MA-IDS：带有经验库的用于物联网网络入侵检测的多智能体 RAG 框架

针对现有网络入侵检测系统在零日攻击识别及可解释性方面的局限，本文提出 MA-IDS 框架。该系统结合大语言模型与检索增强生成技术，通过持久化且自构建的“经验库”强化推理能力。框架包含两个协作智能体：流量分类智能体检索历史规则辅助推断，错误分析智能体将误判转化为人类可读的检测规则存入库中，从而实现无需修改模型参数的持续学习。实验表明，该方法在多个基准数据集上显著优于零样本基线，兼具高准确率与规则级可解释性。