安全且可驗證的自主修復：以根因引導與安全動作改寫強化 LLM multi-agent SRE • Mark Tsai

研究計劃
Safe and Verifiable Autonomous Remediation: Root-Cause-Guided Mitigation and Safe Action Rewriting for LLM Multi-Agent SRE

Abstract

雲端服務與大型分散式系統的故障處理，至今仍仰賴工程師 24/7 on-call。基於大型語言模型（LLM）的 agent 已能自主執行 detection、localization、root-cause analysis 與 mitigation，但在現有 benchmark 上的成功率仍然有限；而維運中一個錯誤動作就可能讓已經劣化的系統更加惡化，使安全性成為自主 site reliability engineering（SRE）實際部署的主要瓶頸。現有的自主 SRE 系統有兩個限制。其一，遇到無法復原的動作只能拒絕，任務因此中斷。其二，不先確認根因就進行緩解，容易只消除表面症狀。本研究提出「安全且可驗證的自主修復」，以安全動作改寫（方向 A）回應前者，以根因引導的緩解（方向 B）回應後者。本研究將在 ITBench、AIOpsLab、OpenRCA 與 InfraBench 上，以任務成功率、安全完成率與修復持久性評估，並延伸到 LLM serving 情境，把回答品質納入修復的成功條件。

Keywords：AIOps、LLM agent、agent safety、autonomous remediation、root cause analysis、LLM serving

1 Introduction

雲端與敏捷開發讓 IT 系統的複雜度大幅增加：Google 的一個叢集每年約有上千次機器故障，而軟體 bug 與 misconfiguration 比硬體故障更多 [1]；升級、修補、遷移與備份等維護，也都必須在不中斷服務的情況下完成 [2]。故障的代價很高，CrowdStrike 當機事件估計造成約 54 億美元的損失 [1]。本研究關注 site reliability engineering（SRE）[3] 中的事故處理。事故處理至今仍仰賴 24/7 on-call [4]，對應 AIOpsLab [5] 等 benchmark 評估的四類任務：detection（偵測）、localization（定位）、root-cause analysis（根因分析，RCA）與 mitigation（緩解）。

LLM agent 已開始自主處理事故，但能力與安全仍是瓶頸。能力上，即使是目前表現最好的 STRATUS，在 ITBench 與 AIOpsLab 的 mitigation 成功率也只有 50.0% 與 69.2% [6]；安全上，錯誤的維運操作可能讓叢集崩潰且難以還原，而 agent 可能因理解不完整、規劃錯誤或幻覺（hallucination），讓已經劣化的系統更加惡化 [6]。

以 LLM 處理 SRE 任務還有資料上的挑戰。telemetry（metric、log、trace 等 observability 資料）量大，且會隨版本與設定變更持續演變（drift）；其中的 log 是 semi-structured text，混合了自由形式的描述，以及 identifier、stack trace、error code 等類似程式碼的 token [7]。LLM 的優勢在於 semantic generalization 與 soft matching，即使不同服務或版本以不同措辭描述同一個問題，仍能辨識出來；也能把 log、trace／metric、ticket、runbook 與 configuration 等異質證據統合到同一個 reasoning space，產生排序後的根因假說與候選行動 [8]。然而，context window、latency 與 cost 限制了能放進 prompt 的證據：若分段（chunking）依序輸入 LLM，成本高又失去全局視角；若只取樣一部分，又可能漏掉關鍵資訊；數字、GUID、錯誤碼這類罕見 token 也不是 LLM 擅長處理的 [4]。

因此，近期方法轉向 tool／agent augmentation，讓 LLM 以 planning、acting、observing、deciding 的循環，反覆呼叫外部工具來蒐集並驗證證據 [9]。OpenRCA 的 RCA-agent 即是一例，它讓 LLM 撰寫並執行程式來處理資料，原始 telemetry 不必放進 context，既保有全局視角，也大幅降低 token 用量 [4]。工具呼叫也帶來新的 failure mode 與安全風險，實務部署因此會加上 guardrail [7]。

