# SADE SADE(Symptom-Aware Diagnostic Escalation)は、[[Kuan-Hao Tseng]] ほか([[University of Sydney]]・[[University of New South Wales]])が提案した LLM ベースのネットワーク故障診断エージェント([[@2026__arXiv__SADE - Symptom-Aware Diagnostic Escalation for LLM-Based Network Troubleshooting]])。Claude Agent SDK 上に実装され、Claude Sonnet 4.6 をバックボーンとする。Cisco の古典的トラブルシューティング方法論を、初期スキャン→深層ネットワークスキャン(4フェーズのボトムアップ探索)→症状-故障ファミリ対応付け→スキル駆動の故障検知・箇所特定、という4段階の明示的エージェントポリシーとして符号化する。故障ファミリごとの専門知識を 15 の Claude Skills(SKILL.md 文書)として外在化し、Fault-Index による動的な症状ルーティングと Phase 3 の stop-and-submit ルールにより、探索の暴走(budget exhaustion)を防ぐ設計を持つ。 公開 [[NIKA]] ベンチマークの held-out 523 インシデントで、RCA F1 0.77・検知精度 0.85 を達成し、ReAct + GPT-5(F1 0.40)と同一バックボーンの Claude Code ベースライン(F1 0.55)を上回る。ソースコード・診断スキルライブラリ・実験ユーティリティスクリプトは匿名 GitHub リポジトリで再現性のために公開されている。 ## 関連 - ソース: [[@2026__arXiv__SADE - Symptom-Aware Diagnostic Escalation for LLM-Based Network Troubleshooting]] - 評価ベンチマーク: [[NIKA]] - 開発者: [[Kuan-Hao Tseng]]・[[Niruth Bogahawatta]]・[[Yasod Ginige]]・[[Kosta Dekic]]・[[Arunan Sivanathan]]・[[Suranga Seneviratne]] - 関連概念: [[エージェント型ネットワーク障害診断]]・[[仮説駆動RCA]]・[[Flexible Skill Arrangement]]