交通运维中的大模型+智能体架构设计实录 | 灵境云实践案例

交通基础设施正进入深度数字化转型期，但仍存在以下技术挑战：

• 数据多源异构，采集难以统一

• 决策流程依赖经验，无法复用

• 运维周期长，响应滞后

• 无统一中台，功能工具割裂

交通行业需要一个“能理解场景、自动处理、科学决策”的智能系统。

 灵境云交通行业大模型：场景驱动+技术融合

由云工场科技研发的灵境云交通行业大模型，以GPT类语言模型为底座，结合交通领域知识图谱、多模态数据处理能力和智能体协同机制，打造一站式智能化运维平台。

🧩 核心架构解构：从感知到决策的闭环系统

系统总览图：

数据采集层 → 模型理解层 → 智能体协作层 → 决策支持层

1️⃣ 数据采集层：多源接入+边缘协同

• 兼容多种传感器设备（图像、结构、温湿度、振动等）

• 支持与道路监测设备、边缘计算节点、无人巡检设备对接

• 实现数据的自动上报 + 编码归档 + 权限控制

✅ 技术亮点： MQTT + RESTful 接口融合，数据接入延迟控制在 3 秒内

2️⃣ 模型理解层：知识问答 + 数据解析能力

• 内嵌行业知识库，支持语义识别与问答能力（准确率达 92%）

• 数据结构化分析引擎支持自动生成运维报告（HTML/PDF/图表）

• 引入 LoRA 微调与 Prompt Engineering 适配不同地区规范与术语

 多智能体系统：实现高效协同的核心机制

灵境云的Agent 系统架构如下：

Agent 类型	功能描述
DataAgent	接入数据流、处理边缘采集数据
CleanAgent	负责数据标准化与异常识别
ReportAgent	调用模版引擎，生成标准运维报告
StrategyAgent	基于规则+大模型输出决策建议，排序养护优先级

这些智能体之间通过内部调度协议进行分布式通信，任务驱动模式设计支持模块级扩展。

✅ 支持异步消息队列（Kafka）+ 智能体状态缓存（Redis）+ 模型接口调度（FastAPI）

 性能实测结果

• 一份50公里道路资产报告：处理耗时从人工3天 → 15分钟

• 病害识别准确率提高至 94.2%

• Agent整体调度效率提升 51%，显著降低人力投入

落地场景案例

• 城市级道路智能运维平台：替代传统纸质巡检和人工记录，实现自动预警+智能调度

• 高速公路年度病害预测：辅助决策层提前规划预算和资源

• 城市更新项目中桥隧评估系统接入：桥梁震动数据实时上云，结构评估决策由大模型辅助完成

 技术拓展方向

• 私有化部署支持（适配政企与涉密需求）

• 多模型融合接口（可挂接自研/开源模型）

• 开放API计划（未来支持行业SaaS系统接入）

• 智能体开发工具链逐步开放（支持Agent定制）