞导致。

LLM 跨模态数据翻译方案：

关联指标：检测到目标服务端口响应时间=0ms → 推断网络层故障

关联调用链：上游服务同时报错 → 定位具体故障链路

输出：网关到库存服务的 443 端口 TCP 连接超时（持续 120s），可能因防火墙策略变更导致。

博睿数据在 LLM 跨模态数据整合方面，有着丰富的实战经验，凭借在各行各业的深入耕耘，博睿数据积累了多种不同场景的故障排查经验。博睿数据创新性地引入大语言模型（LLM）作为核心“翻译官”与“推理引擎”，为根因定位系统装上了强大的“超级推理大脑”，其核心优势在于构建了一套超越传统模式的智能化分析流程 OneFlow，整套流程将多种分析 Agent 有机的结合起来。

博睿数据在“经验知识库”方面也深耕多年，沉淀了运维排障的多种智慧。博睿数据构建了由大量先进故障分析经验组成的知识库。这个知识库不是静态的文档，而是被 LLM 深度学习和理解的结构化智慧。

它能持续吸收历史案例、最佳实践、根因模式，业务影响，处置建议，形成一个不断进化的“故障百科全书”。这使得系统在面对新问题时，能快速调用经过验证的集体智慧，避免工程师个人经验的片面性和遗忘，有效解决传统经验结论相互矛盾的问题。

2. 隐性关联侦探能力

在故障诊断领域，隐性关联侦探是大模型（LLM）极具吸引力的能力之一——它能在看似无关的数据碎片间建立因果链，如同刑侦专家从指纹、鞋印、监控片段中还原完整犯罪过程。

传统的单一数据工具的“盲区”：仅能发现直接、同步、同域的关联。

LLM 隐性关联侦探能力：能发现间接、异步、跨域的深层因果。

LLM 隐性关联侦探能力的场景示例：电商大促支付失败故障的根因定位

故障现象：

支付服务超时率从 1%飙升至 32%

用户投诉“支付卡在最后一步”

传统分析结果：

日志分析结果：支付网关大量"504 Gateway Timeout"

指标分析结果：支付服务 CPU 使用率 95%

结论：“支付服务资源不足，建议扩容”

实际扩容后问题依旧存在！

LLM 隐性关联分析过程：

1. 线索收集

日志 Agent：风控服务出现"RiskModel timeout: 5000ms"

指标 Agent：Redis 缓存命中率从 99%→65%

调用链 Agent：支付服务 → 风控服务 → 用户画像服务

关键时间差：缓存命中率下跌早于支付超时 15 分钟

2. 建立隐性因果链

首先使用指标 Agent 搜集的线索：Redis 缓存命中率从 99%→65%, 可以推断出 Redis 缓存命中率暴跌。

通过调用链 Agent，可以得到结果：风控服务需查询用户画像。

通过日志 Agent 发现的信息，可以推断出：风控模型超时严重。

通过时间差信息，可以发现 Redis 缓存命中率暴跌早于支付服务异常，两者之间具有很强的时间关联性。

3. 生成最终诊断报告

三、多 Agent 协作：

组建高精度“AI 侦探军团”

多智能体协作通过专业化分工+流水线协作攻克 LLM 单点根因分析的瓶颈，组建高精度 AI 侦探军团，将复杂的根因分析任务拆解给多个专业 Agent 任务，由大语言模型（LLM）担任指挥官，实现高效协同作战。

如下是多 Agent 侦察军团的角色及其核心技术：

多 Agent 协同作战进行根因分析的案例分享：

故障现象：服务 A 报警“数据库连接失败”，服务 B 响应时间飙升

1. 数据整合

各 Agent 并行处理原始数据，得到各自的诊断结果如下：

• 日志 Agent 提取关键错误：DB_CONN_ERROR
  

• 指标 Agent 发现服务 B 的 RT（响应时间）从 50ms→2000ms

• 调用链 Agent 确认 A→B 存在强依赖

2. LLM 主控推理

LLM 主控 Agent 对上述数据进行整合，得到具体的每一步的排查结果，并总结为：

步骤 1：故障描述：12:00 服务 A 报错，服务 B 延迟激增

步骤 2：系统拓扑：服务 A → 服务 B

步骤 3：通过日志 Agent 分析发现：服务 A 报错 "DB_CONN_ERROR"

