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龙图腾网获悉广东省教育研究院;努比技术(广州)有限公司申请的专利一种基于大语言模型智能体的教研系统及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：CN120780835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511288376.1，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于大语言模型智能体的教研系统及方法是由李海东;刘军民;许世红设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型智能体的教研系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及大语言模型智能体领域，尤其涉及一种基于大语言模型智能体的教研系统及方法，该方法包括：根据采集的课堂数据和倾向特征向量的相似度计算，以在多个教师专家智能体中确定参与教研讨论的至少两个教研教师专家智能体；根据个人资料库、话题向量和所述课堂数据确定教研融合提示词；将教研融合提示词通过基于大语言模型架构的教研讨论模型，以生成所述教研教师专家智能体的教研讨论文本；更新话题向量，以令至少两个教研教师专家智能体通过教研讨论文本进行教研讨论。本发明实现了教研工作数字化转型，辅助教师的教研工作，提升了教师教学能力。

本发明授权一种基于大语言模型智能体的教研系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型智能体的教研方法，其特征在于，包括： 对专家和或教师的个人资料库通过文本挖掘算法，以生成多个教师专家智能体的教师倾向特征向量和或专家倾向特征向量； 根据采集的课堂数据、所述教师倾向特征向量和或所述专家倾向特征向量的相似度计算，以在多个教师专家智能体中确定参与教研讨论的至少两个教研教师专家智能体； 根据所述个人资料库、所述教师倾向特征向量和或所述专家倾向特征向量、设定的话题向量或迭代话题向量、所述课堂数据确定教研融合提示词； 将所述教研融合提示词通过基于大语言模型架构的教研讨论模型，以生成所述教研教师专家智能体的教研讨论文本； 基于所述教研讨论文本更新所述话题向量，以生成迭代话题向量，并基于所述迭代话题向量循环迭代生成所述教研融合提示词和所述教研讨论文本，以令至少两个教研教师专家智能体通过所述教研讨论文本进行教研讨论； 所述课堂数据包括课堂采样数据和课堂分析数据，确定所述教研教师专家智能体的过程包括： 对所述课堂采样数据进行向量转换分解，以生成课堂采样向量集合； 将所述教师倾向特征向量和或所述专家倾向特征向量与所述课堂采样向量集合通过余弦相似度计算和归一化计算，以生成相似度权重，其中，所述余弦相似度计算为：，式中表示余弦相似度，分别表示课堂采样向量集合中的向量、教师倾向特征向量专家倾向特征向量的第s个分量，分别表示其对应的L2范数； 将所述教师倾向特征向量和或所述专家倾向特征向量与所述相似度权重进行加权计算，以生成讨论引导向量； 生成课堂主题相似度参数的过程为： ； 式中，表示课堂主题相似度参数，分别表示个人资料库的文本片段的第i个嵌入向量、讨论引导向量、课堂分析数据，cos表示余弦相似度计算，为主题投影向量，表示逐元素乘积； 生成课堂情境相似度参数的过程为： ； 式中，表示对个人资料库的文本片段的嵌入向量或所述讨论引导向量进行情境感知映射，表示情境投影矩阵，表示向量拼接，表示映射的距离度量，表示自适应带宽，表示课堂情境相似度参数； 根据多个教师专家智能体的所述课堂主题相似度参数和所述课堂情境相似度参数的比较结果，以生成智能体课堂相似度排序，并根据所述智能体课堂相似度排序在多个教师专家智能体中确定所述教研教师专家智能体。

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