迈向可信的智能体 IoEV：用于可解释网络威胁缓解与状态分析的 AI 智能体

电动汽车物联网（Internet of Electric Vehicles, IoEV）设想了一个由电动汽车、充电基础设施和电网服务紧密耦合的生态系统，但它仍然容易受到网络攻击、不可靠的电池状态预测以及不透明的决策过程的影响，这些因素削弱了信任与性能。为了应对这些挑战，我们引入了一种专为 IoEV 量身定制的新型智能体人工智能（Agentic Artificial Intelligence, AAI）框架，其中专门的智能体协同工作，以提供自主威胁缓解、稳健的分析和可解释的决策支持。具体而言，我们设计了一个 AAI 架构，包含用于充电站网络威胁检测与响应、实时荷电状态（State of Charge, SoC）估计以及健康状态（State of Health, SoH）异常检测的专用智能体，所有这些都通过一个共享的、可解释的推理层进行协调；开发了可解释的威胁缓解机制，能够主动识别并中和针对物理充电点与学习组件的攻击；提出了鲁棒的 SoC 和 SoH 模型，该模型利用连续且具备对抗感知的学习来生成准确、具备不确定性感知的预测，并附带人类可读的解释；实现了一个三智能体流水线，其中每个智能体使用 LLM 驱动的推理和动态工具调用来解释意图、情境化任务，并执行形式化优化以提供以用户为中心的辅助。最后，我们通过在多种 IoEV 场景下的综合实验验证了该框架，证明了在安全性和预测准确性方面的显著提升。所有数据集、模型和代码将公开发布。