diff --git a/README.md b/README.md
index c2e09624b9af8e7e5a309d8a6b58550226c69ef0..925edbd34401fa79c687820ebda654a0631ccf5b 100644
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@@ -124,11 +124,27 @@ gala-gopher软件架构参考[这里](https://gitee.com/openeuler/gala-gopher/tr
 
 ## gala-anteater
 
-定位
+### 定位
+* **异常检测**：针对操作系统，提供分钟级别的异常检测能力，能够及时发现潜在影响客户端时延的系统级异常，辅助运维人员，快速跟踪并解决问题。
+* **异常上报**：当发现异常行为，平台能够实时上报至Kafka，运维人员只需订阅Kafka消息队列，即可了解当前系统是否潜在风险。
 
-原理及术语
 
-安装及使用
+### 原理及术语
+
+gala-anteater是一款基于AI的操作系统异常检测平台。主要涵盖时序数据预处理、异常点发现、以及异常上报等功能。基于线下预训练、线上模型的增量学习与模型更新，能够很好地适应于多维多模态数据故障诊断。
+
+* 基本原理
+
+  通过线上线下相结合，利用**在线学习**技术，实现模型的线下学习，线上更新，并应用于线上异常检测。
+
+  **Offline**: 首先，利用线下历史KPI数据集，经过数据预处理、特征选择，得到训练集；然后，利用得到的训练集，对无监督神经网络模型（例如Variational Autoencoder）进行训练调优。最后，利用人工标注的测试集，选择最优模型。
+
+  **Online**: 将线下训练好的模型，部署到线上，然后利用线上真实的数据集，对模型进行在线训练以及参数调优，然后利用训练好的模型，进行线上环境的实时异常检测。
+
+  ![](./anteater_arch.png)
+
+### 安装及使用
+参考[这里](https://gitee.com/openeuler/gala-anteater/blob/master/README.md)
 
 ## gala-inference
 
diff --git a/anteater_arch.png b/anteater_arch.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..5f13d1510c8ba8048f813e85e68183a35edd2f48
Binary files /dev/null and b/anteater_arch.png differ