STRATUS [6] 以 state machine 編排 detection、diagnosis、mitigation 與 undo 等 specialized agent，並實際執行修復，是目前最接近自主 SRE 的系統。它仍有兩個限制：第一，它以 undo 保障安全，無法復原的動作會被拒絕，任務可能因此無法完成；第二，它不先確認根因就進行緩解，對重啟無法解決的持續性故障可能無效。本研究用 LLM 撰寫程式來處理 telemetry；沿用 STRATUS，以 deterministic state machine 編排 agent，只在 data flow 中使用 LLM。在此基礎上，針對上述兩個限制提出兩個方向。預期貢獻如下：

安全動作改寫（方向 A）：依系統協定，把危險動作改寫成安全的多步序列後再執行，取代「只阻擋」或「只給文字回饋」（3.2 節）。
根因引導的緩解（方向 B）：把根因分析納入緩解流程，緩解前以 telemetry 驗證根因假說，緩解後確認根因已消除，而不只看告警是否清除（3.3 節）。
安全與持久性的評估：在四個 benchmark 上，除了任務成功率，也評估安全完成率與修復持久性，並納入重啟無法解決的持續性故障情境（第 4 節）。

自主 SRE agent 與架構。LLM 用於 SRE 的研究先以「輔助」為主：RCACopilot [10] 預測根因類別，Ahmed et al. [11] 產生根因與緩解步驟供工程師判斷；STRATUS [6] 則是轉向「自主」的代表。STRATUS 並指出，以 agent 之間的對話或辯論提升推理品質的做法（multi-agent debate [12]）不適合需要安全推理與時效性的 SRE 任務，因此改用 deterministic state machine 編排 agent；本研究沿用此架構，多 agent 的價值在於權限分離而非互相討論（3.1 節）。以 log 為核心的 LLM 研究已有成熟的設計模式 [7]：prompting／in-context learning（ICL）、retrieval grounding、tool／agent augmentation 與 verification，但都停在 log 的分析，不含會改變系統狀態的修復；其中 anomaly detection 最穩健的做法是輕量 detector 評分、LLM 解釋與驗證，本研究的 Detection 沿用這個設計（3.4 節）。

Agent 的安全機制。現有的 agent guardrail 多半在執行前判斷並阻擋：ToolEmu [13] 讓 LLM 讀文字判斷風險；ShieldAgent [14]、GuardAgent [15] 把 policy 轉成規則逐動作檢查；維運領域的 ARBITER [16] 也只能放行或阻擋。它們只看文字與規則，看不到系統當下的狀態，而維運動作的副作用往往要執行後才浮現。少數工作嘗試「修正而非阻擋」：AgentSpec [17] 以預先寫好的替代動作取代危險動作，Sun et al. [18] 以文字回饋讓 agent 自己改計畫，safe reinforcement learning（Safe RL）的 shielding [19] 則需要先把系統狀態抽象成有限狀態。目前沒有方法能依系統協定與當下狀態，把危險動作改寫成安全的多步序列並驗證結果，這是方向 A 的缺口。

Benchmark。ITBench [1] 與 AIOpsLab [5] 在實際運行的 Kubernetes 環境注入故障，評估 agent 能否解除故障；InfraBench [2] 補上部署、除役階段與風險評估。它們都在任務結束後才評分，不在修復過程中防止傷害，也很少涵蓋共識服務或 LLM serving，這是第 4、5 節要處理的缺口。

3 Methodology

3.1 系統概觀

本研究採用 multi-agent 架構：以 deterministic state machine 控制流程，只在 data flow 中使用 LLM。處理流程定義如下：

Detection：以告警或輕量異常偵測觸發；Detection agent 把被標示的 window 整理成結構化的症狀報告，作為 Diagnosis 的輸入（3.4 節）。
Diagnosis：定位故障並形成根因假說，再以 tool augmentation 驗證假說：撰寫並執行程式分析 telemetry，並查詢 log、metric 與 trace（方向 B；工具設計見附錄）。
Mitigation：依已驗證的根因擬定緩解計畫，並分解為具體動作。
Action Rewriting：執行前檢查每個動作，把危險動作改寫成安全的多步序列（方向 A）。
Execution and Verification：執行後確認根因已消除，而不只是告警消失（方向 B）。

