kindlingx的博客

我们的 AI SRE 智能体 Syncause 致力于通过AI技术提升故障诊断效率。前几天，我们发布了根因分析场景的准确率测试结果。在的根因定位任务中，Syncause的，成为目前公开可复现的最高水平。那么，准确率高就足够了吗？几年前AIOps也承诺较高的根因分析准确率，但在实际落地中因缺少可解释性而不被信任。所以，高准确率仅是起点，在实践中，AI结论的可信度与可验证性同样关键。准确率再高，没有可见的证据，也难以建立真正的信任。

在最新的 Train Ticket 微服务系统根因分析测试中，Syncause 根因分析准确率（AC@3）达到 96.67% —— 在同类测试场景中，这一数字是目前能公开复现的最高水平。

摘要： eBPF技术为AIOps根因分析提供了新思路。最新论文《eBPF-Based Instrumentation for Generalisable Diagnosis of Performance Degradation》验证了通过eBPF采集线程级内核资源交互数据（如调度、锁竞争、IO等待等16类指标），能够实现跨语言、跨系统的性能瓶颈诊断，无需依赖应用日志或Trace。该方法通过追踪线程依赖链与资源交互路径，精准识别CPU争用、磁盘瓶颈等问题，且解释性强、开销低。这一研究为基于系统行为观测（而非数

AI Agent重塑可观测性：Syncause智能故障分析平台 在复杂系统故障处理中，传统人工排查方式已面临瓶颈。Syncause作为AI驱动的故障分析智能体，通过三个关键阶段重构故障处理流程：快速定向锁定问题范围、紧急止血提供恢复方案、深度追因定位根本原因。该平台能自动关联多源数据（指标/日志/链路等），集成主流可观测工具，并以对话形式输出分析结果。目前提供沙盒环境供测试，支持故障模拟与交互式排查体验，旨在通过AI技术显著提升故障处理效率，简化运维复杂度。

过去两年间，大语言模型已逐步进入可观测性领域。ITBench SRE Agent与OpenDerisk等项目正在探索自动化根因分析的技术路径：通过向模型输入来自分布式系统的metrics、trace、log，由模型推断“哪个主机、哪个服务、哪条调用链”最可能是故障根源。