【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于意图网络的网络管理，尤其涉及一种基于自然语言意图交互的网络管理智能体。
技术介绍
1、为了支撑通用大模型、元宇宙、人工智能、虚拟现实等技术的迅速发展和应用，网络愈加复杂庞大，以触及并连结地理分布广、多维异构、时空分布不均衡的算网资源。但这要求网络管控能够高效利用广泛且不均衡分布的多维异构算网资源，满足网络应用和用户的时变需求，保障元宇宙、虚拟现实等应用部署，提升人工智能、大模型的性能。
2、网络的构建、运维、管控都依赖于网络管理人员的专业知识和人力。面对复杂庞大的网络、类型丰富的服务要求，手动构建复杂的服务拓扑，过程僵化繁琐、费时费力且容易出错。因此，亟需新方法实现帮助网络管理人员从僵化繁琐的网络配置任务中解脱出来，提高网络管理效率和网络可靠性。这要求该方法能够感知复杂网络、智能解析用户或应用的网络需求，并能够自动化按需构建并配置网络，而无需用户或网络管理人员提出显式的低级指令，就可以完全自主的分析、规划、配置网络。
3、意图网络中包括用户、意图接口以及网络供应系统，三者相对独立。用户将其意图发送给意图接口，意图接口将该意图转化为网络配置指令下发给网络供应系统，网络供应系统执行该指令以实现用户意图。其中，用户意图仅包括用户需要的效果而不指定实现该效果的途径和方法等。在意图网络中，用户无需掌握下层的网络供应系统信息和状态，更无需关心意图的实现方案；意图接口能解析意图、感知底层网络状态、规划实现方案；网络供应系统则按指令构建并配置网络。构建基于意图的网络管理系统能够实现地理分布广、多维资源时
4、在现有的基于意图的网络配置方法中，接收单元接收用户上传的意图，通过解析单元解析出用户意图中的网络配置需求，将该配置需求由下发单元下发至仿真网络，在仿真单元下检测研制需求在仿真网络中的连通性。通过连通性检测后，再由下发单元将该配置需求下发至网络供应系统。值得注意的是，该方法中，用户意图以意图采集表的形式提交给意图接口，即意图接口对用户提供特定的意图采集表模板，用户按该模板填写意图并提交意图采集表。该方法将用户需求目标和意图实现方法独立，允许用户可仅提出需求目标，而无需考虑网络状态和底层实现细节。该实现方式虽然符合意图网络的概念，但其意图解析依靠于事先设计好的特定意图采集模板通过关键词提取、逻辑判断的方式解析意图，导致意图拓展性差、鲁棒性差。其中意图采集模板包括第一意图采集表和第二意图采集表，分别用于采集基础网络配置和子网间策略。用户意图和网络配置受限于意图采集模板，故其拓展性差。该解析方法也难以灵活应对不同专业水平的用户，故其鲁棒性差。
5、现有的(虚拟)网络编排管理系统能够高效管控虚拟网络，实现虚拟网络构建、网络拓扑配置和网络拓扑生命周期管理。其能够将虚拟网络拓扑分布式部署在多台服务器上，实现跨地理分布的异构资源的高效管控。用户或网络管理人员可通过其可视化界面按意图设计并配置网络拓扑，形成意图的拓扑描述文件。前端再将拓扑描述文件传到后端。后端解析拓扑描述文件后，按要求在物理网络上部署与意图一致的虚拟网络。该方法的使用门槛较低、用户自由度较高，能够实现虚拟网络的高效管控。虽然该方法允许用户通过可视化界面下发其意图，降低了用户使用门槛，但是在意图描述环节，用户需要逐一选择、放置、配置逻辑网络节点，逐一连接逻辑网络节点以构建并配置节点间的逻辑链路。但若用户需要构建或配置大规模的复杂网络，则基于可视化界面构建意图拓扑描述的过程将极其繁琐。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术的不足，提出了一种基于自然语言意图交互的网络管理智能体，该智能体能够作为意图网络的用户与网络供应系统之间的意图接口，基于大语言模型实现“自然语言形式的用户意图”到“网络供应系统配置指令”的转换，进而能够结合网络编排管理系统实现基于意图的网络管理系统。用户或网络管理员以自然语言表述意图后，能够自动化搭建、部署、配置一套完整可靠的网络以实现用户意图。
2、本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于自然语言意图交互的网络管理智能体，其包括：用户交互模块、工具箱、提示词、大语言模型和代码解释器；
4、其中，
5、用户交互模块用于用户配置、用户与智能体的交互和网络管理的过程和结果的可视化显示；
6、工具箱为智能体可调用的工具集合，该工具集合为将网络编排管理系统的应用程序接口api封装而成的各个工具，包括通用工具、摘要工具和网络管理工具，其中，网络管理工具包括网络编排管理系统的应用程序接口api封装而成的各个工具，以实现通过智能体的工具来调用对应的api的目的；工具箱中的每个工具均为一个函数(例如python函数)，并为每个工具配置工具说明；
