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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利基于大模型ReAct的商业智能系统的实现方法、系统及设备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：CN120372068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510875086.0，技术领域涉及：G06F16/953；该发明授权基于大模型ReAct的商业智能系统的实现方法、系统及设备是由吴艺文;周祥国;彭鹏;韩华兵;刘振;罗朝军;郑伟波;戴海宏;仪思奇设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型ReAct的商业智能系统的实现方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于大模型ReAct的商业智能系统的实现方法、系统及设备，属于人工智能技术领域。该方法应用于ChatBI平台；包括：主智能体接收来自用户终端的查询请求信息并通过预设Prompt工程引导LLM按照预设ReAct范式对查询请求信息进行循环推理，循环推理过程包括：步骤1：通过LLM对来自上游任务的输入信息进行分析并确定下游任务对应的待执行行动；步骤2：根据待执行行动对应的各行动任务及其行动任务类型，执行推理行动；步骤3：接收推理行动反馈结果及更新循环推理上下文，并确定是否触发下一轮循环推理，直至满足预设循环终止条件；基于循环推理得到的各决策分析结果，生成查询结果并发送至用户终端。

本发明授权基于大模型ReAct的商业智能系统的实现方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型ReAct的商业智能系统的实现方法，其特征在于，所述方法应用于ChatBI平台；所述方法包括： 主智能体接收来自用户终端的查询请求信息，并通过预设Prompt工程引导大语言模型LLM按照预设ReAct范式对所述查询请求信息进行循环推理，所述循环推理过程包括： 步骤1：思考阶段：通过LLM对来自上游任务的输入信息进行分析并确定下游任务对应的待执行行动；其中，所述输入信息为所述查询请求信息或来自步骤3的推理行动反馈结果；所述待执行行动包括任务分解得到的一个或多个行动任务； 步骤2：行动阶段：根据所述待执行行动对应的各行动任务及其行动任务类型，执行相应的推理行动；其中，所述推理行动至少包括以下一种或多种：通过预设通信协议组选择调用功能智能体池中一个或多个预设功能智能体、通过预设通信协议组选择调用预设工具集中一个或多个预设调用工具或与用户交互澄清；所述预设通信协议组包括与所述预设功能智能体通信的A2A协议、与所述预设调用工具通信的MCP协议； 步骤3：观察阶段：接收推理行动反馈结果及更新循环推理上下文，并确定是否触发下一轮循环推理，直至满足预设循环终止条件，得到与所述查询请求信息对应的各决策分析结果； 基于所述循环推理得到的各所述决策分析结果，生成查询结果并发送至所述用户终端；其中，所述查询结果为单模态响应结果或多模态响应结果； 其中，所述预设Prompt工程至少包括预先定义的以下模块：角色定义模块、核心指令模块、可用资源模块、功能智能体列表与描述模块、工具列表与描述模块、数据库Schema领域知识模块、对话历史模块、当前用户请求模块、输出格式要求模块及动态信息注入模块； 其中，所述功能智能体列表与描述模块包括基于各所述预设功能智能体向预设注册中心发送能力注册信息后生成的智能体能力列表，通过A2A协议，以便所述主智能体通过所述智能体能力列表查询与所述待执行行动匹配的所述预设功能智能体；其中，所述能力注册信息至少包括各所述预设功能智能体的标签及可执行任务类型列表； 其中，智能体注册及调用包括：功能智能体A和功能智能体B向注册中心发送能力注册信息，包括注册能力agent_id、task_list，注册中心即可生成智能体能力列表；在主智能体在思考阶段查询可用智能体及能力时，注册中心返回给主智能体智能体列表及能力；然后，主智能体可以通过待执行行动，进行任务请求，功能智能体返回处理结果状态，智能体主动进行事件上报；主智能体根据事件上报进行状态广播从而同步事件上报智能体的事件； 其中，工具通过统一的MCP协议进行标准化调用；主智能体或被授权的功能智能体能够理解工具的能力描述，并生成符合MCP规范的调用指令；MCP协议下主智能体与调用工具交互包括：主智能体生成工具调用指令发送至系统MCP接口层，接口层解析指令并调用工具；工具执行后，返回标准结果，系统MCP接口层转发标准化结果；主智能体解析结果并在后续思考中使用； 其中，在进行循环推理之后，所述方法还包括： 确定与所述用户终端的历史对话关键信息，并将所述历史对话关键信息编码为历史对话向量，以根据所述历史对话向量构建所述循环推理上下文； 其中，在主智能体接收来自用户终端的查询请求信息之后，所述方法还包括： 匹配预设用户画像数据库中与所述用户终端对应的用户画像；其中，所述预设用户画像数据库包括若干基于用户行为信息构建的用户画像；所述用户行为信息至少包括：历史查询行为、关注业务指标、常用图表类型及角色权限； 将匹配到的所述用户画像添加至所述循环推理上下文，以使所述LLM执行与所述用户画像匹配的循环推理。

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