OpsMem：跨记忆共振的双记忆推理用于故障诊断

现代软件系统的故障诊断需要经运营经验引导的迭代证据获取与假设推理。既有基于LLM的方法经智能体推理或知识增强改善诊断，但常缺乏在迭代诊断中协调演化的诊断状态与运营经验的机制。我们提出OpsMem：一个双记忆框架——为当前诊断状态维护短期记忆，为可复用运营经验维护长期记忆。OpsMem用跨记忆共振激活与状态相关的长期记忆，把多智能体诊断条件化在短期与被激活的长期记忆上，并把已解决事件的可复用经验固化回长期记忆。在真实华为微服务故障诊断数据集上的实验显示：OpsMem超越代表性的智能体推理与知识增强基线——Match与Relevant较最强基线分别提升最多46.88%与18.39%。