[Paper] 生成式 AI 用于自适应系统：现状与研究路线图

发布: 1天前 (2025年12月4日 GMT+8 19:13)

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原文: arXiv

Source: arXiv - 2512.04680v1

Overview

自适应系统（SAS）持续监控并自行调整以应对变化的环境，但构建稳健的反馈回路（监控‑分析‑规划‑执行）仍是一个研究难题。本文综述了生成式 AI——尤其是大语言模型（LLM）——如何嵌入这些回路，列举了其优势与风险，并勾勒出将炒作转化为实用、生产级解决方案的路线图。

系统化文献映射，覆盖四个研究领域（自适应、AI、人机交互、生成式 AI），捕捉最新进展。
两层收益分类：
1. 对每个 MAPE‑K（Monitor、Analyze、Plan、Execute、Knowledge）阶段的自主性提升。
2. 对人‑在‑回路交互的改进（可解释性、意图捕获、协同决策）。
开放研究挑战路线图，从模型可靠性与安全性到集成模式与运行时性能。
实用缓解清单，将学术关注点转化为工程师可执行的步骤（如提示工程、模型‑在‑回路测试、回退机制）。

范围定义 – 作者确定了四个交叉领域（SAS、AI、HCI、GenAI），并构建了覆盖主要会议（ICSE、ASE、AAAI、IEEE Transactions 等）的检索查询。
论文筛选与过滤 – 超过 300 篇初始结果先通过标题/摘要筛选，再通过全文相关性筛选，最终得到约 70 篇经同行评审的研究。
编码与分类 – 使用定性编码框架，对每篇论文标记 (a) 涉及的 MAPE‑K 组件，(b) 使用的生成式 AI 技术类型，(c) 报告的收益或挑战。
综合 – 将编码数据聚合到两类收益中，作者提炼出反复出现的空白并形成研究路线图。

该过程刻意保持透明，便于开发者复现或在自身领域扩展映射工作。

MAPE‑K 阶段	有前景的 GenAI 用例	报告的收益
Monitor	基于 LLM 的日志解析、异常描述生成	更快检测细微模式转变；为下游分析提供更丰富的上下文
Analyze	基于提示的因果推断、“假设‑如果”情景生成	减少手工统计模型的需求；能够在异构数据上进行推理
Plan	用于适配脚本的代码合成、通过少量示例提示生成策略	几乎即时生成适配动作；对新领域的定制更为简便
Execute	将自然语言指令翻译为执行器 API、带安全防护的执行计划	更直观的部署流水线；通过 LLM 验证实现内置的合理性检查
Knowledge	基于运行时轨迹的持续模型微调、知识库扩充	在无需人工维护的情况下保持系统世界模型的最新状态

在回路之外，LLM 通过生成易懂的解释、将利益相关者意图转化为形式化目标、以及展示不确定性度量，提升了人‑在‑回路交互，使操作者仅在必要时介入。

快速原型 – 开发者可利用 LLM 自动生成监控查询或适配脚本，省去数周的样板代码工作。
可解释的适配 – 让模型为每个决策输出自然语言理由，运维团队能够在不深入低层日志的情况下获得信心并审计变更。
跨域可移植性 – 由于 LLM 擅长少量示例学习，同一生成核心可在不同 SAS 领域（云自动扩缩、IoT 边缘管理、自治机器人）中复用，仅需极少的再训练。
安全网 – 路线图建议进行“模型‑在‑回路”测试，即先在仿真环境中验证 LLM 的建议，再由确定性验证器批准执行——这一做法与现有 CI/CD 流程兼容。
成本感知部署 – 论文指出，可按需调用 LLM API 并通过限流或缓存实现低延迟适配回路，使该方案在计算资源受限的边缘设备上也可行。

作者提出的未来工作包括：构建 SAS‑GenAI 集成基准套件、为 LLM 生成的计划制定形式化验证技术、以及探索将符号适配引擎与生成式组件相结合的混合架构。

结论：本综述表明生成式 AI 不仅是自适应系统的噱头附加，而是能够根本性地重塑我们监控、推理和应对变化环境的方式。对开发者而言，立刻的行动点是尝试 LLM 辅助的监控与规划，同时遵循路线图中推荐的安全与性能防护措施。