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TAMO：基于工具辅助的LLM智能体的细粒度根本原因分析与多模态观察数据
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原文中文，约800字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了TAMO，一个基于多模态观察数据的工具，旨在改善传统根本原因分析在自动故障响应中的局限性。TAMO通过整合多模态数据和专业工具，显著提升了处理动态服务依赖和实时数据的能力，实验结果表明其在异构公共数据集上表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了TAMO，一个基于多模态观察数据的工具，旨在改善传统根本原因分析在自动故障响应中的局限性。
- TAMO通过整合多模态数据和专业工具，显著提升了处理动态服务依赖和实时数据的能力。
- 实验结果表明，TAMO在异构公共数据集上表现优异。
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