项目背景
日志诊断类问题的难点，不只是“读懂日志”，而是需要把定位、归因、证据组织和最终表达拆开处理。
为什么做
单一 Agent 往往会把日志里不同粒度的问题揉在一起，导致结论看似完整，实际上证据链松散。
核心功能
- 解析输入日志与上下文
- 分阶段生成候选原因
- 汇总证据并形成交付结论
- 通过失败样本反推流程薄弱点
关键难点
最难的部分不是生成结论，而是保证“结论是否真正被证据支撑”。
下一步
后续会继续补齐样本分桶、错误模式归纳和回归验证机制。
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2026年5月8日 · 更新于 2026年5月11日
LogAgent：面向复杂失败日志的多阶段诊断实验
把日志诊断拆成分阶段 Agent 流程，并通过评测回看真实失败类型。
In Progress Python Agent Workflow Prompting Evaluation