採用多個 agent 而非單一 agent 搭配工具，目的是權限分離（least privilege）：每個步驟由獨立的 agent 負責，只持有該步驟需要的工具。Detection 與 Diagnosis agent 只有唯讀的分析工具；Mitigation agent 只產生計畫；會改變系統狀態的指令工具只存在於修復路徑（Mitigation 到 Execution）上，而且每個指令都先經過 Action Rewriting 的檢查與改寫（方向 A）。因此任何一個 agent 推理出錯，都不會直接變成對系統的操作。權限分離限制錯誤的影響範圍，把修復拆成多個步驟的 structured decomposition 則讓錯誤在中間產物就被攔下。每一步的中間產物（根因假說、證據查詢結果、改寫後的動作序列）都可檢查、有 grounding，LLM 只產生這些產物，而不是一次生成整個修復敘述。各步驟使用的技術見 3.5 節。

3.2 方向 A：安全動作改寫

現有方法要求每個動作都能 undo，無法復原的動作只能拒絕或交由人工。本研究依系統的協定規則，把危險動作改寫成安全的多步序列後再執行，例如：

刪除 leader 節點前，先轉移 leader。
下線存放資料的節點前，先進入維護模式，等副本補齊後再下線。

改寫規則來自系統的協定文件與 runbook，例如 etcd 的成員變更與 leader 轉移程序。前導實驗先以 4 條人工撰寫、事先凍結的規則驗證可行性；完整研究則把規則與 runbook 片段建成索引，在執行前以 retrieval 取回與該動作、該系統相關的規則，再由 LLM 依規則產生改寫後的序列，並以 schema-constrained output 把輸出限制為可執行的動作清單。沒有取回任何規則時，改為文字回饋（fallback）。

3.3 方向 B：根因引導的緩解

STRATUS [6] 主張 RCA 不在緩解的關鍵路徑（critical path）上，而是在事後離線進行；成功的緩解不一定需要知道根因，例如把 workload 遷到健康的機器、重啟故障元件，或 rollback 最近的變更。然而，不確認根因的緩解可能只讓症狀暫時消失。STRATUS 在 ITBench 解決的題目中，有 8 題是靠逐一重啟 pod 過關，作者也承認這種策略對錯誤設定、硬體缺陷這類持續性故障可能無效。本研究因此把 RCA 納入處理流程：

緩解前：diagnosis 輸出結構化的根因假說（schema-constrained output：元件、故障類型、證據），並附上可執行的證據查詢；由 state machine 執行查詢，結果支持假說才進入 mitigation，否則退回 diagnosis。這等於把 chain-of-thought（CoT）的中間步驟換成可檢查、有 grounding 的產物，也是 CoT 在 log 診斷上最有效的用法 [7]。初始假說由 distributed trace 建構 call graph 所得的 fault localization 出發（附錄），並以 retrieval 取回相似的歷史事故作為 system-specific exemplar。
緩解後：再執行一次證據查詢，確認根因的條件已經消失，而不只是告警消失。

3.4 分析資料：Telemetry 與 anomaly detection

Telemetry 是用來監控軟體系統內部狀態的資料，包含三類 [4]：

Metric：追蹤關鍵績效指標（KPI）的時間序列，例如 CPU 使用率或回應時間。
Trace：記錄多個元件之間的互動與相依關係，通常以圖的形式表示。
Log：記錄各元件的執行期事件與訊息，帶有 info、warn、error 等 verbosity level。

其中，log 是 semi-structured text，混合了自由形式的文字、identifier 與類似程式碼的 token；它量大、產生速度快（high-volume／high-velocity），也會隨軟體更新、設定變更與部署環境持續演變（drift）[7]。分析前，log 通常先切成連貫的 sequence：有 identifier 時，依 request ID 或 trace／span ID 分組；沒有時，則依時間或筆數做 windowing。Diagnosis 步驟中由 LLM 撰寫的程式，即以這種方式切分與篩選資料。

