面试问:数据出现异常波动,如何让 Agent 自动定位根因?| 美团
目录一、整体思路:把“根因定位”变成可执行流程二、Agent 自动定位根因的核心架构三、第一步:确认异常是否真实1. 数据延迟2. 口径变化3. 采集异常4. 数据重复四、第二步:明确异常指标本身五、第三步:自动维度下钻1. 单维度贡献度计算2. 多维度组合下钻3. 控制下钻深度六、第四步:使用指标公式树拆解七、第五步:做时间维度分析1. 突发性异常2. 渐进性异常3. 周期性异常4. 局部时间段异常八、第六步:关联外部事件1. 系统变更2. 配置变更3. 活动变化4. 外部渠道变化5. 数据链路变化九、第七步:形成候选根因并打分十、推荐算法和工具1. 贡献度分析2. 异常检测3. 关联分析4. 因果分析十一、Agent 应该如何调用工具工具示例十二、一个完整例子Step 1:确认异常Step 2:公式拆解Step 3:漏斗拆解Step 4:维度下钻Step 5:事件关联十三、Agent 输出报告模板十四、Agent 的提示词设计十五、关键原则1. LLM 负责编排,工具负责计算2. 根因必须有证据链3. 优先解释高贡献维度4. 区分相关性和根因5. 保留人工确认环节十七、总结一、整体思路:把“根因定位”变成可执行流程当指标出现异常波动时,例如:GMV 突然下跌订单量异

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