为什么传统评测方式无法满足 RCA Agent 的评估需求？

文章指出随着 Agentic Ops 规模化落地，传统评测范式已全面失效，主要有四方面原因：

• 传统评测模式全面失效：根因分析并非单纯文本处理任务，AI Agent 需实时完成指标查询、日志分析、链路追踪与变更研判并跨工具协同。依赖静态日志片段加单一标签的评测方式，无法区分智能体是完成完整逻辑推理，还是仅凭告警表象偶然命中。
• 多源观测数据难以标准化：RCA 涉及指标、日志、链路、事件等多源信号，在时间与实体维度相互耦合，单一维度数据只能呈现局部表象。
• 因果传播链易造成评估误判：前端告警多为故障链路末端表现，真实根因往往在下游数据库、缓存、消息队列或容器调度层。若数据集未完整刻画因果路径，仅命中告警周边服务即被判正确，极易失真。
• 跨域实体标识缺乏统一规范：同一业务实体在 APM、K8s、云资源层命名口径割裂，评估只能依赖字符匹配或人工判定，存在评分不稳定、结果不可复现、流程无法审计的问题。