GraphMind：从运维轨迹到自演化工作流自动化

协调人员、工具和信息的复杂操作工作流程是企业运营的核心，但由于对人力输入的广泛要求以及无法随着时间的推移进行适应，端到端自动化仍然具有挑战性。我们推出 GraphMind，这是一个端到端系统，无需人工操作即可构建、执行和发展以操作为中心的工作流程图。该系统分三个阶段运行。首先，可扩展的离线管道从大量人类分辨率跟踪中提取结构化工作流程图，捕获问题、操作及其因果关系。其次，在线多代理遍历引擎导航图形以动态构建和执行工作流程，在每个步骤中将图形引导检索与 LLM 驱动的推理相结合。第三，自适应遍历强化（ATR）增强了成功的遍历路径并消除了过时的元素。这种闭环机制使图表能够自我优化并适应不断变化的操作条件。 GraphMind 已部署在四个生产云数据库服务中，用于事件调查。根据生产数据进行评估，该系统在缓解范围、接地性和诊断吞吐量方面大大优于 Trace-RAG 基线，在盲法专家评审中得分为 4.95/5。 ATR 层在所有指标上提供了进一步的收益，表明工作流图可以从执行衍生的反馈中学习和改进。