7、提示词为大语言模型的输入，用于用户配置和交互操作提示，提示词内容包括智能体的行为模式、工具箱介绍、任务示例、用户意图，以及对话历史记录(即用于与智能体之间的对话记录)；其中，行为模式用于说明用户和智能体之间的交互模式和期望的智能体回复规范；工具箱介绍为工具箱包括的所有工具的工具说明的说明集合；
8、大语言模型为预置且训练好的大语言模型，该大语言模型以提示词作为输入，输出按预定格式输出，其输出内容包括意图解析结果(采用自然语言描述用户的网络意图需求的解析结果，从而得到用户网络意图需求的准确具体的专业化表达)和网络配置指令(即建议代码)；并将大语言模型输出的网络配置指令发送至代码解释器；
9、代码解释器提取建议代码中的关键字，匹配并调用工具箱中的对应工具执行网络配置指令并通过用户交互模块向用户返回执行结果。
10、进一步的，工具说明用于解释每个工具所对应的函数的功能、期望的输入、返回的输出，以及函数的操作示例。
11、进一步的，工具说明包括：工具名称、作用描述(即工具所对应的python函数的功能)、参数介绍(包括期望的输入和返回的输出)、工具输出及其使用示例。
12、进一步的，任务示例为若干个完整的任务案例，每个任务案例包括：用户意图输入、满足行为模式要求和用户意图要求的智能体输出。
13、进一步的，工具箱的工具包括三大类：通用类(“common”类)、摘要类(“summarize”类)和网络管理类，其中，通用类用于获取当前时间点，如年、月、日以及时、分、秒等；摘要类用于总结教程文档，即从冗长、详细的教程文档提取出关键信息，以缓解上下文受限问题；网络管理类包括：镜像管理类、节点管理类、链路管理类、命令执行类和创建典型拓扑类。
14、进一步的，用户交互模块的可视化界面包括配置区、交互区和指令区；
15、其中，配置区包括网络项目配置、智能体工作模式设置和大语言模型设置；
16、交互区用于用户输入用户意图(包括但不限于文字、语音、图片等)，以及向用户显示大语言模型输出本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于自然语言意图交互的网络管理智能体，其特征在于，包括：用户交互模块、工具箱、提示词、大语言模型和代码解释器；
2.如权利要求1所述的网络管理智能体，其特征在于，工具说明用于解释每个工具所对应的函数的功能、期望的输入、返回的输出，以及函数的操作示例。
3.如权利要求1所述的网络管理智能体，其特征在于，工具说明包括：工具名称、作用描述、参数介绍、工具输出及其使用示例。
4.如权利要求1所述的网络管理智能体，其特征在于，任务示例为若干个完整的任务案例，每个任务案例包括：用户意图输入、满足行为模式要求和用户意图要求的智能体输出。
5.如权利要求1所述的网络管理智能体，其特征在于，工具箱的工具包括三大类：通用类、摘要类和网络管理类，其中，通用类用于获取当前时间点；摘要类用于总结教程文档；网络管理类包括：镜像管理类、节点管理类、链路管理类、命令执行类和创建典型拓扑类。
6.如权利要求1所述的网络管理智能体，其特征在于，用户交互模块的可视化界面包括配置区、交互区和指令区；
7.如权利要求6所述的网络管理智能体，其
8.如权利要求1所述的网络管理智能体，其特征在于，智能体工作模式包括三种，具体设置为：
9.一种基于权利要求1至8任一项所述的网络管理智能体的网络管理方法包括下列步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于自然语言意图交互的网络管理智能体，其特征在于，包括：用户交互模块、工具箱、提示词、大语言模型和代码解释器；
2.如权利要求1所述的网络管理智能体，其特征在于，工具说明用于解释每个工具所对应的函数的功能、期望的输入、返回的输出，以及函数的操作示例。
3.如权利要求1所述的网络管理智能体，其特征在于，工具说明包括：工具名称、作用描述、参数介绍、工具输出及其使用示例。
4.如权利要求1所述的网络管理智能体，其特征在于，任务示例为若干个完整的任务案例，每个任务案例包括：用户意图输入、满足行为模式要求和用户意图要求的智能体输出。
5.如权利要求1所述的网络管理智能体，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晴，虞红芳，孙罡，罗龙，熊彦旭，李宗航，曾晟来，马崇喜，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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