当 Agent 出现无响应、启动失败、响应变慢，或者一时判断不出原因时，用户最关心的是：能不能尽快定位、能不能自动修复、修复过程是否可追踪，修复完成后是否有根因分析告知异常原因，避免再次引发故障。

为了满足上述用户诉求，ArkClaw 引入 AI 诊断能力。它通过平台侧与实例侧智能体协同，完成从异常识别、问题分级、自动修复到结果沉淀的完整闭环，让故障处理从“人工排查”变成“用户可触发、系统自动查、结果可追踪”。

AI 医生如何工作：平台 + 实例协同诊断

在 ArkClaw 的故障处理体系中，平台智能体和救援智能体分别承担“快速响应”和“深入修复”的角色。前者负责第一时间判断实例状态、服务运行情况和关键配置，优先处理常见问题；后者更贴近实例现场，负责更复杂问题的深入分析与恢复。

对用户来说，这意味着遇到问题时不需要先判断故障属于哪一层，也不需要手动拆解排查路径。系统会先完成基础判断，能快速恢复的优先恢复，不能直接处理的再进入更深入的诊断流程。

同时，每一次故障处理都会沉淀为排障经验。系统会记录故障特征、处理方案和修复结果，让同类问题后续响应更快、判断更准、恢复更稳。

不同故障如何处理：按影响程度匹配修复路径

为了让故障处理更高效，ArkClaw 不会把所有异常都交给同一套流程处理，而是会先判断问题的影响范围和紧急程度，再匹配对应的处置方式。简单问题快速恢复，复杂问题深入修复，体验类问题持续优化，让处理资源用在最需要的地方。整体来看，故障可以分为三类：

• 严重不可用：当实例或核心服务无法正常响应时，平台智能体会优先介入，快速止损，尽快恢复基础功能。
• 运行异常：当实例仍可连接，但 ArkClaw 服务本身出现异常时，系统会聚焦具体运行问题，调用救援智能体进行针对性修复。
• 体验异常：当服务能够正常使用，但响应变慢、输出效果不稳定时，救援智能体会根据当前的配置和使用情况，给出建议，让使用过程更顺畅。

遇到异常怎么办：主动诊断，自动修复

方式一：用户主动发起诊断

用户可登录 ArkClaw 管理控制台，在页面右上角选择「更多 > AI 诊断」，再根据实际现象选择对应的问题卡片后，后续处置流程即可自动启动，无需反复人工介入。系统会先快速判断问题类型和影响程度，优先处理高风险故障，尽快恢复基础可用性，避免问题进一步扩大。

对于更复杂的问题，系统会自动调度实例智能体进入处理流程，结合已有排障经验和知识库，对异常场景进行深入分析与修复。无论是访问异常、运行不稳定，还是关键服务恢复问题，都可以按照合适的路径推进处理。

整个修复过程也更加安全可控。系统会记录关键处置动作，确保处理过程可追溯、可审计，必要时也能支持回滚，降低修复过程中的风险。

从问题识别、自动修复，到经验沉淀，ArkClaw 将故障处理串联成完整闭环。它不仅降低了运维成本，也提升了响应效率，让服务守护更智能、更稳定、更安心。

方式二：系统自动诊断修复

在部分明确异常场景下，当平台监测到告警或异常信号时，系统也可以自动进入诊断链路。它会先判断问题影响范围和紧急程度，再选择合适的处理方式。

对于影响可用性的高优问题，系统会优先尝试快速止损和恢复基础服务；对于更复杂的问题，则会继续下沉到实例侧进行深入诊断和修复。关键处理动作会被记录下来，便于后续查看和追溯。

这种方式更适合“系统已经识别到异常，需要优先恢复”的场景。对用户来说，价值在于不用从零开始排查，系统会先完成第一轮诊断和处理。如果自动诊断后问题仍未解决，用户可以继续补充问题现象，发起手动诊断或提交反馈。

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