一种多智能体协同识别ENodeB批量退服根因定位的方法及系统

本发明涉及网络管理技术领域，具体为一种多智能体协同识别ENodeB批量退服根因定位的方法及系统，包括以下步骤：“问题改写智能体”收集运营商查询性能意图的句式信息，利用自然语言处理技术对用户输入的故障描述进行关键词提取和意图识别，生成包含故障时间范围、基站群组特征、性能指标阈值的结构化查询语句；有益效果为：实现自然语言到结构化查询的转化，采用语义重组技术提取时间范围、基站集群特征等关键参数。然后进行智能定界，执行"场景分类"与"路径规划"，并动态生成检测路径树。最后数据融合阶段，通过网管系统调用API工具集，实现跨系统数据对齐，推理故障根本原因。实现了利用大模型完成复杂场景的任务的情况。