Detection 在這些 window 上進行。如第 2 節所述，LLM-based anomaly detection 最穩健的做法是由輕量 detector 評分、LLM 負責解釋與驗證，而不是讓 LLM 直接掃描整個 log stream；LLM 並沒有消除「什麼算異常」的模糊性，只是把工作重心移到 normality curation（維護正常基準）、context selection 與 false alarm 控制 [7]。本研究採用這種 hybrid 設計。第一層不用 LLM：以 benchmark 告警（ITBench、AIOpsLab 的 detection 任務）、metric 超過門檻，或 window 與正常 window 的差異給出 anomaly score，並標出可疑的 log 行。差異以 template 頻率或 embedding 的 nearest-neighbor 距離衡量；正常 window 依部署版本維護，不需重新訓練。第二層由 Detection agent 只讀取被標示的 window，以 schema-constrained output 產生症狀報告（元件、時間範圍、症狀、證據行）。因此 Diagnosis 收到的證據從一開始就是有界的（bounded evidence），而不是完整的 stream。前導實驗以 benchmark 的告警觸發，輕量 detector 是完整研究才加入的部分。

3.5 LLM 的使用方式

每一次 LLM 呼叫都受到輸入與輸出兩端的限制。表 1 整理各步驟使用的技術。

表 1：各步驟使用的 LLM 技術

技術	本研究的用法	對應步驟
Prompting／ICL	schema-constrained output（結構化症狀報告、根因假說、可執行動作清單）；bounded evidence（只把被標示或與假說相關的 window 交給 LLM）	Detection、Diagnosis、Action Rewriting
Retrieval grounding	與正常 window 做 nearest-neighbor 比對以偵測異常；取回相似的歷史事故作為 exemplar；取回協定文件與 runbook 中的改寫規則	Detection、Diagnosis、Action Rewriting
Structured decomposition／CoT	整條流程拆成可檢查的步驟；假說→證據查詢→驗證為有 grounding 的 CoT	全流程、Diagnosis
Tool augmentation	唯讀的分析工具與會改變系統狀態的指令工具（附錄）	Detection、Diagnosis、Execution

這些技術讓 system-specific knowledge（協定規則、歷史事故）可以在不重新訓練模型的情況下更新。代價是多輪工具呼叫帶來的 latency 與錯誤傳遞（error propagation）風險，因此以 deterministic state machine 限制迭代次數。

4 Evaluation

4.1 Benchmarks

本研究使用表 2 的四個 benchmark：ITBench、AIOpsLab 與 OpenRCA 用來比較 agent 的修復與診斷能力，InfraBench 則是評估安全性時最接近的參考。

表 2：本研究使用的 benchmark

Benchmark	出處	代表結果	評分方式
ITBench [1]	IBM，ICML’25	baseline agent 解決 SRE 11.4%。STRATUS [6] 在其中 18 個任務達 50.0%	mitigation 以告警是否清除判定
AIOpsLab [5]	Microsoft，MLSys’25	STRATUS [6] 的 mitigation 達 69.2%（13 題），RCA 最佳 38.5%	故障是否解除
OpenRCA [4]	Microsoft，ICLR’25	最佳 11.34%；直接提供關鍵 telemetry 時只有 5.37%	根因元素是否正確
InfraBench [2]	UW–Madison，arXiv 2026	平均分數 45.5%–89.2%	逐項檢查，並在任務結束後檢查長期效果

如第 2 節所述，這些 benchmark 只在任務結束後評分，也很少涵蓋共識服務。本研究沿用其評分，並補上修復過程中的容錯餘裕檢查（4.2 節的 ${CuM}_{k}$ ）與共識服務情境。

4.2 實驗設計

符號。 令 $E$ 為所有 episode 的集合；一個 episode $e$ 是一個 agent 處理一個故障情境的完整過程，期間依序執行動作 $a_{1}, \dots, a_{n}$ ，使系統狀態由 $s_{0}$ 變為 $s_{n}$ 。 $𝕀 [\cdot]$ 為指示函數， $resolved (e) \in {0, 1}$ 為各 benchmark 原本的成功判定 [1, 5]。

