【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于人工智能，尤其涉及一種基于強化學習的智能體優化方法和裝置、系統、存儲介質。
技術介紹
1、現有的智能體系統多依賴于預定義規則或簡單的學習算法進行任務處理，缺乏在復雜環境中的靈活應對能力。通常，這些系統的任務指令是預設的，無法根據動態的任務需求和環境變化進行有效調整。尤其在復雜的多任務場景下，現有技術難以提供靈活的任務分解和指令優化機制。此外，雖然大語言模型在語言生成和任務理解方面展現了強大的能力，但現有技術缺乏一種有效的方法將其與強化學習結合，使智能體能夠自適應地優化任務執行路徑，進一步提升系統的任務完成效率和準確性。
2、隨著人工智能和自動化技術的發展，智能體(agent)已經在諸多領域廣泛應用，如自動駕駛、智能客服、行業數據分析等。然而，現有的智能體技術仍存在諸多局限，尤其是在面對復雜、多維度和動態變化的任務時，現有智能體系統的任務處理能力和靈活性不足，具體表現如下：
3、1.靜態任務指令和執行路徑
4、現有技術中的大多數智能體任務執行系統依賴于預定義的任務指令和執行路徑。這些指令通常是在系統設計階段由開發人員編寫，指令的生成方式多基于固定規則或有限的條件判斷。這種方式導致智能體難以適應任務環境的動態變化，一旦實際任務超出了設計的預期，智能體往往無法靈活應對。例如，在行業分析任務中，如果系統的任務指令是預設的，智能體可能在面對新的市場變化或技術進步時，難以動態調整分析路徑或收集新數據。
5、2.指令調整和優化缺乏自動化
6、現有的智能體系統在任務執行過
7、3.大語言模型的使用局限
8、雖然大語言模型在語言理解和生成方面展現了強大的能力，但現有智能體系統并未有效結合大語言模型的優勢來自動生成任務指令，這在處理復雜的行業分析、技術趨勢預測等任務時，缺乏深度的語言理解能力。例如，現有的行業分析智能體可能能夠處理結構化的財務數據或市場數據，但在需要生成復雜的任務指令(如綜合技術發展、市場競爭和用戶行為的分析時)時，常常難以應對。這一局限性使得現有的智能體在任務指令生成和自適應優化方面表現出較低的智能性。
9、4.強化學習在任務管理中的應用不足
10、現有的智能體系統雖然已經開始使用強化學習進行任務優化，但多應用于靜態場景中的路徑規劃、簡單任務調度等。強化學習的反饋機制通常用于優化單一任務的執行效率，而對于多任務場景和復雜任務的自適應優化支持較弱。在面對行業分析這樣多維度、多任務復雜環境時，現有的強化學習方法往往難以充分利用實時反饋來調整任務執行路徑。例如，在一個分析技術趨勢和市場需求的任務中，智能體可能只會專注于完成預設的行業分析任務，而忽略技術趨勢的動態變化，導致最終分析結果的不完整。
11、5.數據反饋與任務進展關聯性不足
12、在任務執行過程中，現有的智能體系統通常缺乏對任務執行過程中數據反饋的實時處理能力。數據反饋和任務進展狀態通常是分離的，智能體無法根據實時反饋優化下一步的任務指令。例如，在行業數據分析任務中，智能體可能在數據不足時仍然繼續執行預設任務，導致最終結果的偏差，而無法及時調整分析路徑，擴展數據獲取或生成新的分析維度。
13、6.任務的復雜化與多元化管理難度
14、現有的智能體系統通常在任務復雜化和任務拓展方面表現出局限性，特別是在動態任務環境中，智能體無法有效管理任務復雜化進程。比如，在行業分析任務中，智能體可能只執行簡單的市場數據收集任務，而無法通過自適應調整分析指令，將任務擴展到多維度的數據分析，如技術趨勢、用戶行為和財務數據的綜合分析。這種缺乏靈活性的系統難以應對實際復雜任務場景，任務執行效率和質量也較低。
15、綜上所述，現有的智能體系統在應對復雜任務和多變的任務需求時表現出明顯的不足，尤其是在任務生成、任務調整和優化、任務復雜化和多元化管理方面。現有技術無法充分利用大語言模型的語言理解能力和強化學習的反饋機制來實現自適應任務優化，這限制了智能體在復雜任務中的智能化表現和任務執行效率。
技術實現思路
1、本專利技術要解決的技術問題是，提供一種基于強化學習的智能體優化方法和裝置、系統、存儲介質，使智能體能夠在復雜的任務環境中自適應生成、調整和優化任務指令，從而提升任務處理的智能性、靈活性和效率。
2、為實現上述目的，本專利技術采用如下的技術方案：
3、一種智能任務優化方法，包括以下步驟：
4、步驟s1、獲取用戶輸入的初始任務指令；
5、步驟s2、對初始任務指令進行指令深化與擴展；
6、步驟s3、使用強化學習算法進行任務指令和數據收集策略的優化與調整；
7、步驟s4、將任務指令轉化為具體的執行計劃，并執行包括數據收集、數據清洗與分析、api調用、數據庫檢索和異常處理任務；
