基于多智能体框架的复杂网络配置优化研究：MNC系统的设计与实现

为解决复杂网络配置任务中LLM(大语言模型)的局限性问题，研究人员开发了基于多智能体的MNC框架。该研究通过需求分析模块(RAM)、配置生成模块(CGM)和配置优化模块(CRM)的三阶段协同，在真实网络数据集上实现准确率提升7.24%，为自动化网络配置提供了新型解决方案。

　　

在数字化转型浪潮中，网络配置的复杂性呈指数级增长。传统方法依赖工程师手动编写配置文件，不仅效率低下且容易出错。尽管大语言模型(LLM)在自然语言处理任务中表现优异，但在处理需要多步骤推理的网络配置任务时，仍面临任务分解困难、专业知识整合不足等挑战。尤其当面对企业级网络环境中VLAN划分、端口聚合等复杂场景时，单一LLM往往生成不符合技术规范的配置方案。

针对这一技术瓶颈，中国研究人员在《Intelligent Systems with Applications》发表论文，提出名为MNC(Multi-agent based Network Configuration)的创新框架。该研究通过构建多智能体协作系统，将网络配置任务分解为需求分析、配置生成和优化评估三个阶段，最终在Cisco Packet Tracer模拟器中验证了配置方案的有效性，相比直接使用GPT-4o-mini等基线模型，准确率(ACC)平均提升7.24个百分点。

研究团队主要采用三项关键技术：1)基于检索增强生成(RAG)的外部知识整合，通过Bocha Web Search API获取最新网络配置规范；2)多智能体辩论机制，由3个Chain-of-Thought(CoT)代理生成并行解决方案并通过自我一致性评估消除矛盾；3)类批判者(critic)的反射机制，对配置方案进行五维评估(相关性、清晰度、完整性、准确性、洞察力)。实验数据来自真实企业网络环境构建的10类研究问题(RQ1-RQ10)，涵盖VLAN隔离、RSTP协议配置等典型场景。

研究结果部分显示：

1. 需求分析模块通过语义解析将用户查询Q转化为结构化需求R_r，结合检索工具T_k获取的上下文R_c，显著提升需求理解准确度；
2. 配置生成模块采用K=3的CoT路径并行生成，通过多轮迭代使自我一致性评分S提升23.86%；
3. 在跨交换机VLAN配置任务(RQ5)中，MNC的BLEU得分达58.54，优于基线模型的51.67；
4. 计算成本分析显示，虽然平均token消耗增加至148.1个，但配置代码长度优化29.4%，体现质量-效率平衡。

讨论部分指出，MNC的创新性体现在三个方面：首先，将批判性思维引入LLM配置过程，通过五维评估矩阵降低技术错误率；其次，模块化设计使各组件可独立升级，如替换T_k工具不影响整体流程；最后，实验证实3次CoT迭代可达到最佳效果，过多轮次反而导致性能下降4.3%。这些发现为LLM在基础设施自动化领域的应用提供了重要范式，特别是在需要严格遵循技术标准的网络运维场景中展现出独特价值。