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龍圖騰網獲悉北京中數睿智科技有限公司申請的專利一種多模態智能體RAG-ReAct雙引擎協同訓練方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120256971B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510749085.1，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種多模態智能體RAG-ReAct雙引擎協同訓練方法是由韓涵;王甫寧;何江;和龍博;孫昊;夏暄;陳善君設計研發完成，并于2025-06-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多模態智能體RAG-ReAct雙引擎協同訓練方法在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種多模態智能體RAG?ReAct雙引擎協同訓練方法。該方法包括以下步驟：獲取多模態數據，并將多模態數據轉化為高維向量；基于高維向量構建知識圖譜；利用動態蒸餾技術將知識圖譜的語義關系編碼為模型微調梯度方向；基于高維向量設計分布式架構；基于分布式架構進行混合檢索，得到混合檢索數據；基于預設的遞歸反思機制以及混合檢索數據執行分布式推理，生成分布式推理數據；根據分布式推理數據進行數據并行檢測，得到數據并行參數；基于數據并行參數進行節點資源調度，從而獲得節點負載均衡數據。本發明基于人工智能技術有效提高了多模態智能體在復雜任務環境中的推理準確率與資源利用率。

本發明授權一種多模態智能體RAG-ReAct雙引擎協同訓練方法在權利要求書中公布了：1.一種多模態智能體RAG-ReAct雙引擎協同訓練方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：獲取多模態數據，并將多模態數據轉化為高維向量；基于高維向量構建知識圖譜；利用動態蒸餾技術將知識圖譜的語義關系編碼為模型微調梯度方向； 步驟S2：基于高維向量設計分布式架構；基于分布式架構進行混合檢索，得到混合檢索數據；基于預設的遞歸反思機制以及混合檢索數據執行分布式推理，生成分布式推理數據；根據分布式推理數據進行數據并行檢測，得到數據并行參數； 步驟S3：基于數據并行參數進行節點資源調度，從而獲得節點負載均衡數據；基于節點負載均衡數據構建三級反思體系；基于三級反思體系進行認知三級反思，生成三級反思數據；將三級反思數據進行認知蒸餾，得到認知蒸餾數據，步驟S3中構建三級反思體系具體為： 基于節點負載均衡數據進行用戶任務推理，得到用戶任務推理數據； 基于預設的目標推理數據對用戶任務推理數據進行推理差異分析，得到推理差異數據，并根據推理差異數據修正輸出生成策略參數，得到結果反思層數據； 根據用戶任務推理數據識別任務執行決策樹路徑，得到決策樹路徑數據；基于決策樹路徑數據識別低效節點并增加緩存機制，得到過程反思層數據； 根據用戶任務推理數據評估長期運營數據，并基于長期運營數據識別底層認知偏差，得到底層認知偏差數據；基于底層認知偏差數據觸發知識圖譜重構，以得到策略反思層數據； 整合結果反思層數據、過程反思層數據以及策略反思層數據，以構建三級反思體系； 步驟S4：將認知蒸餾數據進行思維顯示化，得到顯示化思維數據；根據顯示化思維數據訓練推理引擎；根據模型微調梯度方向對推理引擎進行模型參數的定向注入，得到智能體推理模型。

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