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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于大语言模型的Python依赖库API迁移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：CN120429008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510532974.2，技术领域涉及：G06F8/72；该发明授权基于大语言模型的Python依赖库API迁移方法是由吴胜男;孙昕宇;周扬帆;王新设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的Python依赖库API迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的Python依赖库API迁移方法。本方法基于大语言模型采用多代理策略，模拟程序员对API进行迁移时的流程并进行自动化。本方法使用可通过网络轻易获取的非结构化网页资料，经过用户意图识别、网络资源发现、基于随机游走的信息采集、迁移、测试验证五个步骤最终对用户提供的代码中，用户指定的依赖库API完成迁移。多代理的策略可使大语言模型在API迁移类似的复杂任务上获得良好表现，而意图识别和测试验证步骤可有效控制大语言模型幻觉问题带来的不可靠输出。本发明可应用于代码更新、代码重构、遗产代码处理等软件工程相关任务中，有助于减少软件开发和维护中的人力成本。

本发明授权基于大语言模型的Python依赖库API迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的Python依赖库API迁移方法，其特征在于，采用基于大语言模型的多代理策略对Python依赖库API进行迁移并进行自动化，包括以下步骤： 步骤1：用户意图识别 基于用户输入的待迁移代码和迁移要求识别出待迁移代码中需要进行迁移的具体API； 步骤2：网络资源发现与采集 根据用户输入的迁移需求，对相关网络资源进行发现和采集，从而获取API迁移的必要知识； 步骤3：迁移 根据用户的迁移需求，参考已经获取的API迁移任务相关知识进行API迁移； 步骤4：测试验证 对产生的多个迁移后代码进行验证，判断其迁移的正确性；其中： 步骤2中，使用两个基于大语言模型的代理对可信来源的网络资源进行发现并判断采集到的网络资源是否足够支撑API迁移任务；其中，先使用一个代理根据用户输入的具体迁移要求在Python文档来源中进行检索并记录网址，随后使用另一个代理判断记录的所有网页资源是否满足迁移任务的需求； 步骤2中，使用三个基于大语言模型的代理对已发现的网络资源进行信息采集；具体包括：首先使用一个代理对发现的所有网络资源进行关键词提取，然后使用一个代理根据提取到的关键词，给每个网络资源对于迁移任务的重要性进行打分排名，最后使用一个代理按照随机游走的方式根据重要性排名对已发现的网络资源中包含的API相关信息进行采集； 步骤4中，使用两个基于大语言模型的代理进行迁移后代码的测试验证；具体包括：先使用一个基于大语言模型的代理为迁移前和迁移后的代码生成测试用例，再使用一个基于大语言模型的代理搭建测试环境并对迁移前后的代码进行差分测试，逐个验证生成的迁移后代码的正确性。

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