一种基于任务分解重组的多智能体自适应协同异常检测方法

本发明公开了一种基于任务分解重组的多智能体自适应协同异常检测方法。本发明包括以下步骤：S1、收集不同模态的数据；S2、针对不同模态的数据进行不同的初始化处理；S3、由任务分解代理基于多源数据的元信息，构建任务本体模型，并将整体异常检测任务拆解为多个可独立执行的单模态子任务，同时构建层次化依赖图；S4、协同控制代理根据子任务的模态归属信息，将任务动态分配至相应模态代理；S5、全局摘要代理接收所有模态代理上报的异常检测报告，进行语义聚合与逻辑整合，并组织多轮辩论，最终输出全局异常检测综合报告。本发明通过引入多智能体协作机制，融合模态特性与任务调度优化策略，实现高效、可解释、具备自适应能力的异常检测。