基于贝叶斯推断的 CI 故障诊断 Agent 设计与实现
Elegant_Quantity_583 · reddit · 2026-08-26
作者构建了一个基于贝叶斯定理的 Python CI 故障诊断 Agent，旨在确定根因并决定自动修复或升级人工。
核心机制：
- 定义了 7 种互斥的根因状态（如源码问题、依赖失败等），并基于 567 个开源案例计算先验概率。
- 采集 4 类证据（如失败步骤、修改文件类型、重跑结果等），使用拉普拉斯平滑计算似然表。
- 采用贪婪 EIG 策略逐个查询证据，动态更新信念。
- 设定动作策略：当特定状态概率超过阈值时触发代码修复或依赖修复，否则升级人工。
寻求反馈：
作者分享了具体的概率表和合成测试用例，希望社区审查其概率假设的合理性及测试场景的真实性。
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