提出基于人工智能技术的多智能体服务链资源调度架构,设计一种基于强化学习的服务链映射算法。通过Q-learning的机制,根据系统状态、执行部署动作后的奖惩反馈来决定服务链中各虚拟网元的部署位置。实验结果表明,与经典算法相比,该算法有效降低了业务的平均传输延时,提升了系统的负载均衡情况。