文章提出了一种基于"数值-语义"桥梁的电池故障可解释诊断框架BatteryAgent。该框架采用三层架构：物理感知层将原始传感器数据转化为具有电化学意义的特征；检测归因层利用GBDT模型进行初步分类并通过SHAP解释器量化特征贡献；推理诊断层借助DeepSeek-R1大模型实现从数值分析到自然语言诊断的转换。实验表明，该方法在AUROC达到98.6%的同时，将平均运营成本降低59.4%，并能提供细