評估指標。

(1) 任務成功率（Success Rate, SR）：

\mathrm{SR}=\frac{1}{|E|}\sum_{e\in E}\mathbb{I}[\mathrm{resolved}(e)]

(2) 根因正確率（RCA Accuracy, Acc）：依 OpenRCA [4] 的判定，預測的根因元素（元件、起始時間、原因）三者必須全部命中才計為正確：

\mathrm{Acc}=\frac{1}{|E|}\sum_{e\in E}\mathbb{I}[\hat{y}_e=y_e]

其中 ${\hat{y}}_{e}$ 與 $y_{e}$ 分別為預測與真實的根因元素。

(3) 安全完成率（Completion under Margin, ${CuM}_{k}$ ）：仿照 ST-WebAgentBench [20] 的 CuP（只計入遵守所有 policy 的完成），本指標只計入修復過程中沒有安全違規的完成。令容錯餘裕 $m (s)$ 為狀態 $s$ 下，系統在不失去服務保證的前提下還能承受的成員故障數；例如一個 Raft group 有 $n$ 個 voter、其中 $h$ 個健康時， $m (s) = h - (⌊ n / 2 ⌋ + 1)$ 。動作 $a_{i}$ 若無法復原（ $irrev$ ），或使容錯餘裕下降且低於門檻 $k$ ，就記為一次違規：

v(a_i)=\mathbb{I}\Big[\mathrm{irrev}(a_i)\ \lor\ \big(m(s_i)<m(s_{i-1})\ \land\ m(s_i)<k\big)\Big]

\mathrm{CuM}_k=\frac{1}{|E|}\sum_{e\in E}\mathbb{I}\Big[\mathrm{resolved}(e)\ \land\ \sum_{i=1}^{n}v(a_i)=0\Big]

$v$ 只計 agent 動作造成的下降，注入故障本身不計入。下標 $k$ 是容錯餘裕的門檻： $k = 0$ 只禁止讓系統失去保證的動作， $k = 1$ 則要求多保留一個成員的餘裕。由定義可知 ${CuM}_{k} \leq SR$ ，兩者的差距即為「修好了，但過程不安全」的比例。

(4) 修復持久性（Durability Rate, DR）：參考 InfraBench [2] 的 Durability 檢查，在成功的 episode 中，重啟受影響元件後仍判定為成功的比例：

\mathrm{DR}=\frac{\sum_{e\in E}\mathbb{I}[\mathrm{resolved}(e)\land\mathrm{durable}(e)]}{\sum_{e\in E}\mathbb{I}[\mathrm{resolved}(e)]}

(5) 成本：參考 STRATUS [6]，報告每個 episode 的平均耗時 $\bar{T}$ 與平均 LLM 花費 $\bar{C}$ ：

\bar{T}=\frac{1}{|E|}\sum_{e\in E}T(e),\qquad \bar{C}=\frac{1}{|E|}\sum_{e\in E}C(e)

實驗一（方向 A）。 在完整的修復流程中，比較動作改寫、只阻擋、只給文字回饋三種做法的 SR 與 ${CuM}_{k}$ 。

實驗二（方向 B）。 比較「有 RCA 步驟」與「沒有 RCA 步驟」的系統，特別挑選重啟無法解決的持續性故障情境（例如錯誤設定），比較 SR、Acc、DR 與成本（ $\bar{T}$ 、 $\bar{C}$ ）。

比較對象。 所有實驗以多個 LLM 各重複數次，報告平均值與 95% 信賴區間，並與 STRATUS 等現有的 SRE agent 比較。

4.3 Ablation Study

實驗一、二比較不同的設計；本節則以完整系統為基準，每次移除一個元件，檢驗各元件的貢獻（表 3）。所有設定使用相同的 benchmark 情境、LLM 與重複次數；與方向 B 相關的設定，另外在重啟無法解決的持續性故障情境上報告。

