基于大语言模型智能体的光网络自进化管控方法及系统
知识产权简介
本发明提出了一种用于自治光网络的大模型智能体自进化编排框架。通过引入反思智能体分析历史操作日志，并基于分析结果动态更新执行智能体的技能库，实现了智能体操作技能的自主闭环迭代和持续进化。
转化前景
该方案通过引入由反思智能体与执行智能体构成的闭环自进化编排结构，深度革新了光网络智能化运维的实现路径。在实际部署中，执行智能体负责实时感知网络状态并实施操作，而反思智能体则通过对执行反馈的深度分析与复盘，自主优化后续的行为策略，从而形成了一套无需人工干预的动态演进机制。这种架构彻底解决了传统大模型智能体高度依赖人工精细设计指令、工具调用过于静态以及频繁需要重新微调模型等核心痛点。面对光网络中瞬息万变的物理参数波动与拓扑调整，系统能够凭借内部的闭环反馈持续迭代，以极低的运维成本实现对网络状态变化的灵敏自适应，显著提升了全光网络在复杂业务场景下的自主决策能力与部署灵活性。