大型语言模型在可观察性方面表现良好，但缺乏系统知识，难以识别复杂架构中的根本原因。因果推理模型通过明确服务和资源的依赖关系，支持事件时序推理，从而提高根因识别的准确性。结合因果知识与人工智能，可以实现更可靠的事件诊断与修复，推动自主服务的可靠性。