基于“假设-验证”闭环的RCA Agent实践——完整复现与代码实现

基于“假设-验证”闭环的RCA Agent实践——完整复现与代码实现摘要本文基于刘至浩在QCon等大会分享的《基于“假设-验证”闭环的RCA Agent实践》，结合VeriTrail-RCA、VerifyRCA、SpecRCA等学术成果，完整复现了一个基于“假设-验证”闭环的根因分析（Root Cause Analysis, RCA）Agent系统。该系统遵循“没证据就不乱说”的核心原则，通过假设生成、多维度证据验证、证据链构建与结论收敛三个核心阶段，实现了可审计、可追溯的自动化根因定位。本文提供了超过6000字的详细实现说明和完整可运行的Python代码。关键词：根因分析、RCA Agent、假设-验证闭环、大语言模型、可观测性一、引言1.1 背景与挑战在现代微服务架构中，一次故障可能涉及数十个相互依赖的服务。传统的根因分析高度依赖SRE工程师的经验，需要在海量的日志、指标和链路追踪数据中手动排查。然而，随着系统规模扩大和业务复杂度提升，这种人工排查方式面临严峻挑战。论文中指出了当前RCA Agent面临的四大困境：容易幻觉，结果不稳定：模型在排障时会“脑补”出看似合理实则错误的根因结论。经验工程化困难：专家经验难以提取，多轮对话后模型逻辑容易“失焦”。工具和系统集成麻烦：返