# PAGER PAGER(**P**roactive monitoring **AG**ent for **E**nterp**R**ise AI Assistant)は、[[Adobe]] が [[Adobe Experience Platform]] (AEP) 向けに開発した、障害が顧客に影響する前に予測・説明・対話支援する interactive agent。一次論文は [[2026__AAAI__PAGER - Proactive Monitoring Agent for Enterprise AI Assistant]]([[Yunyao Li]] ほか, AAAI-26 デモ; CAIS 2026 でもデモ)。 ## 一次論文(PAGER, AAAI-26)による記述 - **狙い**: 既存の reactive な enterprise AI assistant・RCA エージェントと異なり、preemptive failure management を実現する。AEP の既存 AI Assistant([[Maharaj et al. 2024]])に plug-and-play で統合。(Source: Abstract, System Overview) - **対象**: AEP の3つの相互依存段階(batch ingestion・segmentation・journey 生成)で起きる、段階間ジョブの**時間的重複(overlap)**による障害。(Source: System Overview) - **構成(3部品)**: - **Prediction Module**: 履歴エラーログで学習した2つの random forest 分類器(ingestion↔segmentation、segmentation↔journey の重複予測)+ Shapley 値による特徴量寄与 → LLM で自然言語の原因説明を生成。(Source: Prediction Module) - **Runtime Query Processor**: support engineer 向けの multi-turn 会話 UI。Query Understanding / Prediction Retrieval(NL2SQL)/ QA・Document Retrieval(RAG)/ Visualization(Gantt・bar/donut・lineage グラフ)/ Response Composition / Follow-up Suggestion を LLM で実行。(Source: Runtime Query Processor) - **Knowledge Graph API**: dataset・segment・journey の lineage を捕捉し、エンティティの関連先を返す。(Source: Knowledge Graph API) - **性能**: random forest は重複予測で F1 67.8±1.1(ingestion↔segmentation)・57.5±4.4(segmentation↔journey)。user study(AEP 社員10名)で容易さ・自信ともベースラインを有意に上回る(p<0.01)。(Source: Results) ## 位置づけ(他ソースとの対比) - 既存 wiki の SRE エージェント([[Stratus]] など)や評価基盤([[AIOpsLab]]・[[SREGym]])が障害**発生後**の detection→localization→RCA→mitigation を扱うのに対し、PAGER は障害**発生前**の予測に踏み込む数少ないソース。LLM を予測の中核ではなく説明・対話インターフェース層に限定し、予測本体は古典的な random forest が担う点も対照的。(Source: System Overview / 比較は [[AIOps]]・[[障害予測]] 参照) ## 関連 - 一次ソース: [[2026__AAAI__PAGER - Proactive Monitoring Agent for Enterprise AI Assistant]] - プラットフォーム: [[Adobe Experience Platform]] / [[Adobe]] - 概念: [[障害予測]] / [[AIOps]] / [[agentic SRE]] - 著者: [[Yunyao Li]] - 関連 MOC: [[AIOps - Failure Detection - MOC]] / [[LLM4SRE - MOC]]