当前位置:首页 > 报告详情

9.22张尧 AI Agents在On-call助手场景中的探索与实践.pdf

上传人: 张** 编号:177544 2024-10-01 24页 5.65MB

1、DataFunSummit#2024AI Agents在On-call助手场景中的探索与实践张尧 博士/算法研究员背景介绍相关工作调研方案介绍未来展望01背景介绍eBay Sherlock.io 监控平台信号 指标 日志 追踪 事件能力 多维分析 告警规则 异常检测 追踪分析方案 BCD Groot Exemplar RemediationOn-call日常工作 endpoints/API/.是什么?我的PromQL/LogQL/.写的不对,可以帮我修改吗?我的指标/日志/事件/追踪/.数据怎么不见了?我设置的告警怎么不触发/反复触发/触发晚了/.?我的quota不够,可以帮我增加吗?02相关

2、工作调研检索增强生成 RAGGao et al.,2024,Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models:A Survey.智能体 AI AgentsWeng.2023.LLM Powered Autonomous Agents.https:/lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ReActYao et al.,2023,ReAct:Synergizing Reasoning and Acting in Language Models.反思 ReflectionShinn et

3、 al.,2023,Reflexion:Language Agents with Verbal Reinforcement Learning.Zhao et al.,2023,ExpeL:LLM Agents Are Experiential Learners.ReflexionExpeL思维树 ToTYao et al.,2023,Tree of Thoughts:Deliberate Problem Solving with Large Language Models.树搜索 LLM Agents+MCTSZhou et al.,2024,Language Agent Tree Searc

4、h Unifies Reasoning Acting and Planning in Language Models.Putta et al.,2024,Agent Q:Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents.LATSAgent Q性价比?Kapoor et al.,2024,AI Agents That Matter.03方案介绍Le PenseurGenerated by AI意图识别 Intent RecognitionHi,sherlock-oncall,我的Raptor应用怎么platform metrics没

5、有了?-Sherlock:eBay的监控平台-Raptor:eBay基于Java Spring/Springboot的技术栈-platform metrics:一种特殊类型的指标私有词汇识别+RAG路由 Routing endpoints/API/.是什么?我的PromQL/LogQL/.写的不对,可以帮我修改吗?我的指标/日志/事件/追踪/.数据怎么不见了?我设置的告警怎么不触发/反复触发/触发晚了/.?我的quota不够,可以帮我增加吗?可以zoom帮我看下这个问题吗?Q&AAgentTriageAgentHierachical+Dynamic few-shot examples+Ense

6、mbleQ&A/Escalate重路由 Re-routing1.用户无法清晰描述问题2.用户追问(QA-Triage)3.第一轮路由错了4.智能规划 Intelligent Planning我的指标数据怎么不见了?历史问题Cause:没有onboardAction:检测Onboard状态Cause:rate-limitedAction:检查使用量1.检查用户提供的PromQL2.检查Onboard状态3.检查4.5.Escalate to Human on-callCause

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要探讨了在On-call助手场景中AI Agents的探索与实践。背景部分以eBay Sherlock.io监控平台为例,介绍了On-call日常工作中遇到的问题。相关工作调研部分,检索了增强生成RAG智能体、ReAct反思、Reflexion ExpeL思维树、Zhou et al. 2024年的LATS Agent Q等研究。方案介绍部分,提出了Le Penseur Generated by AI的意图识别方案,以及Q&AAgentTriageAgent的Hierachical + Dynamic few-shot examples + Ensemble Q&A/Escalate重路由方案。最后,对未来进行了展望,提出了评估方案的难点:多轮、对话式、时间敏感的多Agents系统。
"AI助手如何优化On-call工作流程?" AI助手未来展望有哪些?" "如何通过AI助手提高监控平台效率?"
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