8、步驟s5、評估智能體所收集的數據是否足夠支持當前任務的分析要求；
9、步驟s6、基于指令深化與拓展獲取的優化數據，生成行業分析結果。
10、作為優選，步驟s3中，強化學習算法包含：深度q網絡dqn、策略梯度方法、actor-critic；智能體通過不斷與環境交互，感知當前任務狀態，選擇最優策略執行任務指令，并根據執行結果獲取獎勵，優化后續的任務指令和數據收集策略。
11、作為優選，步驟s5中，使用微調后的大語言模型對不同維度的文本數據進行聚合后的綜合評估，判斷其在某個任務中的充分性，并生成相應的描述性標簽。
12、本專利技術還提供一種基于強化學習的智能任務優化裝置，包括：
13、用戶交互接口模塊，用于獲取用戶輸入的初始任務指令；
14、任務指令深化與擴展模塊，用于對初始任務指令進行指令深化與擴展；
15、強化學習驅動的智能體引擎，用于使用強化學習算法進行任務指令和數據收集策略的優化與調整；
16、智能任務執行與數據處理引擎，用于將任務指令轉化為具體的執行計劃，并執行包括數據收集、數據清洗與分析、api調用、數據庫檢索和異常處理任務；
17、數據充分性評估模塊，用于評估智能體所收集的數據是否足夠支持當前任務的分析要求；
18、分析結果輸出模塊，用于基于指令深化與拓展獲取的優化數據，生成行業分析結果。
19、作為優選，強化學習算法包含：深度q網絡dqn、策略梯度方法、actor-critic；強化學習驅動的智能體引擎使智能體通過不斷與環境交互，感知當前任務狀態，選擇最優策略執行任務指令，并根據執行結果獲取獎勵，優化后續的任務指令和數據收集策略。
20本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于強化學習的智能任務優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于強化學習的智能任務優化方法，其特征在于，步驟S3中，強化學習算法包含：深度Q網絡DQN、策略梯度方法、Actor-Critic；智能體通過不斷與環境交互，感知當前任務狀態，選擇最優策略執行任務指令，并根據執行結果獲取獎勵，優化后續的任務指令和數據收集策略。
3.如權利要求2所述的基于強化學習的智能任務優化方法，其特征在于，步驟S5中，使用微調后的大語言模型對不同維度的文本數據進行聚合后的綜合評估，判斷其在某個任務中的充分性，并生成相應的描述性標簽。
4.一種基于強化學習的智能任務優化裝置，其特征在于，包括：
5.如權利要求4所述的基于強化學習的智能任務優化裝置，其特征在于，強化學習算法包含：深度Q網絡DQN、策略梯度方法、Actor-Critic；強化學習驅動的智能體引擎使智能體通過不斷與環境交互，感知當前任務狀態，選擇最優策略執行任務指令，并根據執行結果獲取獎勵，優化后續的任務指令和數據收集策略。
6.如權利要求5所述的基于強
7.一種基于強化學習的智能任務優化系統，其特征在于，包括：存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有由所述處理器運行的計算機程序，所述計算機程序在被所述處理器運行時執行如權利要求1-3中的任一項所述的基于強化學習的智能任務優化方法。
8.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序在運行時執行如權利要求1-3中的任一項所述的基于強化學習的智能任務優化方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于強化學習的智能任務優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于強化學習的智能任務優化方法，其特征在于，步驟s3中，強化學習算法包含：深度q網絡dqn、策略梯度方法、actor-critic；智能體通過不斷與環境交互，感知當前任務狀態，選擇最優策略執行任務指令，并根據執行結果獲取獎勵，優化后續的任務指令和數據收集策略。
3.如權利要求2所述的基于強化學習的智能任務優化方法，其特征在于，步驟s5中，使用微調后的大語言模型對不同維度的文本數據進行聚合后的綜合評估，判斷其在某個任務中的充分性，并生成相應的描述性標簽。
4.一種基于強化學習的智能任務優化裝置，其特征在于，包括：
5.如權利要求4所述的基于強化學習的智能任務優化裝置，其特征在于，強化學習算法包含：深度q網絡dqn、策略梯度方法、actor-c...
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。