arXiv · AI· Tingzhu Bi, Xun Zhang, Jinglin Li, Ping Wang, Meng Ma·· 1 天前AI 评分32
简单 LLM 框架在微服务根因分析中表现优于手工设计的智能体
Free to Look, Free to Reason: Simple LLM Harnesses Outdiagnose Hand-Crafted Root Cause Analysis Agents
AI 导读
在 RCAtlas 基准的 90 个案例中，不预设调用逻辑的简单 LLM 框架准确率（PR@1 65-77%）全面领先手工设计智能体（16-53%）。 研究覆盖 6 个模型与 3 种推理努力，发现增加推理力度最多提升几点准确率但耗时增至 7 倍，且所有成本或时间最优解均采用简单框架。 这证明了自主调查能力优于固定流程，为根因分析系统设计提供了方向。
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