OpenRCA 2.0：从结果标签到因果过程监督

根因分析（RCA）全面测试了 LLM 代理的长上下文理解、多步推理及工具使用能力。然而，现有数据集仅标注根因而缺失连接症状的传播路径，导致任务退化为简单的模式匹配。为此，本文提出 PAVE，一种利用故障注入已知干预重构因果传播路径的逐步标注协议，采用从因到果的前向验证机制。基于此构建的 OpenRCA 2.0 基准显示，当前顶尖模型在精确恢复根因集方面表现不佳。研究发现，代理虽能识别部分正确服务，却难以将其 grounded 于已验证的因果路径中，揭示了仅凭结果评估所掩盖的关键失败模式。