步骤 4：通过指标 Agent 发现：服务 B 的响应时间=2000ms（正常 50ms）

步骤 5：推断出根因结论：服务 A 的数据库连接池泄漏

步骤 6：给出影响范围：数据库连接池泄露 → 服务 A 功能异常 → 服务 B 延迟激增

步骤 7：给出处置建议：重启连接池+扩容数据库连接数

按照上述的 LLM+多 Agent 协作排障思路，博睿数据并非依赖单一数据来源，而是部署了多种专业化的分析 Agent。这些 Agent 各司其职：

日志分析 Agent： 精通自然语言理解，能快速从海量日志中提炼关键事件、异常模式和语义信息。

指标洞察 Agent： 擅长时序数据分析，精准捕捉性能拐点、异常波动和关联性变化。

调用链排查 Agent： 深入理解服务间依赖关系，高效定位延迟瓶颈和错误传播路径。

拓扑关联 Agent： 清晰掌握基础设施与应用服务的动态连接状态。

这相当于组建了一支由不同领域专家组成的“虚拟排障团队”，替代了传统模式下工程师孤军奋战、在脑海中费力整合不同维度数据的困境。

同时，博睿数据自研了 OneFlow 智能流程编排型排障方案，与上述多种专业化分析 Agent 有机协同作战：

博睿数据方案的核心在于其 OneFlow 故障分析流程引擎，它不仅仅是串联 Agent 的工具，更是一个智能化的“指挥中枢”。

OneFlow 能够根据当前故障场景和初步分析结果，动态编排、调度和组合上述多种 Agent 的工作流程。例如：

指标 Agent 发现 CPU 异常飙升 -> 触发拓扑 Agent 关联受影响节点 -> 调用链 Agent 定位到具体服务延迟 -> 日志 Agent 分析该服务日志找出错误堆栈 -> 知识库匹配历史相似案例给出根因建议。

这种有机的结合，确保了不同模态的数据分析不是孤立进行，而是在一个连贯、智能、可追溯的推理链条中被高效整合。LLM 在此过程中扮演关键角色，负责跨模态信息的翻译、对齐与上下文理解，将日志的文本、指标的数值、调用链的链路、拓扑的图结构统一转化为可被系统推理的“语言”。

四、博睿数据大模型多 Agent 根因分析案例

博睿数据的 LLM 跨模态数据整合方案，通过“多 Agent 专家团队 + 智能化知识库 + OneFlow 智能流程引擎”的三位一体架构，改变了传统的故障排查模式：

告别低效脑力整合： 工程师不再需要手动在不同数据源间切换、关联、翻译，LLM 自动完成跨模态信息融合。

杜绝关键线索遗漏： 多 Agent 协同覆盖所有数据维度，知识库提供历史经验支持，OneFlow 确保分析流程无死角。

化解经验矛盾困境： 基于统一知识库和智能推理流程得出的结论更客观、一致、可解释。

提升定位速度与精度： 将根因定位从依赖个人经验和运气的“艺术”，转变为可规模化、智能化执行的“科学”，显著缩短 MTTR（平均故障修复时间）。

如下是博睿数据 ONE 平台上使用多 Agent 专家团队 + 智能化知识库 + OneFlow 智能流程引擎方案进行故障根因分析的几种场景案例。

案例 1：某主机的内存使用率飙升，触发致命告警，博睿数据根因分析流程对其进行深入分析，关键环节包括有：告警关键信息提取，知识库历史排障经验检索，通过告警查询其上下游服务的关联事件，判断该告警或事件的影响范围，生成最终根因分析报告。

案例 2：某服务的接口在某时间内大量报错，错误次数飙升，通过调用链 Agent 分析，日志 Agent 等多个 Agent 关联分析，发现根因是上游服务故障导致该服务的的接口大量报错。通过 LLM+多 Agent 分析，提供了关联证据，故障推导过程，同时确定根因结果，给出后续建议措施。