一种基于多智能体生成批判协同的日志异常检测方法

本发明公开了一种基于多智能体生成批判协同的日志异常检测方法，该方法包括：构建存储源域日志文本模板及高维语义向量的本地检索增强生成知识库；接收目标域实时异构日志并计算相似度得分，执行双轨路由机制；若得分高于阈值则调取已知特征，否则触发语义对齐智能体生成初始语义向量；通过领域自适应智能体计算分布散度并反馈，经多轮生成批判博弈迭代更新向量直至收敛；汇聚特征构建实时时序序列并计算相对于全局最优正常基线的分布偏离度，输出告警信号。本发明通过多智能体协同与生成批判机制，解决了跨系统日志检测中特征提取与检测割裂、大模型算力消耗大及跨域对齐鲁棒性不足的问题，实现了低延迟、高精度的零样本跨域异常检测。