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AOI 框架：利用失败轨迹提升云诊断智能体性能

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AI 综述

Pei Yang 等人提出可训练多智能体框架 AOI，将自动化运维表述为带安全约束的结构化轨迹学习问题。在 AIOpsLab 基准上，AOI 达到 66.3% 成功率，较前 SOTA 提升 24.4 点。通过 GRPO 训练的本地 14B 模型平均成功率达 42.9%，超越 Claude Sonnet 4.5。其核心模块 Evolver 将 37 条失败轨迹转化为修正信号，实现端到端性能提升 4.8 点。该框架解决了企业级 LLM 智能体在数据安全与权限治理下的落地难题。

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最新进展10月19日 12:00

AOI：将失败轨迹转化为自主云诊断的训练信号

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10月19日

12:00
arXiv · ML
AOI：将失败轨迹转化为自主云诊断的训练信号
可训练多智能体框架 AOI 在 AIOpsLab 基准上实现 66.3% 成功率，较前 SOTA 提升 24.4 点。 AOI 通过 GRPO 训练本地 14B 模型，其 42.9% 平均成功率超越 Claude Sonnet 4.5；Evolver 模块将 37 条失败轨迹转化为修正信号，端到端性能提升 4.8 点。该框架解决了企业级 LLM 智能体在数据安全与权限治理下的落地难题。

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