庙算 42 发布 V1.1.0 新版本，围绕两个方向重点改进：数据处理更快、推理输出结论更易理解和使用。
全新数据处理引擎：Agent 的感知层更快更全
新版本重构了数据处理引擎，为 AI 推理层提供报文、连接、服务三级数据支撑，整体诊断分析速度较此前提升 3–5 倍。
协议解码范围同步扩展，新增支持 GPRS、VxLAN、GRE等隧道协议，覆盖更多复杂的真实生产环境流量。Agent 的"感知边界"进一步拓宽，能处理的业务场景更接近企业实际的网络拓扑。
AI 解释器：从"证据采集"到"可解释结论"的完整闭环
此次版本的核心新能力，是面向 TCP/IP 及应用层故障场景的 AI 解释器。
庙算42的 Agent Harness工程分为多层/多组件：底层负责特征抽取，将报文与网络连接行为转化成张量化证据；上层由 AI 模型负责推理，生成人类可读的诊断结论。两层之间通过记忆模块进行衔接，记忆模块负责存储历史证据、推理过程与诊断结论，使 Agent 能够在长周期内保持上下文一致性，并支持基于历史经验的增量推理与回溯分析。
新版本强化的正是上层输出——让结论不再停留于数据罗列，而是形成完整的分析报告：
|
|
|
|---|---|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
针对故障分析时决策路径的报告输出，正是"AI 模型 + 证据链"架构的核心价值体现——诊断结论具备完整的推理路径，可追溯、可验证、可复用。
此次升级，是庙算42从"发现问题"走向"可解释诊断"的又一步。
庙算42是面向企业网络故障诊断场景的 AI 智能体（AI Agent），以"AI 模型 + 证据链"为核心架构，将网络排障从专家经验驱动转向可复用、可规模化的智能诊断。
