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龙图腾网获悉上海翼马平川智能科技有限公司申请的专利基于多智能体协同的大模型材料配方设计与评估方法、系统及存储介质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：CN120878009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511408661.2，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于多智能体协同的大模型材料配方设计与评估方法、系统及存储介质是由尹路;程洪武设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体协同的大模型材料配方设计与评估方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多智能体协同的大模型材料配方设计与评估方法、系统及存储介质，涉及人工智能辅助材料研发及多智能体系统技术领域。包括：接收用户通过计算机交互界面输入的目标材料性能参数与约束条件。本发明通过设置生成智能体输出多份初始配方并结合机理智能体剔除不符合环保标准的配方，有效解决了现有单体模型与人工后处理方案中橡胶硫化配比违规频发、人工筛选效率低及涂料禁用溶剂遗漏等问题，并且评估智能体可同步估算配方的合理性，决策智能体基于综合评分输出最优配方，既减少了无效配方的实验验证环节，又保障了最终配方满足使用与生产要求。

本发明授权基于多智能体协同的大模型材料配方设计与评估方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于多智能体协同的大模型材料配方设计与评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.接收用户通过计算机交互界面输入的目标材料性能参数与约束条件； S2.数据智能体通过预设数据接口统一接入多源材料数据，对所述多源材料数据进行清洗、结构化处理并生成向量数据，存储至共享内存； S3.生成智能体通过消息总线调用多模态大模型或语言大模型，基于所述向量数据、目标材料性能参数及约束条件，生成若干个初始材料配方； S4.机理智能体从显式机理知识库中调用领域机理规则，对所述若干个初始材料配方进行合规性筛选，删除不符合物理化学常识的非法配方； S5.评估智能体对筛选后的剩余配方进行性能估算与风险评估； 评估智能体从共享内存中读取剩余合规配方的结构化向量数据，将该数据输入已训练好的轻量级预测模型；模型基于输入的配方向量特征，自动输出对应配方的性能预测值； 若某类配方的历史数据样本量过少无法支撑轻量级预测模型训练，则启用经验公式计算性能预测值； 风险评估根据性能预测值与目标参数的偏差率划分风险等级； 可信度分值通过不确定度量化算法计算得出，该算法基于预测模型的历史误差率与数据样本量，先对历史误差率与数据样本量进行标准化处理，再通过加权求和计算不确定度，最后将不确定度反向转换为可信度分值； 输出各配方的性能预测值、风险等级及可信度分值； S6.决策智能体从共享内存中读取所述性能预测值、风险等级及可信度分值并进行综合计算； 决策智能体从共享内存中提取性能预测值、风险等级及可信度分值后，采用规则树筛选与强化学习的组合策略进行综合计算得到综合得分； 输出排名靠前的若干个候选配方； S7.将所述排名靠前的若干个候选配方通过计算机交互界面返回至用户，选接收用户的人工确认指令，将确认后的配方推送至实验对接接口。

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