【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能體構建技術，涉及一種基于大語言模型的智能體構建及應用系統。
技術介紹
1、隨著科技的飛速發展，人工智能(ai)已經成為了當今世界的熱門話題。其中，以chatgpt為代表的大模型作為一種具有廣泛應用前景的技術，正吸引著全球越來越多的關注。
2、大模型是一種基于人工智能技術的自動化學習系統，它可以從大量的數據中學習提取有用的信息，并根據這些信息進行預測和決策。大模型的發展可以分為兩個階段：第一階段是傳統的基于規則的專家系統；第二階段是基于機器學習的自動學習系統。目前，大模型的研究主要集中在第二階段，即基于深度學習的自動學習系統。
3、近年來，深度學習技術取得了顯著的進展，為大模型的發展提供了強大的支持。特別是卷積神經網絡(cnn)和循環神經網絡(rnn)的出現，使得計算機可以在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了突破性的成果。這些成果為大模型的發展提供了豐富的應用場景，使其在各個領域都取得了顯著的成績。
4、在自然語言處理領域，大模型已經可以完成諸如文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。例如，谷歌的bert模型在多項自然語言處理任務上都取得了領先的性能。在計算機視覺領域，大模型可以識別人臉、物體等各種圖像信息，為無人駕駛汽車、智能監控等應用提供支持。此外，大模型還可以應用于推薦系統、游戲、醫療等多個領域，為社會經濟發展帶來了巨大的潛力。
5、然而，大模型的發展也面臨著一些挑戰。首先，大模型的學習過程需要大量的計算資源和時間，這導致了其研發成本的增加。其次，大模型
6、總之，大模型作為一種具有廣泛應用前景的技術，已經在各個領域取得了顯著的成績。然而，大模型的發展仍然面臨著諸多挑戰，需要我們不斷研究和探索。從發展趨勢來看，大模型的未來可以分為以下幾個方面：
7、(1)更大的模型規模：隨著計算能力的提升和大數據的積累，未來的大模型將會變得更加龐大。更大的模型規模意味著更多的參數和更豐富的知識，這將使得大模型在處理復雜任務時具有更高的準確性和效率。同時，大規模模型的訓練也需要更強大的硬件支持，因此我們可以預見到未來會出現更多專門針對大模型的硬件設備，如專用ai芯片等。
8、(2)更好的性能優化：為了提高大模型在各種應用場景中的表現，研究人員將繼續探索更加高效的算法和優化方法。例如，知識蒸餾、模型剪枝等技術可以在保持模型性能的同時降低計算和存儲需求，使大模型能夠在低功耗設備上運行。此外，研究者還將嘗試利用模型的預訓練能力，開發更高效的多任務學習方法，以實現更好的性能優化。
9、(3)更廣泛的應用領域：隨著大模型技術的不斷成熟，它的應用領域也將不斷擴大。除了現有的智能客服、語音助手等場景外，大模型還將在醫療、教育、金融等領域發揮重要作用。例如，在醫療領域，大模型可以輔助醫生進行疾病診斷和治療建議；在教育領域，大模型可以為學生提供個性化的學習建議和資源推薦。這些應用將極大地提高人們的生活質量和社會效率。
10、(4)更強的可解釋性：目前的大模型往往被視為“黑箱”，其內部的工作原理和決策過程難以理解。然而，為了讓人們更好地信任和使用大模型，研究者需要提高模型的可解釋性。通過可視化技術、局部模型等方法，可以幫助我們理解大模型的決策依據，從而確保其在關鍵領域的應用更加可靠和安全。
11、(5)更強的隱私保護：隨著數據泄露和濫用的現象日益嚴重，如何在大模型中保護用戶數據的隱私成為了一個重要的議題。研究者將通過技術手段，如差分隱私、聯邦學習等，來保護用戶數據的隱私安全。同時，政策層面也將出臺相應的法規和標準，以確保大模型在各個領域的應用都能夠充分尊重用戶的隱私權益。
12、總之，大模型表現出強大的通用性、創造性和涌現性，為網信體系智能化發展提供了“ai+”的新范式，實現從“點智能”向“體系智能”的跨越。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于大語言模型的智能體構建及應用系統，解決智能體應用高度定制化、訓練成本高昂且人工耗時費力的難題，能夠通過大模型的通用性、創造性和涌現性，準確的理解用戶的意圖，調度多個不同的模型工具，組合完成復雜任務，充當“模型指揮官”的角色，從而大大提高體系運轉的效率。
2、實現本專利技術目的的技術解決方案為：一種基于大語言模型的智能體構建及應用系統，包括應用管理模塊、智能體工作流模塊、智能體構建模塊以及意圖理解模塊；
3、所述應用管理模塊用于注冊發布業務服務、對服務語義映射管理以及應用的正常性進行監測管理功能；
4、所述智能體工作流模塊用于構建針對某項任務需求的服務工作流，首先能夠基于已有的應用列表，通過大模型充分理解任務需求，從應用列表中選取合適的智能體應用進行驅動；
5、所述智能體構建模塊用于需求無法滿足的情況下，通過大模型的思維鏈能力，不斷迭代生成子需求以及代碼，其中代碼是以函數定義、函數實現、函數集成實現以及執行結果測試的形式進行驗證；
6、所述意圖理解執行模塊用于對用戶的自然語言需求進行解析，根據與需求的語義相似度進行匹配，推薦執行最優的智能體；如用戶確認，則將執行的結果、執行的工具流程在與用戶的反饋中體現。
7、與現有技術相比，本專利技術具有以下優點：