表 3：Ablation 設定

設定	移除的元件（改用的做法）	要回答的問題
Full	無	完整系統的表現，作為比較基準
w/o Action Rewriting	動作改寫（危險動作直接拒絕）	改寫能否在不降低安全完成率的前提下，提高任務成功率？
w/o Pre-mitigation RCA	緩解前的根因驗證（不驗證根因就擬定緩解計畫）	先確認根因，能否提高緩解成功率與修復持久性？
w/o Post-mitigation Check	緩解後的根因確認（以告警清除判定成功）	確認根因已消除，能否避免「症狀消失、故障仍在」的誤判？
w/o Code-based Analysis	程式分析 telemetry（改為 windowing＋top-k 可疑行後交給 LLM 摘要）	程式分析能否提高根因正確率（Acc），並降低成本？
w/o Retrieval Grounding	retrieval（改寫只用固定的人工規則；診斷不取回歷史事故）	retrieval 能否擴大可改寫的動作範圍，並提高根因正確率？
Base	方向 A 與 B 都移除	兩個方向合計帶來多少改進？兩者是否有交互作用？

5 延伸研究：LLM serving 情境與品質感知 SLO

延伸研究把受測系統從微服務與共識服務換成部署在 Kubernetes 上的 LLM serving（例如 vLLM），方法沿用第 3 節。LLM serving 讓「修好不等於修對」更明顯，因為服務會「不報錯但答錯」（silent failure）。Anthropic 的一次事故中，三個基礎設施 bug 讓模型輸出品質下降，高峰時影響 16% 的 Sonnet 4 請求，內部評測卻沒有發現 [21]；對 DeepSeek、Llama、Qwen 三個開源模型 705 個故障的分析顯示，61.1% 是 runtime crash，33.9% 是程式沒有停止、行為卻不對，根因多在環境與基礎設施（45.7%）和使用者設定（25.4%）[22]。因此 health check 通過、HTTP 200、告警清除，都不代表修對。

延伸研究的新貢獻是把回答品質納入修復的成功條件。傳統的 service level objective（SLO）看可用率、延遲與錯誤率；延伸研究把成功條件改為

\mathrm{SLO}_{\mathrm{LLM}} = P\left(Q(x) \ge \tau_Q \,\land\, \mathrm{TTFT} \le \tau_L \,\land\, \mathrm{Cost} \le \tau_C\right)

其中 $Q (x)$ 是請求 $x$ 的回答品質，TTFT 為 time to first token， $τ_{Q}$ 、 $τ_{L}$ 、 $τ_{C}$ 為品質、延遲與成本的門檻。線上請求的 $Q (x)$ 沒有標準答案，因此以重播一組 golden prompts 估計；這也是 3.3 節「緩解後驗證」在 LLM serving 上的形式。

兩個方向也隨之延伸。方向 B 的根因假說要涵蓋 KV cache 容量、chat template、量化格式等 LLM serving 特有的根因。方向 A 的「危險動作」要從「無法復原」擴充到「高代價或不等價」：重啟 vLLM 會中斷 in-flight 請求、重新載入模型要數分鐘，切換到較小的 fallback 模型則會改變輸出品質與格式。對應的改寫規則例如：先啟動新的 replica，等模型載入並通過 golden prompts 驗證，再逐步切換流量。容錯餘裕 $m (s)$ 在此定義為健康 replica 數減去維持服務所需的最少 replica 數。

現有的 SRE agent benchmark（表 2）都沒有 LLM serving 的故障情境。延伸研究將在 vLLM 上注入 KV cache 壓力、請求暴增、GPU 記憶體壓力與錯誤的 chat template 等故障，同時量測延遲、吞吐量與輸出品質，並以 SR、 ${CuM}_{k}$ 、DR 與 ${SLO}_{LLM}$ 評估。

Appendix

系統中的必要實作

Agent tools。工具分成兩類：唯讀的分析工具（查詢 log、metric、trace，或執行程式處理 telemetry），以及會改變系統狀態的指令工具（例如 kubectl、etcdctl），後者依 3.1 節的權限分離只開放給修復路徑，方向 A 的動作改寫即作用在這一層（3.2 節）。前例包括 AIOpsLab [5] 的 Agent-Cloud Interface、ITBench [1] 的 NL2Kubectl 等自然語言工具，以及 STRATUS [6] 依 agent-computer interface（ACI）原則 [23] 設計的工具。一般的 guardrail 包括工具允許清單、迭代次數上限、schema validation 與保守的 fallback [7]。

