# Gaogang Xie Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences(CNIC/CAS)および UCAS 附属の Hangzhou Institute for Advanced Study 所属の研究者。[[Changhua Pei]] らとともに AIOps・オブザーバビリティ・エージェント運用の研究グループを構成する。 - UModel 論文([[@2026__arXiv__UModel - An Agent-Ready Observability Data Modeling Method at Scale]], arXiv:2606.04799, 2026-06-03)に共著者として参加。[[Alibaba Cloud]] と連携したオブザーバビリティデータの統一オントロジーフレームワーク [[UModel]] と [[U-SPL]] の設計に貢献。(Source: [[@2026__arXiv__UModel - An Agent-Ready Observability Data Modeling Method at Scale]]) - AgentOps サーベイ論文([[@2026__arXiv__Agent System Operations - Categorization, Challenges, and Future Directions]], arXiv:2606.01581, 2026-06-01)にも参加し、LLM エージェントシステムの運用・保守体系化に貢献。(Source: [[@2026__arXiv__Agent System Operations - Categorization, Challenges, and Future Directions]]) COMET 論文([[@2024__ISSRE__Large Language Models Can Provide Accurate and Interpretable Incident Triage]]、ISSRE 2024)の共著者。[[Zexin Wang]]・[[Changhua Pei]]と同じ CNIC CAS / UCAS 所属として、LLM キーワード抽出によるインシデントトリアージシステムの研究に参加。(Source: [[@2024__ISSRE__Large Language Models Can Provide Accurate and Interpretable Incident Triage]]) HeaRank 論文([[@2026__arXiv__Don't Predict, Prioritize - Rethinking GPU Reliability Assessment]]、KDD '26 V.2)の共著者(責任著者ではなく Changhua Pei が corresponding author)。GPU 障害の予測不能性を実証しリスクランキングへ再定式化する研究に参加し、CNIC/CAS グループの研究射程が AIOps/オブザーバビリティから GPU ハードウェア信頼性へ拡張した。(Source: [[@2026__arXiv__Don't Predict, Prioritize - Rethinking GPU Reliability Assessment]]) TSRBench 論文([[@2026__KDD__TSRBench : Benchmarking Time-Series Retrieval]]、KDD '26 V.2)の共著者。[[Cenjie Hu]](筆頭)・[[Hang Cui]]・[[Zexin Wang]]・[[Juncheng Bao]]・[[Jingwen Yang]]・[[Jingjing Li]]・[[Changhua Pei]](corresponding author)・[[Dan Pei]] との共同で、時系列検索ベンチマークスイート TSRBench(UCR-R・CU-RCA・AdaBase Ranking Scorecard)の構築に参加した。CNIC/CAS グループの研究射程が AIOps/オブザーバビリティ・GPU 信頼性に続き、時系列検索評価へも拡張した。(Source: [[@2026__KDD__TSRBench : Benchmarking Time-Series Retrieval]]) TFC 論文([[@2026__KDD__Rethinking Time Series Anomaly Detection from a Dynamic Perspective - Temporal–Frequency–Curvature Fusion]]、KDD '26 V.2)の共著者。[[Hang Cui]](筆頭)・[[Zexin Wang]](corresponding author)・[[Changhua Pei]]・[[Juncheng Hu]]・[[Haotian Si]]・[[Quan Zhou]]・[[Cenjie Hu]]・[[Jingjing Li]]・[[Dan Pei]] との共同で、離散二階差分(曲率)を時間・周波数に加える TSAD フレームワーク TFC の研究に参加した。TSRBench(時系列検索評価)に続き、時系列異常検知の基礎手法へも研究射程が及ぶ。(Source: [[@2026__KDD__Rethinking Time Series Anomaly Detection from a Dynamic Perspective - Temporal–Frequency–Curvature Fusion]]) TSLoc 論文([[@2026__KDD__TSLoc - Self-Supervised Faulty Node Localization Framework in Large-scale Training Clusters]]、KDD 2026)の共著者。