关键词：大语言模型、AIOps、异常检测、根因分析、智能运维、Multi-Agent引言：当LLM遇上故障检测在云计算和微服务架构普及的今天，系统复杂度呈指数级增长。一次简单的配置错误可能引发级联故障，而排查过程往往需要工程师在海量日志、指标和链路追踪中寻找蛛丝马迹。传统基于规则或浅层机器学习的故障检测方法，正面临语义理解不足、泛化能力弱、解释性差的三重困境。2023年以来，以大语言模型（LLM）为核心的新一代AIOps技术快速崛起。从微软的ICSE 2023最佳论文研究，到华为云的多Agent协同方案，再到工业界的AnomalyGPT视觉检测模型，LLM正在重塑故障检测的技术范式。本文将系统梳理近三年的关键进展，为技术从业者提供全景式参考。一、技术演进：从"检测"到"理解"的范式转变1.1 传统方法的局限性传统AIOps主要依赖三类方法：基于统计的异常检测：孤立森林、LOF等算法，难以捕捉复杂业务语义深度学习模型：LSTM、AutoEncoder等，需要大量标注数据且解释性差