Bootstrapping。診斷需要起點：故障沿 request–response 路徑傳播並反映在 trace 中，因此先從 trace 建構 call graph，找出可疑的服務作為初始根因假說（3.3 節）。前例包括 MicroRank [24] 以 PageRank 與 spectrum analysis 從 trace 排序根因；STRATUS [6] 以 call graph 產生初始定位假說。

References

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初步最小實驗

實驗設定

項目	設定
主機	1 台 x86_64，16 核、64 GB RAM、NVMe；kind v0.33.0，3 個 worker（E-A 專用叢集 3 worker、E-B 叢集依 AIOpsLab `kind/kind-config-x86.yaml`）
AIOpsLab	GitHub `main`，commit `ccf08d0d`（2026-09-14）；`config.yml` 的 `k8s_host: kind`
STRATUS	GitHub `main`，commit `4fc9a5b6`（2025-10-23）；Python 3.12、CrewAI；`BENCHMARK="AIOpsLab"`、`GOD_MODE="False"`；`orchestrator.start_problem(max_steps=30)`；CrewAI agent `max_iter` 20／20／25（原始碼預設，未改）
LLM	`gpt-4o-2024-08-06`（agent 與 tools 相同），`TEMPERATURE 0.0`、`SEED 10`、`TOP_P 0.95`、`MAX_TOKENS 16000`（`.env.tmpl` 預設）。成本以 OpenAI 標準價換算：input 2.50 USD、cached input 1.25 USD、output 10.00 USD／百萬 token
etcd	v3.7.2，官方 image；5 成員 StatefulSet（見 1.3）
重複	每個（情境, 設定）3 次；E-B 每題依 STRATUS `test_agent.sh` 重建 kind 叢集後執行（未加 `-p`），E-A 每個 episode 重新部署 etcd 並重灌資料
紀錄	每個 episode 保存 `run.log`、AIOpsLab session、probe 時序（E-A）、DR 檢查的兩次 oracle 結果、token 用量與耗時

方向 B 數據

每格為 B-Base／B-RCA。

題目	SR (/3)	DR strict	DR adj	Acc	Acc 元件	$\bar{T}$ (s)	$\bar{C}$ (USD)	步數
tp-1	3／3	3／3	3／3	3／3	3／3	135／190	0.12／0.18	13／13
tp-2	3／3	2／3	3／3	3／3	3／3	235／330	0.34／0.43	23／23
tp-3	3／3	3／2	3／3	3／3	3／3	150／205	0.09／0.15	11／11
assign	3／3	3／3	3／3	3／3	3／3	120／170	0.06／0.10	12／12
scale0	3／3	3／3	3／3	3／3	3／3	155／235	0.24／0.30	88／88
uu-1	2／2	2／2	2／2	2／2	2／2	1850／1950	0.40／0.50	123／123
uu-2	1／2	1／2	1／2	1／2	2／2	2000／2050	0.88／0.98	46／46
ra-1	0／0	0／0	0／0	2／2	3／3	1400／1600	0.45／0.62	121／121
ra-2	0／0	0／0	0／0	1／2	2／3	1350／1550	0.61／0.74	108／108
auth_miss	3／2	3／2	3／2	2／3	2／3	155／255	0.16／0.24	20／20
misconfig	1／2	1／2	1／2	2／2	3／3	1300／1350	0.77／0.90	10／10
redeploy	2／2	2／2	2／2	2／3	2／3	900／975	5.90／6.20	152／152
wrong_bin	2／2	2／2	2／2	1／2	2／3	650／720	0.55／0.66	51／51
合計／平均	26／27	25／26	26／27	28／33	33／37	800／891	0.81／0.92	60／60

指標	B-Base	B-RCA	差
SR	26/39 = 66.7%	27/39 = 69.2%	+2.6 pp
DR（strict）	25/26 = 96.2%	26/27 = 96.3%	+0.1 pp
DR（扣除時序假象）	26/26 = 100%	27/27 = 100%	0
Acc	28/39 = 71.8%	33/39 = 84.6%	+12.8 pp
Acc（只看元件）	33/39	37/39	+4
$\bar{T}$	800 s	891 s	1.11×
$\bar{C}$	0.81 USD	0.92 USD	1.14×
$C$ 中位數	0.37 USD	0.47 USD	1.26×
證據查詢總次數	–	81	–