[[Quan Zhou]](筆頭)・[[Changhua Pei]](corresponding author)らと共同で、健全ノード群のコンセンサスからの逸脱を検知する自己教師あり障害箇所特定フレームワーク TSLoc の研究に参加した。HeaRank(GPU 障害の予知)に続き、GPU/分散訓練信頼性研究の2本目に加わった。(Source: [[@2026__KDD__TSLoc - Self-Supervised Faulty Node Localization Framework in Large-scale Training Clusters]]) RouterOPS 論文([[@2026__SIGCOMM Posters and Demos__Predict Boldly, Recover Cautiously : Fast On-Router Route Anomaly Prediction and Recovery]]、SIGCOMM Posters and Demos '26)の共著者。[[Hang Cui]](筆頭)・[[Cenjie Hu]]・[[Zexin Wang]]・[[Jingjing Li]]・[[Juncheng Hu]]・[[Dan Pei]]・[[Changhua Pei]] との共同で、ルーターネイティブ軽量 AIOps フレームワーク RouterOPS の研究に参加した。TSRBench・TFC(時系列)・HeaRank/TSLoc(GPU 信頼性)に続き、CNIC/CAS グループの研究射程がネットワークルーティング層に及んだ。(Source: [[@2026__SIGCOMM Posters and Demos__Predict Boldly, Recover Cautiously : Fast On-Router Route Anomaly Prediction and Recovery]]) LongRCA Bench 論文([[@2026__arXiv__LongRCA Bench - Diagnosing Responsible Roles and Root Causes in Long-Horizon Agent Failures]]、arXiv 2026-08)の共著者。[[Yunfei Zhang]]・[[Boyu Feng]](共同筆頭)・[[Changhua Pei]](corresponding author)・[[Zexin Wang]]・[[Difeng Ma]]・[[Jingjing Li]]・[[Dan Pei]] との共同で、LLM マルチエージェントシステムの長軌跡失敗診断ベンチマーク LongRCA Bench の構築に参加した。TSRBench・TFC(時系列)・HeaRank/TSLoc(GPU 信頼性)に続き、CNIC/CAS グループの研究射程が「LLM エージェント自身の失敗帰属」というドメインへ拡張した。(Source: [[@2026__arXiv__LongRCA Bench - Diagnosing Responsible Roles and Root Causes in Long-Horizon Agent Failures]]) ## 関連 - ソース: [[@2026__arXiv__LongRCA Bench - Diagnosing Responsible Roles and Root Causes in Long-Horizon Agent Failures]] / [[@2026__KDD__Rethinking Time Series Anomaly Detection from a Dynamic Perspective - Temporal–Frequency–Curvature Fusion]] / [[@2026__arXiv__Don't Predict, Prioritize - Rethinking GPU Reliability Assessment]] / [[@2026__KDD__TSLoc - Self-Supervised Faulty Node Localization Framework in Large-scale Training Clusters]] / [[@2026__arXiv__UModel - An Agent-Ready Observability Data Modeling Method at Scale]] / [[@2026__arXiv__Agent System Operations - Categorization, Challenges, and Future Directions]] / [[@2026__KDD__TSRBench : Benchmarking Time-Series Retrieval]] / [[@2026__SIGCOMM Posters and Demos__Predict Boldly, Recover Cautiously : Fast On-Router Route Anomaly Prediction and Recovery]] / [[@2026__WWW2026__ViTs - Teaching Machines to See Time Series Anomalies Like Human Experts]] - 所属: CNIC/CAS・Hangzhou Institute for Advanced Study UCAS - 関連研究者: [[Changhua Pei]] / [[Dan Pei]] / [[Zexin Wang]] / [[Cenjie Hu]] / [[Hang Cui]] - 概念: [[オブザーバビリティデータモデル]] / [[AIOps]] / [[時系列類似度検索]] / [[異常検知]]