Execution Context
该功能提供对整个人工智能工厂基础设施的网络延迟指标的持续、实时监控。它从边缘节点、核心交换机和云端终端收集数据，以检测可能影响代理性能的瓶颈。通过建立基准阈值并对偏差进行告警，网络工程师可以主动解决连接问题，从而避免对自动化工作流程造成干扰，或影响关键企业应用程序的服务级别协议。
该系统持续从所有活动代理集群中采集数据包往返时间，以此构建动态的延迟基线。
异常检测算法能够识别突发性延迟峰值或持续高延迟，并将这些异常与特定的地理区域或网络段关联起来。
当延迟超过预设阈值时，会自动触发修复脚本，以重新路由流量或扩展资源。
Operating Checklist
根据特定代理工作负载的SLA要求，配置延迟阈值。
在关键网络节点部署监控代理，以采集高频流量数据。
分析收集到的指标数据，以识别拥塞或硬件故障的模式。
执行自动化重路由协议，以在延迟事件期间恢复最佳路径选择。
Integration Surfaces
仪表盘视图
实时延迟图表和热力图，用于可视化所有已部署的AI代理的网络性能。
告警控制台
为网络工程师提供即时通知渠道，当延迟超过预定义的运营阈值时触发。
诊断日志
详细的追踪日志，显示每个网络段的丢包、抖动和传播延迟情况。
