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基于“假设-验证”闭环的RCA Agent实践——完整复现与代码实现
基于“假设-验证”闭环的RCA Agent实践——完整复现与代码实现摘要本文基于刘至浩在QCon等大会分享的《基于“假设-验证”闭环的RCA Agent实践》,结合VeriTrail-RCA、VerifyRCA、SpecRCA等学术成果,完整复现了一个基于“假设-验证”闭环的根因分析(Root Cause Analysis, RCA)Agent系统。该系统遵循“没证据就不乱说”的核心原则,通过假设生成、多维度证据验证、证据链构建与结论收敛三个核心阶段,实现了可审计、可追溯的自动化根因定位。本文提供了超过6000字的详细实现说明和完整可运行的Python代码。关键词:根因分析、RCA Agent、假设-验证闭环、大语言模型、可观测性一、引言1.1 背景与挑战在现代微服务架构中,一次故障可能涉及数十个相互依赖的服务。传统的根因分析高度依赖SRE工程师的经验,需要在海量的日志、指标和链路追踪数据中手动排查。然而,随着系统规模扩大和业务复杂度提升,这种人工排查方式面临严峻挑战。论文中指出了当前RCA Agent面临的四大困境:容易幻觉,结果不稳定:模型在排障时会“脑补”出看似合理实则错误的根因结论。经验工程化困难:专家经验难以提取,多轮对话后模型逻辑容易“失焦”。工具和系统集成麻烦:返
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