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本申请公开了一种基于因果图谱动态构建的故障诊断智能体自进化方法，涉及故障诊断领域，首先，通过实时融合多模态运维数据，并挖掘事件间的时序关联与传播模式，动态构建出因果图谱。关键在于，引入了自进化机制：智能体能从新构建的图谱中主动识别并提炼出未曾记录的因果链条，并将其作为新知识迭代写入并融合至故障案例知识库中。这样使其在面对不断变化的系统环境和未知故障时，能基于持续进化的因果知识进行精准、高效的根因定位，从而克服了现有技术知识库更新滞后、无法适应系统动态演进的根本缺陷。

本申请公开了一种基于候选回复生成与灰度验证机制的知识库动态优化方法，涉及知识库动态优化领域，首先将用户修正反馈与原知识点融合编译为候选版本，并与原版本构建并行的数据库状态。随后，通过预设灰度策略对用户请求进行路由分流，将候选回复在受控流量内进行定向投放。在此基础上，利用前端埋点实时捕捉用户交互行为，并结合路由日志对新旧版本进行基于客观数据的效能比对。最后，根据效能评估结果自动淘汰落败版本，将胜出者确立为全局主版本，以此实现知识库安全可控、数据驱动的闭环优化。