AGENTS
AVM 视频故障智能分析智能体
Log + Video + Screenshot 多模态联合分析，定位 AVM 画面卡死等视觉类故障根因。
核心痛点
- 故障证据分散在多种媒介：AVM 问题需要同时查看 Log、Video、Screenshot 和问题描述，人工在多个文件之间切换，定位速度慢。
- 多模态关联困难：日志时间点、画面现象和复现描述需要相互印证，单独阅读某一种证据容易产生误判。
- 根因与修复建议依赖经验：缺陷分类、根因判断和修复方案通常依赖资深人员经验。
解决方案与技术实现路径
- 多模态输入：接入日志、视频或截图以及问题描述，统一建立故障分析上下文。
- RAG 知识增强：检索历史问题、诊断经验和相关技术资料。
- 结构化报告生成：输出故障分类、根因定位、证据链和修复建议，形成端到端的诊断报告。
亮点
- 日志 + 视觉联合分析：把时间线和画面现象放入同一分析流程。
- 证据链呈现：诊断结论与输入证据关联，便于人工复核。
- 根因到建议闭环：不止描述现象，还输出定位结果和修复方向。
商业价值
- 减少日志、视频和截图的人工汇总时间，加快 AVM 问题初筛和定位。
- 多模态证据和知识库检索可降低漏看证据、重复排查和经验偏差。
- 报告结构、故障分类和分析流程可扩展到不同车型、版本和其他视觉类问题。