# mABC RCA 特化の二段階マルチエージェント設計(EMNLP Findings 2024)。エージョンがインシデント症状を分析した後、ブロックチェーン風の合意ステップで結論を集約する。(Source: [[@2024__EMNLP Findings__mABC - Multi-Agent Blockchain-inspired Collaboration for Root Cause Analysis in Micro-Services Architecture]]) - [[@2026__arXiv__Beyond Fault Localization - A Trajectory-Level Study of LLM Agents for Microservice Root Cause Analysis]] は mABC を [[OpenRCA]] と並ぶ 2 つの RCA 特化ベースラインの一つとして採用した。6 フレームワーク中最低の Acc@1(Qwen backbone、42.6%)にとどまり、証拠に対する反復クエリを一切行わない(rds 列が算出不能)ことが低性能の一因と分析されている。正解ケースでも Node F1 0.49・Edge F1 0.09 と、伝播経路の再構築能力が特に弱いフレームワークとして特徴づけられた。ネイティブのデータアクセスを保持するため、RQ2-RQ3 の SQL 軌跡分析(共有テレメトリインターフェース前提)からは除外されている。 ## 関連 - 本ソース: [[@2024__EMNLP Findings__mABC - Multi-Agent Blockchain-inspired Collaboration for Root Cause Analysis in Micro-Services Architecture]] / [[@2026__arXiv__Beyond Fault Localization - A Trajectory-Level Study of LLM Agents for Microservice Root Cause Analysis]] - 関連エンティティ: [[OpenRCA]] / [[ThinkDepth.ai]] / [[AIQ]] / [[TaskWeaver]] / [[Claude Code]] - 関連概念: [[LLMによる根本原因分析]] / [[マルチエージェント協調]]