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龙图腾网获悉福建拓尔通软件有限公司申请的专利基于AI Agent场景下的混合专家多模型任务处理方法及系统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：CN120653404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511095717.3，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于AI Agent场景下的混合专家多模型任务处理方法及系统是由李威;张飞杨;李星建;刘宏;董晨设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI Agent场景下的混合专家多模型任务处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于AIAgent场景下的混合专家多模型任务处理方法及系统，该方法包括：对非结构化数据和半结构化数据构建知识块集合；构造topN相似度的关联文档向量集合；用户输入与反向解码文档拼接，利用LLM对用户任务划分生成子任务集合；基于评分模型和专家模型池构建任务分配数据集；生成子任务答案的依赖聚合就作为最终用户任务结果。该方法及系统对用户任务进行细粒度划分和模型池的路由选择，可以有效提高用户需求答案的准确性、多样性和真实性，增强Agent系统的多模型并行利用率。

本发明授权基于AI Agent场景下的混合专家多模型任务处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AIAgent场景下的混合专家多模型任务处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、对非结构化数据和半结构化数据进行语义分割，生成知识块集合；通过 Embedding模型生成向量表示集，并存入FAISS向量数据库中，构建RAG文本知识库； 步骤S2、对于用户输入文本，构建查询向量，计算用户输入与RAG文本知识库的 相似度，选取相似度高的个知识块构成相关的文档向量集合； 步骤S3、将用户输入与反向解码后的文档拼接后输入到大语言模型LLM中，对用户任务 进行划分，得到子任务集合，并生成子任务依赖矩阵，构建有向无环图； 步骤S4、基于评分模型和专家模型池构建任务分配数据集； 步骤S5、基于步骤S4构建的任务分配数据集，采用多目标优化策略联合训练 混合专家路由网络； 步骤S6、对于给定的用户任务，按照步骤S1-步骤S5的方法，根据依赖关系对子任务进 行多专家分配处理任务，由混合专家路由网络进行加权得到每个子任务的答案；生成 子任务答案的依赖聚合，最后每个子任务的聚合答案就作为用户任务结果。

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