AI Agent重塑可观测性：Syncause智能故障分析平台 在复杂系统故障处理中，传统人工排查方式已面临瓶颈。Syncause作为AI驱动的故障分析智能体，通过三个关键阶段重构故障处理流程：快速定向锁定问题范围、紧急止血提供恢复方案、深度追因定位根本原因。该平台能自动关联多源数据（指标/日志/链路等），集成主流可观测工具，并以对话形式输出分析结果。目前提供沙盒环境供测试，支持故障模拟与交互式排

APO v1.8.0 版本更新引入了多项新功能和优化，包括主题切换功能（暗黑模式与明亮模式）、告警事件详情页的添加，以及告警根因分析能力的增强，特别是对应用慢延时、应用错误和资源可用性告警的自动诊断。此外，版本还优化了 apo-otel-collector 的稳定性，增强了对容器运行时标签的支持，并修复了数据接入和用户登录认证过期时的报错问题。同时，SkyWalking Java 探针的支持也得到

我们的 AI SRE 智能体 Syncause 致力于通过AI技术提升故障诊断效率。前几天，我们发布了根因分析场景的准确率测试结果。在的根因定位任务中，Syncause的，成为目前公开可复现的最高水平。那么，准确率高就足够了吗？几年前AIOps也承诺较高的根因分析准确率，但在实际落地中因缺少可解释性而不被信任。所以，高准确率仅是起点，在实践中，AI结论的可信度与可验证性同样关键。准确率再高，没有可

在最新的 Train Ticket 微服务系统根因分析测试中，Syncause 根因分析准确率（AC@3）达到 96.67% —— 在同类测试场景中，这一数字是目前能公开复现的最高水平。

过去两年间，大语言模型已逐步进入可观测性领域。ITBench SRE Agent与OpenDerisk等项目正在探索自动化根因分析的技术路径：通过向模型输入来自分布式系统的metrics、trace、log，由模型推断“哪个主机、哪个服务、哪条调用链”最可能是故障根源。

您可以根据实际环境情况选择数据接入的方式，目前支持安装新的APO探针（基于OpenTelemetry）采集链路追踪数据，也支持对接已有的OpenTelemetry+Jaeger和SkyWalking数据源。本次更新带来了专为可观测性系统设计的Agentic工作流编排功能，通过使用工作流，能将你的专家经验转变为可复用的执行流程，赋予智能体专业决策能力，提高故障排查效率。详细配置方式请参考“文档”-“

经过一系列的排查过程，最终用户是能够排查出故障的，但是对用户有以下要求：网络知识非常丰富深入理解网络火焰图熟练使用相关工具。

APO 新版本 v1.1.0 更新发布！