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龙图腾网获悉北京中数睿智科技有限公司申请的专利一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120256971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510749085.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法是由韩涵;王甫宁;何江;和龙博;孙昊;夏暄;陈善君设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种多模态智能体RAG‑ReAct双引擎协同训练方法。该方法包括以下步骤：获取多模态数据，并将多模态数据转化为高维向量；基于高维向量构建知识图谱；利用动态蒸馏技术将知识图谱的语义关系编码为模型微调梯度方向；基于高维向量设计分布式架构；基于分布式架构进行混合检索，得到混合检索数据；基于预设的递归反思机制以及混合检索数据执行分布式推理，生成分布式推理数据；根据分布式推理数据进行数据并行检测，得到数据并行参数；基于数据并行参数进行节点资源调度，从而获得节点负载均衡数据。本发明基于人工智能技术有效提高了多模态智能体在复杂任务环境中的推理准确率与资源利用率。

本发明授权一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取多模态数据，并将多模态数据转化为高维向量；基于高维向量构建知识图谱；利用动态蒸馏技术将知识图谱的语义关系编码为模型微调梯度方向； 步骤S2：基于高维向量设计分布式架构；基于分布式架构进行混合检索，得到混合检索数据；基于预设的递归反思机制以及混合检索数据执行分布式推理，生成分布式推理数据；根据分布式推理数据进行数据并行检测，得到数据并行参数； 步骤S3：基于数据并行参数进行节点资源调度，从而获得节点负载均衡数据；基于节点负载均衡数据构建三级反思体系；基于三级反思体系进行认知三级反思，生成三级反思数据；将三级反思数据进行认知蒸馏，得到认知蒸馏数据，步骤S3中构建三级反思体系具体为： 基于节点负载均衡数据进行用户任务推理，得到用户任务推理数据； 基于预设的目标推理数据对用户任务推理数据进行推理差异分析，得到推理差异数据，并根据推理差异数据修正输出生成策略参数，得到结果反思层数据； 根据用户任务推理数据识别任务执行决策树路径，得到决策树路径数据；基于决策树路径数据识别低效节点并增加缓存机制，得到过程反思层数据； 根据用户任务推理数据评估长期运营数据，并基于长期运营数据识别底层认知偏差，得到底层认知偏差数据；基于底层认知偏差数据触发知识图谱重构，以得到策略反思层数据； 整合结果反思层数据、过程反思层数据以及策略反思层数据，以构建三级反思体系； 步骤S4：将认知蒸馏数据进行思维显示化，得到显示化思维数据；根据显示化思维数据训练推理引擎；根据模型微调梯度方向对推理引擎进行模型参数的定向注入，得到智能体推理模型。

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