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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所
摘要：本发明公开了一种结合大语言模型和Agent思想的任务动态规划方法，属于人工智能领域，包括步骤：步骤1，收集开放域或者垂直域的场景对话内容，对现实世界的自然交互语言利用当下已有场景对话数据，进行思维空间网络的抽象与构建；步骤2，针对思维空间网络中每个节点处，结合Agent思想设计任务输出函数，用于当前节点的任务拆解与素材数据整合等。本发明解决了大语言模型普遍存在的输出结果不可控、提示工程受限于大语言模型的上下文token限制的技术问题。
主权项：1.一种结合大语言模型和Agent思想的任务动态规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，收集开放域或者垂直域的场景对话内容，对现实世界的自然交互语言利用当下已有场景对话数据，进行思维空间网络的抽象与构建；步骤2，针对思维空间网络中每个节点处，结合Agent思想设计任务输出函数，用于当前节点的任务拆解与素材数据整合；在思维空间网络中每一任务输出函数内部，结合提示工程编写提示词说明书，针对当下任务设计任务拆解相关提示词，依托大语言模型自身理解能力，给出下一步任务节点的明确函数，进而递归进入更深一层的思维层次，直到大语言模型认为已找到完美答案为止；在思维空间网络中每一任务输出函数内部，提示工程设计基于随机游走算法、惯性思维和随机思维相结合，动态形成不同逻辑的提示词，输出任务动态规划结果；在思维空间网络中每一任务输出函数内部，针对每个任务函数经任务拆分递归进入下一层任务拆分的过程，采用及时止损、动态回溯调整的策略，防止任务规划在动态拆分任务过程中，陷入死循环情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第十研究所 结合大语言模型和Agent思想的任务动态规划方法
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