ActionNex：クラウド向けの仮想アウトレージ・マネージャ

要旨: 大規模クラウド運用における障害対応（アウトエイジ管理）は、依然として強く手作業に依存しており、部分的な観測可能性のもとで迅速な切り分け、チーム横断の調整、経験に基づく意思決定が必要です。私たちは、
\textbf{ActionNex} を提案します。ActionNex は本番環境向けのエージェント型システムであり、リアルタイム更新、知識蒸留、役割および段階に条件づけられた次善アクション（next-best action）提案を含む、エンドツーエンドの障害支援を可能にします。ActionNex はマルチモーダルな運用シグナル（例：障害コンテンツ、テレメトリ、人間のコミュニケーション）を取り込み、それらを意味のある状態遷移を表す重要イベントへと圧縮します。これにより、知覚レイヤを階層型メモリサブシステムと結合します。具体的には、プレイブックおよび過去の実行から蒸留した長期の Key-Condition-Action（KCA）知識、過去の障害に関するエピソード記憶、そしてライブな文脈に関する作業記憶です。推論エージェントは、現在の重要イベントを前提条件に整合させ、関連する記憶を取得し、実行可能な提案を生成します。実行された人間の行動は、人間とエージェントのハイブリッドシステムにおいて、継続的な自己進化を可能にする暗黙のフィードバック信号として機能します。私たちは、8つの実際の Azure 障害（8M トークン、4,000 の重要イベント）に対して ActionNex を評価しました。相補的な2種類のグラウンドトゥルース行動集合を用いた結果、71.4\% の適合率（precision）と、52.8〜54.8\% の再現率（recall）を達成しました。このシステムは本番環境で試験導入されており、初期の良好なフィードバックが得られています。