ResonAct：多Agent系统中用于运行时诊断和自我修复的流指标

多Agent系统 (MAS) 越来越多地用于自动化涉及多个专用Agent、外部工具和长时间运行的任务执行的企业工作流程。失败可能是由于工具退化、上下文传播错误、协调故障或阻止任务完成的重复Agent交互而引起的。虽然现有的可观察性框架提供跟踪和日志，但诊断和修复主要在执行完成后执行，从而限制了运行时恢复的机会。我们引入了 ResonAct，这是一个运行时自我修复框架，可通过流式操作指标实现对多Agent系统的持续监控、诊断和修复。 ResonAct 将执行跟踪、Agent交互和工具调用提取到流分析层中，该层不断导出任务进度、上下文运行状况和工具可靠性指标。这些指标用作运行时控制信号，用于检测异常执行模式并使用结构化故障模型定位根本原因。根据诊断出的故障，ResonAct 动态选择修复策略并执行操作。该框架作为外部控制平面运行，无需修改应用程序Agent或编排逻辑即可进行干预。我们跨企业工作流程场景和 AppWorld 基准评估 ResonAct。结果表明，基于流式度量的分析可以识别执行性能下降并定位故障。此外，策略驱动的修复将任务完成率提高了 10.00 个百分点，在评估的配置中，检测精度从 70.59% 到 82.91%，召回率从 63.09% 到 100%，恢复率从 10.48% 到 46.67%，运行时开销从 -0.25%$ 到 14.12% 不等。