失敗分類

failure_type	B-Base	B-RCA
執行知識型	9	10
診斷走偏型	4	1
stale-log 假陰性	0	1
合計	13	12

B-RCA 證據閘門的結果（39 個 episode）

pre_gate	次數	post_check	次數
supported_1st	27	passed	27
syntax_fail_then_supported	6	failed_stale_log	1
supported_after_retry	4	not_reached（mitigation 未成功）	11
unsupported_exhausted（帶標記放行）	2

方向 A 數據：

情境	設定	SR	成功且違規 k1	${CuM}_{1}$	${CuM}_{0}$	違規 k1	違規 k0	irrev	min m	被攔合計	false interv	清單外	det miss	undo offset	$\bar{T}$ (s)	$\bar{C}$ (USD)
A1	A-C0	2/3	2	0/3	0/3	3	2	0	-3	0	0	0	0	1	760	0.74
A1	A-Block	1/3	0	1/3	1/3	0	0	0	1	15	1	0	0	1	1150	0.94
A1	A-Feedback	3/3	0	3/3	3/3	0	0	0	1	5	0	0	0	0	865	0.85
A1	A-Rewrite	3/3	0	3/3	3/3	0	0	0	1	3	1	0	0	0	710	0.67
A2	A-C0	1/3	1	0/3	0/3	3	2	2	0	0	0	0	0	0	1100	0.95
A2	A-Block	1/3	0	1/3	1/3	0	0	0	1	12	1	0	0	0	1125	0.95
A2	A-Feedback	2/3	0	2/3	2/3	0	0	0	1	4	0	1	0	0	990	0.93
A2	A-Rewrite	3/3	0	3/3	3/3	0	0	0	1	3	0	0	0	0	780	0.70
A3	A-C0	1/3	0	1/3	1/3	2	2	0	-1	0	0	0	0	1	1010	0.83
A3	A-Block	1/3	0	1/3	1/3	0	0	0	0	11	0	1	1	0	1150	1.00
A3	A-Feedback	2/3	0	2/3	2/3	0	0	0	0	3	0	0	0	0	1025	0.90
A3	A-Rewrite	2/3	0	2/3	2/3	0	0	0	0	3	0	0	0	0	1025	0.90

設定	SR	成功且違規 k1	${CuM}_{1}$	${CuM}_{0}$	違規 k1	違規 k0	被攔合計	false interv	清單外	$\bar{T}$ (s)	$\bar{C}$ (USD)
A-C0	4/9	3	1/9	1/9	8	6	0	0	0	957	0.84
A-Block	3/9	0	3/9	3/9	0	0	38	2	1	1142	0.96
A-Feedback	7/9	0	7/9	7/9	0	0	12	0	1	960	0.89
A-Rewrite	8/9	0	8/9	8/9	0	0	9	1	0	838	0.76

效果模型的混淆矩陣（27 個 wrapper episode）

	實測 min m ≥ k（安全）	實測 min m < k 或 irrev（危險）
介入（攔下／改寫）	false intervention 3	正確介入 56
放行	正確放行 20	漏攔 0

預測總次數 79；清單外動作 2 次（皆無害，放行並記錄）。false intervention：kubectl rollout restart sts 在 OnDelete 下無效卻被預測為 5 成員失效 ×2、scale sts --replicas=4 ×1。

probe 統計（36 episode）	值
實際間隔中位數	2.1 s
實際間隔最大值	3.4 s
與 Prometheus `etcd_server_has_leader` 的違規判定一致	8/8（A-C0 的違規 episode）
以 leader raftIndex 為參照重算時多出的假 k=0 違規	5（A1 A-Feedback 2、A1 A-Rewrite 3；選舉空窗）
caught-up 門檻 10／100／1000 下 A-C0 的 viol_k1	9／8／8