AegisFlow：面向脆弱数据生态的多智能体自愈框架

01 摘要

论文提出AegisFlow，一个用于数据管道自主修复的多智能体框架，包含Watchdog和Repair两个代理，通过LLM自动生成、测试和部署代码补丁。该框架采用基于MAPE-K循环的并行影子补丁执行模型，在数字孪生环境中验证补丁。作者报告在五类故障场景中MTTR平均从170分钟降至3.2分钟，补丁成功率92%，并称可释放约98%的数据工程待命时间。

02 关键点

1. Watchdog代理收集运行时遥测数据，Repair代理基于LLM自动创建、测试并部署代码补丁。
2. 采用基于MAPE-K循环的并行影子补丁非侵入执行模型，在数字孪生环境中生成并验证补丁。
3. 在五类故障场景中报告MTTR平均从170分钟降至3.2分钟，补丁成功率92%，其中JSON模式变更96%、标点漂移98%、Shadow DOM 85%。