一种融合多模态数据与主动学习的智能运维方法

本申请涉及智慧运维技术领域，公开了一种融合多模态数据与主动学习的智能运维方法，该方法包括：在目标运维区域部署分层级物联网设备网络，采集异构运维数据集并采用多个MCP协同的统一建筑运维服务框架生成运维特征数据集；将运维特征数据集及用户反馈信息输入深度学习意图识别模型进行意图识别和需求分析，得到结构化用户需求数据和运维任务优先级排序；根据运维特征数据集和结构化用户需求数据，对设备运行状态进行实时评估，得到故障风险预警数据；通过代理式人工智能引擎进行自主决策分析，生成设备维修方案和资源调度方案，进而解决了传统运维中故障预测单一模型适应性差、预测结果难以转化为有效决策的问题。