跟着集会环境日益整合蜂窝集会、集会切片和云原生架构，集会测试变得愈发复杂。实验室和考证团队现时需要在多供应商、多域堆栈中责任，当故障发生时，处罚问题可能需要多个边界内行并行配合。Spirent Communications公司（已于2025年10月被Keysight Technologies收购）正寻求通过其智能体AI处罚有打算Luma来处罚这一挑战，该有打算特意用于集会测试和保险。
{jz:field.toptypename/}Spirent居品经管副总裁Anil Kollipara暗示："当出现故障时，不管是手动测试已经自动化测试，展望故障、找到压根原因并提供建筑有打算——这仍然是通盘过程中卓著耗时忙绿的要领。这是一个老问题，但咱们之前莫得顺应的处罚有打算来全面处罚它。正因如斯，咱们推出了Luma。"
Luma构建在边界专用学问图谱、详情味规定引擎和多智能体架构之上。启动版块针对Landslide平台，这是Spirent的中枢集会测试平台，主要被运营商、作事提供商和超大范围厂商用于预分娩性能测试。狡计是牢固将Luma膨胀到通盘Spirent居品组合。
Luma围绕三大功能复旧构建：学问、测试用例生成和根因分析。
学问复旧处理针对时间步履、呼唤过程、居品文档和合规条目的查询。测试用例生成复旧让工程师约略通过对话描述测试场景，并让Luma在Spirent的Landslide平台内进行树立。根因分析复旧处理测试运行中的日记、要害性能倡导和数据包拿获文献，以识别故障点。
Luma通过羼杂内行AI架构实施这些责任过程。Kollipara说："咱们在架构中构建了多个内行智能体。"
举例，有一个智能体特意处理PCAP文献并贯穿其实质。另一个智能体特意贯穿输入居品的树立。还有一个智能体特意集会系数信息并详情压根原因的优先级。
Kollipara解释说："咱们有大致10到12个智能体，而况会不息增多更多，它们协同责任为客户提供或实施无缺的责任过程，从集会PCAP、日记和KPI等信息脱手，处理系数这些信息，解释成果，并找出压根原因。"
AI的一个要害担忧是大言语模子不具详情味，可能产生诞妄信息幻觉。事实讲授，减少幻觉的模式是减少大言语模子的使用，至少对Spirent的用例来说是这么。
Kollipara说："咱们引入了第三方AI平台，尝试了不同的大言语模子，很快就意志到大言语模子仅仅处罚有打算的一部分，而不是一皆。在Luma中，大言语模子的作用着实只占合座的10%，主要用于处理应然言语。大部分边界学问都构建在这个RAG数据库中，亚搏app官方网站也便是咱们构建的学问图谱。"
在数据库层之上，Spirent添加了与条约栈活动联系的详情味规定集。
Kollipara说："咱们见过在用户级别发生问题的情况，某个KPI出错，任何机器学习都能发现有在某种偏差。但仅使用机器学习算法很难明确压根原因，因为这需要对边界的长远了解，了解这些从条约栈角度是如何堆叠的。构建这种规定集卓著进攻，这么你就能取得输出的详情味。"
该居品的中枢驱动成分是当代集会边界的专科学问差距。Kollipara指出，电信内行可能不了解云原生，而云原生内行可能不了解电信。当故障向上两个边界时，处罚问题需要调解具有不同专科边界的团队。
Kollipara援用了一个来自测试试用的具体例子。一位客户提交了一个支捏工单，该工单经过三层支捏才到达研发部门。在日记集会、客户可用性和团队间派遣之间，工单花了七周时候才处罚。当Spirent将团结组文献输入Luma时，问题在短短两分钟内就得到了处罚。
针对Landslide的Luma是更平凡实验的第一阶段。Spirent狡计将该平台膨胀到其测试和实验室自动化居品Velocity，以及及时集会作事保险平台VisionWorks。
Kollipara说："该平台将在多个居品线和多个用例中得到期骗，但要害是要在该边界进行测验。这不会是即插即用的。咱们不错径直将Luma用于不同的数据集或用例，但该平台将被期骗、测验并为特定责任过程进行完善。"
Q&A
Q1：Spirent Luma是什么？它能作念什么？
A：Spirent Luma是一个智能体AI处罚有打算，特意用于集会测试和保险。它约略处理时间步履查询、自动生成测试用例树立，以及分析测试运行中的日记、性能倡导和数据包拿获文献来快速识别故障压根原因，将原来需要数周的故障排查时候裁减到几分钟。
Q2：Luma如何减少AI幻觉问题？
A：Luma通过最小化大言语模子使用来减少幻觉。在其架构中，大言语模子只占约10%的作用，主要处理应然言语。大部分边界学问构建在学问图谱数据库中，并添加了与条约栈活动联系的详情味规定集，确保输出的准确性和可靠性。
Q3：Luma的多智能体架构是如何责任的？
A：Luma聘请羼杂内行AI架构，领有大致10到12个专科智能体。每个智能体都有特定专长：有的特意处理PCAP文献，有的特意贯穿居品树立，还有的特意集会信息并详情压根原因优先级。这些智能体协同责任，实施无缺的故障会诊责任过程。
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