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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京中數(shù)睿智科技有限公司申請的專利支持知識檢索、生成及優(yōu)化的智能體管理平臺的構(gòu)建方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120371999B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510865368.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/335；該發(fā)明授權(quán)支持知識檢索、生成及優(yōu)化的智能體管理平臺的構(gòu)建方法是由韓涵;王甫寧;何江;和龍博;孫昊;夏暄;陳善君設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本支持知識檢索、生成及優(yōu)化的智能體管理平臺的構(gòu)建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種支持知識檢索、生成及優(yōu)化的智能體管理平臺的構(gòu)建方法。該方法包括以下步驟：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，并基于多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行語義融合，得到語義融合數(shù)據(jù)；根據(jù)語義融合數(shù)據(jù)進(jìn)行知識檢索，得到知識檢索數(shù)據(jù)；根據(jù)知識檢索數(shù)據(jù)建立三級反思體系，包括構(gòu)建結(jié)果反思層、構(gòu)建過程反思層以及構(gòu)建策略反思層，從而獲得結(jié)果反思層數(shù)據(jù)、過程反思層數(shù)據(jù)以及策略反思層，并進(jìn)行層級體系融合，得到三級反思體系數(shù)據(jù)；基于三級反思體系數(shù)據(jù)進(jìn)行提示詞優(yōu)化，得到提示詞優(yōu)化數(shù)據(jù)。本發(fā)明基于人工智能技術(shù)提高智能體管理平臺的知識檢索準(zhǔn)確率和系統(tǒng)運(yùn)行效率。

本發(fā)明授權(quán)支持知識檢索、生成及優(yōu)化的智能體管理平臺的構(gòu)建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種支持知識檢索、生成及優(yōu)化的智能體管理平臺的構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，并基于多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行語義融合，得到語義融合數(shù)據(jù)；根據(jù)語義融合數(shù)據(jù)進(jìn)行知識檢索，得到知識檢索數(shù)據(jù)； 步驟S2：根據(jù)知識檢索數(shù)據(jù)建立三級反思體系，包括構(gòu)建結(jié)果反思層，具體為： 根據(jù)知識檢索數(shù)據(jù)抽取核心關(guān)鍵詞，得到核心關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)； 根據(jù)核心關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)繪制目標(biāo)語義圖； 基于目標(biāo)語義圖執(zhí)行回答生成流程并記錄為輸出文本，得到實(shí)際輸出數(shù)據(jù)； 根據(jù)目標(biāo)語義圖以及實(shí)際輸出數(shù)據(jù)計(jì)算關(guān)鍵詞覆蓋率；根據(jù)目標(biāo)語義圖以及實(shí)際輸出數(shù)據(jù)計(jì)算語義匹配度； 根據(jù)關(guān)鍵詞覆蓋率以及語義匹配度確定輸出誤差，得到輸出誤差數(shù)據(jù)； 基于輸出誤差數(shù)據(jù)提取語言控制參數(shù)； 根據(jù)語言控制參數(shù)構(gòu)建結(jié)構(gòu)輸出控制模板，并構(gòu)建結(jié)果反思層，得到結(jié)果反思層數(shù)據(jù)；構(gòu)建過程反思層，具體為： 根據(jù)知識檢索數(shù)據(jù)識別任務(wù)執(zhí)行路徑，得到任務(wù)執(zhí)行路徑數(shù)據(jù)； 基于任務(wù)執(zhí)行路徑數(shù)據(jù)構(gòu)建路徑?jīng)Q策樹，得到路徑?jīng)Q策樹數(shù)據(jù)； 根據(jù)路徑?jīng)Q策樹數(shù)據(jù)識別低效節(jié)點(diǎn)，得到低效節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)； 基于低效節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)調(diào)用頻率，得到高頻低效節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)； 基于高頻低效節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)配置結(jié)果緩存存儲策略，得到結(jié)果緩存數(shù)據(jù)； 根據(jù)結(jié)果緩存數(shù)據(jù)重構(gòu)任務(wù)流程，并構(gòu)建過程反思層，得到過程反思層數(shù)據(jù)；以及構(gòu)建策略反思層，具體為： 根據(jù)知識檢索數(shù)據(jù)抽取業(yè)務(wù)規(guī)則，得到業(yè)務(wù)規(guī)則數(shù)據(jù)； 獲取歷史決策輸出記錄； 根據(jù)歷史決策輸出記錄以及業(yè)務(wù)規(guī)則數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)知偏差分析，得到認(rèn)知偏差數(shù)據(jù)； 基于認(rèn)知偏差數(shù)據(jù)生成知識結(jié)構(gòu)更新需求，得到知識結(jié)構(gòu)更新需求數(shù)據(jù)； 將知識結(jié)構(gòu)更新需求數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖譜重構(gòu)需求數(shù)據(jù)； 根據(jù)圖譜重構(gòu)需求數(shù)據(jù)進(jìn)行知識圖譜結(jié)構(gòu)調(diào)整，并構(gòu)建策略反思層，得到策略反思層數(shù)據(jù)，從而獲得結(jié)果反思層數(shù)據(jù)、過程反思層數(shù)據(jù)以及策略反思層，并進(jìn)行層級體系融合，得到三級反思體系數(shù)據(jù)； 步驟S3：基于三級反思體系數(shù)據(jù)進(jìn)行提示詞優(yōu)化，得到提示詞優(yōu)化數(shù)據(jù)；根據(jù)三級反思體系數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡，得到節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡數(shù)據(jù)；基于節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡數(shù)據(jù)進(jìn)行任務(wù)鏈重構(gòu)，得到任務(wù)鏈數(shù)據(jù)；根據(jù)任務(wù)鏈檢測資源消耗量，得到資源消耗數(shù)據(jù)； 步驟S4：基于資源消耗數(shù)據(jù)進(jìn)行異構(gòu)硬件協(xié)同調(diào)度，得到異構(gòu)硬件協(xié)同調(diào)度數(shù)據(jù)；根據(jù)異構(gòu)硬件協(xié)同調(diào)度數(shù)據(jù)以及提示詞優(yōu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建智能體管理平臺，并對智能體管理平臺進(jìn)行知識檢索策略自適應(yīng)調(diào)整，得到自適應(yīng)策略數(shù)據(jù)。

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