一种融合显式拓扑与隐式语义的智能体决策路径优化方法
申请号:CN202510913693
申请日期:2025-07-03
公开号:CN120409874B
公开日期:2025-12-02
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种融合显式拓扑与隐式语义的智能体决策路径优化方法。该方法包括以下步骤:获取多模态数据;根据多模态数据进行文档解析,得到文档解析数据;根据文档解析数据进行知识注入,得到知识注入数据;根据知识注入数据进行隐式语义检测,得到隐式语义数据;根据隐式语义数据构建用户需求智能体蓝图;根据用户需求智能体蓝图构建智能体工作流;根据智能体工作流进行任务执行调度,得到任务执行数据;根据任务执行数据进行节点显式拓扑构建,得到节点显式拓扑数据;基于节点显式拓扑数据进行通信异常分析,得到节点通信异常数据。本发明基于人工智能技术实现智能体任务调度与路径优化,提高系统的资源利用率。
技术关键词
路径优化方法
语义
决策
通信链路
异常数据
通信丢包率
多模态
节点资源状态
句法依存关系
工作流
专家知识库
策略网络模型
上下文特征
拒绝服务攻击检测
实时通信
图像分割
人工智能技术