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龙图腾网获悉先进计算与关键软件(信创)海河实验室申请的专利基于增量泛化边界的闭源LLM智能体幻觉监测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：CN120744075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511254797.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于增量泛化边界的闭源LLM智能体幻觉监测方法及系统是由许志伟;刘思远;孟艺源;李涛设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增量泛化边界的闭源LLM智能体幻觉监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大型语言模型技术领域，提供一种基于增量泛化边界的闭源LLM智能体幻觉监测方法及系统，方法包括构建多智能体系统，核心智能体在目标领域中随机初始化多个基本查询并发送至目标智能体，获得初始问答对；通过评估智能体对初始问答对进行幻觉判断；若存在幻觉，查询生成智能体通过嵌入模型将初始问答对转换为边界向量，若无幻觉，查询生成智能体通过基于组相对策略优化的概率分形递归生成新问答对；重复幻觉判断获得泛化边界点集合；计算新增输入查询与边界点的余弦相似度和累积语义熵，进行实时幻觉监测。本发明实现了对幻觉的监测，规避幻觉对LLM赋能智能体的不良影响，提升真实场景应用的可信度与安全性。

本发明授权基于增量泛化边界的闭源LLM智能体幻觉监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增量泛化边界的闭源LLM智能体幻觉监测方法，其特征在于，包括： S1：构建多智能体系统，所述多智能体系统包括核心智能体、查询生成智能体以及评估智能体； S2：通过核心智能体在目标领域中随机初始化多个基本查询并将所述基本查询发送至目标智能体，获得初始问答对； S3：通过评估智能体对初始问答对进行幻觉判断； 若评估结果为存在幻觉，查询生成智能体通过嵌入模型将初始问答对转换为边界向量，作为泛化边界的边界点； 若评估结果为不存在幻觉，查询生成智能体通过基于组相对策略优化的概率分形递归生成新问答对； S31：基于组相对策略优化的概率分形方法计算分形仿射变换的执行概率； S311：分别使用三种分形仿射变换方式通过次分形仿射变换获得三组查询集合； S312：基于得到的三组查询集合向目标智能体发起次查询请求，获得三组响应集合； S313：分别计算三组响应集合的累积语义熵，并根据累积语义熵设计奖励函数； 累积语义熵的计算表达式为： 其中，为第个分形仿射变换第轮迭代的累积语义熵，为第个分形仿射变换第轮的查询集合，为的响应集合分组为语义相似度最高的个聚类的概率，为第个聚类； 的计算表达式为： 其中，为累积的响应集合，为第个响应的token，为从第一步到第步的token序列，为语言模型生成第个响应的token的概率； S314：根据奖励函数计算执行分形仿射变换相对于其他变换的组内优势，组内优势的计算表达式为： 其中，为第个分形仿射变换的组内优势，为分形仿射变换第轮迭代的奖励函数，为分形仿射变换第轮迭代的奖励函数，为分形仿射变换第轮迭代的奖励函数； S315：根据组内优势计算分形仿射变换的执行概率； S32：查询生成智能体根据执行概率执行分形仿射变换生成查询； S33：将查询发送至目标智能体，获得新问答对； S4：通过评估智能体对新问答对进行幻觉判断，重复S3步骤，获得泛化边界点集合； S5：在一个具有上下文的主题领域对话中，根据泛化边界点集合，计算新增输入查询与边界点的余弦相似度和累积语义熵，根据余弦相似度和累积语义熵进行增量幻觉监测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人先进计算与关键软件(信创)海河实验室，其通讯地址为：300450 天津市滨海新区塘沽高新区科技展示中心三层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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