作者：Haozhen 编辑：Cage 代码运维一直是开发者的痛点，AI Coding 的飞速进步放大了运维难度：Claude Code 贡献的代码 push 已经占到了公开 Github 的 4%，但 AI 写的系统逻 辑会有人类很难捕捉的问题，开发者将其称为"Claude Hole"现象。传统以 Datadog 为代表的可观测性工具虽能展示指标，却难以解释根本原因并指导修 复，工程师仍需依赖经验进行高成本排障，形成明确且持续扩大的行业痛点。 Traversal 这家初创公司由 MIT 和 Berkeley 的教授及量化交易员组成，这种稀缺的背景使他们未陷入传统的日志分析路径，而是从第一性原理出发解决 SRE 问题。公司以因果推断为基础构建自主决策型 SRE Agent，通过仿真与代码级扫描，将问题定位直接映射到具体变更并自动化处理。这一能力已在 头部客户的真实生产环境中已验证出显著效果。 • 行业痛点明确 尽管 Datadog 等工具垄断了数据可视化，但它们仅能展示指标波动而无法解释背后的因果，导致工程师面对仪表盘仍需人工猜测。 尤其随着 AI coding 的发展 导致代码复杂度呈指数级增长，人类往往难以 ...