8、(1)本專利技術針對未來智能化場景復雜多變的特點，使得智能系統具備理解場景需求調用各類應用的能力，能夠以大模型為中樞，將已有的各類應用進行一致性管理建模后進行驅動，使得各類應用具備面向任務的自組織集成能力；
9、(2)本專利技術利用大模型能夠按需生成代碼的能力，將任務需求映射成為程序代碼，能夠基于生成的代碼編譯并組裝成具體的軟件應用，使得應用軟件具備較強的拓展性。
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1.一種基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，包括應用管理模塊、智能體工作流模塊、智能體構建模塊以及意圖理解模塊；
2.根據權利要求1所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，所述應用管理模塊包括應用發布注冊模塊、語義描述映射模塊、負載均衡服務池、應用測試工具；應用發布注冊模塊用于將各類應用進行統一注冊，描述出應用的基礎信息、使用范圍、可解釋可演進要求便于大模型進行語義層面的理解后進行調用；語義描述映射模塊用于存儲服務的語義描述信息，通過計算與需求之間的相似度實現語義與應用的映射與調用；負載均衡服務池用于存儲服務名稱、服務地址信息，在根據當前資源池的狀態，選配合適的應用進行調用，如果資源池中各類應用均存在負載超過設定閾值的情況，則通過增加應用實例的方式，動態通過容器云進行分配；應用測試工具通過自動運行智能體的應用接口，確保注冊的應用的狀態正常性，能夠在工作流程中作為應用被調用。
3.根據權利要求1所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，所述的智能體工作流模塊能夠基于已有的應用列表，通過大模型充分理解任務需求，從應用
4.根據權利要求3所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，構建大模型理解引擎的具體過程包括：
5.根據權利要求3所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，所述的將應用管理模塊的各類應用進行統一組織，根據不同的需求類型，能夠從應用管理模塊中獲取相應的應用的基礎信息、使用范圍，具體包括：
6.根據權利要求3所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，所述的將需求以及應用列表拼接成提示語句輸入給大模型理解引擎，大模型通過啟發式的求解生成解決出該任務的過程，包括：
7.根據權利要求1所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，智能體構建模塊能夠將智能體工作流模塊中涉及的數據、知識要素進行統一打包，確保能夠獨立執行，然后基于容器進行安裝部署；在工作流中的不能夠成功映射的節點由于未能有對應服務實現，需要在人機交互的前提下實現，主要包括：
8.根據權利要求7所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，所述的通過大模型的思維鏈能力，生成具體的函數名稱及參數定義；通過大模型的代碼生成能力，在具體函數名稱及參數定義的前提下，生成具體的函數實現，并通過編譯器進行編譯運行代碼，具體包括：
9.根據權利要求1所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，意圖理解執行模塊對于用戶的自然語言需求進行解析，從語義相似度、上下文情境角度，篩選出相似的流程，通過組合調用生成出具體的智能體執行結果，具體實現方法如下：
...【技術特征摘要】
1.一種基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，包括應用管理模塊、智能體工作流模塊、智能體構建模塊以及意圖理解模塊；
2.根據權利要求1所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，所述應用管理模塊包括應用發布注冊模塊、語義描述映射模塊、負載均衡服務池、應用測試工具；應用發布注冊模塊用于將各類應用進行統一注冊，描述出應用的基礎信息、使用范圍、可解釋可演進要求便于大模型進行語義層面的理解后進行調用；語義描述映射模塊用于存儲服務的語義描述信息，通過計算與需求之間的相似度實現語義與應用的映射與調用；負載均衡服務池用于存儲服務名稱、服務地址信息，在根據當前資源池的狀態，選配合適的應用進行調用，如果資源池中各類應用均存在負載超過設定閾值的情況，則通過增加應用實例的方式，動態通過容器云進行分配；應用測試工具通過自動運行智能體的應用接口，確保注冊的應用的狀態正常性，能夠在工作流程中作為應用被調用。
3.根據權利要求1所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，所述的智能體工作流模塊能夠基于已有的應用列表，通過大模型充分理解任務需求，從應用列表中選取合適的智能體應用進行驅動，具體實現如下：
4.根據權利要求3所述的基于大語言模型的智能體構建及應用系統，其特征在于，構建大模型理解引擎的具體過程包括：
5.根據權利要求...
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