用Agentic AI方法自动化供应链中断监测

现代供应链日益暴露于地缘政治事件、需求冲击、贸易限制与自然灾害等中断之下。虽然许多中断源自供应网络深处，但多数公司仍缺乏对一级（Tier-1）供应商以外的可见性，使上游脆弱性在其影响向下游级联之前无法察觉。为克服这一盲区并从被动恢复转向主动韧性，我们提出一个最少监督的agentic AI框架，自主监测、分析并响应跨扩展供应网络的中断。该架构由七个专门化代理组成，由大语言模型与确定性工具驱动，共同从非结构化新闻中检测中断信号、将其映射到多级供应商网络、基于网络结构评估暴露度，并推荐替代采购等缓解措施。我们在覆盖三家汽车制造商与五类中断的30个合成场景上评估该框架。系统在核心任务上取得高准确率，F1分数介于0.962与0.991之间，并以平均3.83分钟、每次中断0.0836美元的成本完成完整端到端分析。相对于多天、分析师主导评估的行业基准，响应时间缩短超过三个数量级。对2022年俄乌冲突的真实案例研究进一步证明了运营适用性。这项工作为构建能够管理深层级网络中断的韧性、主动、自主供应链奠定了基础。