La red de oferta-demanda facilita el desarrollo sostenible regional al optimizar los flujos y la asignación de recursos dentro del sistema Agua-Energía-Alimentos. Sin embargo, pocos estudios han construido tales redes desde una perspectiva de oferta-demanda del Nexus Agua-Energía-Alimentos (Nexus WEF), y los factores clave que influyen en la formación de redes, junto con sus mecanismos subyacentes, siguen siendo poco comprendidos. Para cerrar esta brecha, proponemos un nuevo marco para construir redes de oferta-demanda del Nexus WEF a través de inteligencia artificial explicable (EAI). Tomando la aglomeración urbana del área de Bohai como ejemplo, identificamos los factores clave que afectan la oferta y la demanda a largo plazo del Nexus WEF y sus mecanismos utilizando el modelo XGBoost-SHAP. Al cuantificar la magnitud y dirección de las influencias de estos factores, construimos redes de oferta-demanda y desarrollamos estrategias de optimización que consideran interacciones complejas entre factores y umbrales distintos. Los hallazgos clave incluyen: (1) Identificación de 114 fuentes de oferta estables y 128 fuentes de déficit crónico, formando 472 corredores de oferta-demanda de alta eficiencia y 296 estándar, con 6 zonas de potencial de suministro principales delineadas. (2) La precipitación, la cobertura vegetal, la intensidad de la actividad humana, la distribución de tierras agrícolas y la temperatura surgieron como determinantes primarios en orden descendente de importancia. (3) El análisis sinérgico reveló interacciones negativas significativas entre la actividad humana y la precipitación/vegetación, pero una correlación positiva con la temperatura, con umbrales no lineales distintos en las zonas. Basado en estos hallazgos, propusimos una estrategia de optimización diferenciada. Nuestro estudio construye una red de oferta-demanda desde la perspectiva del Nexus WEF y destaca la importancia de los efectos de umbral y las interacciones entre factores clave en la construcción y optimización de la red. Los resultados de la investigación también son aplicables a otras aglomeraciones urbanas que enfrentan desafíos similares.