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摘要：本发明提供一种异常根因确定方法、系统、存储介质和程序产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：目标应用系统中的第一服务模块对应的第一服务智能体，获取第一服务模块的第一可用分析信息，根据多个服务模块的调用关系从邻居服务智能体获取邻居服务模块的邻居可用分析信息，以根据第一服务模块的第一可用分析信息和邻居服务模块的邻居可用分析信息，确定第一服务模块的模块异常分析结果，将第一服务模块的模块异常分析结果发送至系统智能体，以使系统智能体根据多个服务智能体各自发送的相应服务模块的模块异常分析结果，确定目标应用系统的系统异常分析结果。本发明实施例可以准确地确定目标应用系统的系统异常分析结果。

主权项：1.一种异常根因确定方法，其特征在于，应用于与目标应用系统中的第一服务模块对应的第一服务智能体，其中，所述目标应用系统中包括多个服务模块，每个服务模块对应一个服务智能体，所述第一服务模块是所述多个服务模块中检测到运行状态数据异常的多个服务模块中的一个服务模块，所述方法包括：获取所述第一服务模块的第一可用分析信息，所述第一可用分析信息中包括所述第一服务模块的异常运行状态数据；根据所述多个服务模块的调用关系从邻居服务智能体获取邻居服务模块的邻居可用分析信息，以根据所述第一服务模块的第一可用分析信息和所述邻居服务模块的邻居可用分析信息，确定所述第一服务模块的模块异常分析结果，所述邻居服务模块是与所述第一服务模块存在调用关系的服务模块，所述邻居可用分析信息中包括所述邻居服务模块的异常运行状态数据；将所述第一服务模块的模块异常分析结果发送至系统智能体，以使所述系统智能体根据所述多个服务智能体各自发送的相应服务模块的模块异常分析结果，确定所述目标应用系统的系统异常分析结果，所述系统异常分析结果中指示导致所述目标应用系统运行异常的目标服务模块以及所述目标服务模块的异常根因；所述第一服务模块的异常运行状态数据的检测过程包括如下步骤：获取所述第一服务模块在设定时间段内对应的多种模态的运行状态数据；确定多种模态的运行状态数据各自对应的待检测数值序列，待检测数值序列中的不同数值对应于设定时间段内的不同时间片；根据多种模态各自对应的待检测数值序列，确定多种模态各自对应的异常检测阈值；若根据目标模态对应的异常检测阈值，确定目标模态对应的待检测数值序列中存在异常的数值，则确定异常的数值对应的运行状态数据为所述第一服务模块的异常运行状态数据。

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