R+bnlearn的贝叶斯网络AI 数据中心风险建模agent智能体系统(全流程实战)
围绕数据中心扩张引发的社区风险争议，本文用 R 语言 bnlearn 包构建含 29 节点、51 条边的离散贝叶斯网络，以免 CPT 的合成数据引擎（拉普拉斯核 c=6）驱动概率推断，并用 bn.fit 与 cpquery 回答条件风险问题。结果显示超大规模数据中心总体风险为高的概率约 0.347，紧邻布局下生活质量风险为高的概率约 0.441；全局情景旋钮可将高风险占比由 22.3% 推高至 82.3%。模型进一步封装为可对话智能体，并提供可复现的本地部署与教学路径。
