# Chaoyun Zhang [[Microsoft]] の研究者([email protected])。[[OpenRCA]] 論文([[@2025__ICLR__OpenRCA - Can Large Language Models Locate the Root Cause of Software Failures]])の共著者。(Source: [[@2025__ICLR__OpenRCA - Can Large Language Models Locate the Root Cause of Software Failures]]) - LLM エージェント・AIOps の研究に従事。参考文献から UFO(UI-Focused Agent for Windows OS Interaction, arXiv 2024)、AllHands(大規模 verbatim feedback への質問応答, arXiv 2024)、TaskWeaver(code-first agent framework)関連など、コードファースト/マルチエージェント系の業績が確認できる。OpenRCA の [[RCA-agent]](Controller + Executor のプログラム実行型エージェント)の設計にもこの系譜が反映されている。[[TaskWeaver]] は [[StepFly]]([[@2025__arXiv__StepFly - Agentic Troubleshooting Guide Automation for Incident Diagnosis]])・[[FLASH]] でも参照される。 - [[StepFly]]([[@2025__arXiv__StepFly - Agentic Troubleshooting Guide Automation for Incident Diagnosis]])の共著者。[[TSG自動化]] の研究にも関与。 - [[LLMAD]]([[@2025__KDD__Large Language Models can Deliver Accurate and Interpretable Time Series Anomaly Detection]], KDD 2025)の Microsoft 側の中心著者。AnoCoT(ドメイン知識注入 + 段階的推論)と FastDTW ベースの Time Series ICL を設計し、GPT-4 を直接 TSAD に使う最初のフレームワークの実装を主導。著者リストの 2 番目に位置し、UCAS の Jun Liu / ZJUT の Jiaxu Qian のインターン指導役と推測される。(Source: [[@2025__KDD__Large Language Models can Deliver Accurate and Interpretable Time Series Anomaly Detection]]) COMET 論文([[@2024__ISSRE__Large Language Models Can Provide Accurate and Interpretable Incident Triage]]、ISSRE 2024)の共著者。LLM を用いたインシデントトリアージシステムの Microsoft 本番展開研究に参加。(Source: [[@2024__ISSRE__Large Language Models Can Provide Accurate and Interpretable Incident Triage]]) Build-bench 論文([[@2026__nkcs.iops.ai__Can Language Models Go Beyond Coding - Assessing the Capability of Language Models to Build Real-World Systems]], nkcs.iops.ai 2026-05)の共著者([[Microsoft]] Beijing)。[[Chenyu Zhao]]・[[Shenglin Zhang]]・[[Yongqian Sun]]([[Nankai University]])、[[Weilin Jin]]([[Peking University]])、[[Dan Pei]]([[Tsinghua University]])、[[Qingwei Lin]]・[[Chetan Bansal]]・[[Saravan Rajmohan]]・[[Minghua Ma]]との共同で、クロス ISA(x86_64/aarch64)ビルド失敗の LLM 修復能力を評価する初のベンチマーク Build-bench を提案した。(Source: [[@2026__nkcs.iops.ai__Can Language Models Go Beyond Coding - Assessing the Capability of Language Models to Build Real-World Systems]]) Aloha 論文([[@2026__FSE Companion__Aloha - Localizing Batch Failures in Large-scale Cloud Systems via Contrast Analysis and Human-in-the-Loop Agent]]、FSE Companion '26)の共著者([[Microsoft]])。[[Shenglin Zhang]](筆頭)・[[Yujia Wu]]・[[Jinghuan Ren]]・[[Wenwei Gu]]([[Nankai University]])、責任著者 [[Yongqian Sun]]([[Nankai University]])、[[Liqun Li]]・[[Qingwei Lin]]・[[Dongmei Zhang]]・[[Saravan Rajmohan]]・[[Chetan Bansal]]・[[Minghua Ma]]([[Microsoft]])との共同で、対照分析ベースの異常箇所特定を human-in-the-loop エージェントでオペレーショナル化するフレームワーク Aloha を提案した。(Source: [[@2026__FSE Companion__Aloha - Localizing Batch Failures in Large-scale Cloud Systems via Contrast Analysis and Human-in-the-Loop Agent]]) TSGen 論文([[@2026__FSE Companion__TSGen - Automated Troubleshooting Guide Generation]]、FSE Companion '26)の共著者([[Microsoft]])。[[Yi Xiao]]・[[Hongyu Zhang]]([[Chongqing University]])、[[Daniel Genkin]]・[[Rujia Wang]]・[[Chetan Bansal]]・[[Bhala Ranganathan]]・[[Saravan Rajmohan]]・[[Minghua Ma]](corresponding author)との共同で、過去インシデントレポートから LLM で構造化 TSG をゼロから自動生成するパイプライン TSGen を提案した。同じ著者グループが共著する [[StepFly]] が「既存 TSG の実行」を扱うのに対し、本論文は「TSG が存在しない/古い状態からどう生成するか」という一段上流の課題を扱う。(Source: [[@2026__FSE Companion__TSGen - Automated Troubleshooting Guide Generation]]) ## 関連 - 本ソース: [[@2025__ICLR__OpenRCA - Can Large Language Models Locate the Root Cause of Software Failures]] / [[@2025__KDD__Large Language Models can Deliver Accurate and Interpretable Time Series Anomaly Detection]] / [[@2026__nkcs.iops.ai__Can Language Models Go Beyond Coding - Assessing the Capability of Language Models to Build Real-World Systems]] / [[@2026__FSE Companion__TSGen - Automated Troubleshooting Guide Generation]] - 所属: [[Microsoft]] - 共著: [[Shilin He]] / [[Qingwei Lin]] / [[Dan Pei]] - 関連概念: [[agentic SRE]] / [[AIOps]] / [[根本原因分析]] / [[クロスISAマイグレーション]]