松下航空电子携手AWS构建智能体AI，将机载娱乐系统故障诊断从数小时压缩至数分钟

松下航空电子公司在全球范围内运营着规模庞大的IFEC机队，每套系统的部署配置因航空公司需求不同而存在显著差异。这种高度定制化带来了独特的日志模式，使得跨机队的性能评估极为复杂。工程团队此前依赖人工方式，从多个运营数据源中逐一关联指标，不仅延长了分析周期，也制约了工程师在创新与可靠性优化方面的投入。

为应对上述挑战，松下航空电子与AWS生成式AI创新中心展开合作，共同设计了一套基于AWS云服务的多智能体诊断架构。整体方案分为三个协同层次：趋势分析器负责持续评估关键性能指标并识别异常；并行诊断智能体从关联分析、系统检查和日志模式匹配三个维度同步展开调查；最终由LLM驱动的汇总器将各智能体输出整合为包含根因分析与处置建议的诊断报告。

在数据处理流程上，系统首先通过AWS Glue和Amazon EMR完成ETL管道，将原始运营数据转化为标准化服务指标并存入基于Apache Iceberg的Amazon S3数据湖。一套领域本体论（Domain Ontology）统一了不同机队变体的术语体系，将性能指标与配置元数据及工单信息关联起来，为跨机队诊断提供一致的数据视图。趋势分析器在此基础上进行全机队关系建模，能够识别仅在特定配置变体中出现的渐进式性能退化等隐性规律，实现从被动响应到主动预警的转变。

诊断阶段由三类并行智能体协同完成。关联分析器检测共享配置的部署之间是否存在重复出现的故障模式，判断问题是孤立事件还是系统性问题；系统检查智能体将元数据与服务状态和工单流程进行比对，确认已知维护活动是否能解释观测到的异常行为；日志分析器则将当前日志模式与历史故障模式库进行匹配。Amazon SageMaker通过开源框架LangGraph编排这些智能体并行运行，Strands Agents SDK提供智能体的实现与执行能力，整体将原本数小时的人工排查压缩至数分钟的自动化分析。

在上下文增强环节，系统查询以向量形式存储于Amazon RDS中的历史事件与解决方案，为当前诊断提供相似案例参考，进一步提升根因判断的准确性与可解释性。这一设计使得机构知识得以沉淀并规模化复用，不再局限于少数资深工程师。对于松下航空电子而言，该系统不仅显著改善了平均故障检测时间（MTTD）和平均故障解决时间（MTTR），更将工程师从重复性诊断工作中解放出来，使其能够专注于系统优化与长期可靠性提升等更具战略价值的工作。

要点

• 多智能体并行架构是处理复杂工业诊断场景的有效范式，趋势分析、多维诊断与LLM报告生成三层分工可显著提升效率与准确性
• 领域本体论是跨异构配置实现数据一致性比对的关键基础设施，对于部署高度定制化的行业尤为重要
• 将历史事件以向量形式存储并纳入诊断上下文，是实现机构知识规模化复用、降低对个人经验依赖的有效路径
• LangGraph与Strands Agents SDK的组合为有状态多智能体工作流的工程化落地提供了可参考的开源技术栈
• 从被动工单驱动转向主动异常检测，是提升大规模运营系统可靠性的核心架构演进方向