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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利一种基于LLMLINGUA的多智能体交互TOKEN压缩策略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：CN120930657B 。

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：202511454912.0，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权一种基于LLMLINGUA的多智能体交互TOKEN压缩策略方法及系统是由张剑;王硕;高雅欣;陆耀;聂佳琦;俞山青;赵尚上;阮中远设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LLMLINGUA的多智能体交互TOKEN压缩策略方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LLMLINGUA的多智能体交互TOKEN压缩策略方法及系统，属于人工智能与自然语言处理技术领域。针对多智能体系统中高频交互导致通信负载高、语义恢复困难的问题，本发明采用以下技术方案：输入文本数据并进行分词与语义解析，形成低维语义向量；根据语义密度、编号密度特征动态选择压缩策略类型；利用LLMlingua模块深度编码生成低维语义标识符；在动态参考库中存储标识符并分配唯一引用码；智能体间传输引用码及上下文信息；通过余弦相似度计算实现自适应分组，跳过相似组辩论并触发不同组间辩论；集成模块至多智能体系统。本发明显著降低通信负载与计算开销，保障语义高保真还原，提升系统响应效率。

本发明授权一种基于LLMLINGUA的多智能体交互TOKEN压缩策略方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LLMLINGUA的多智能体交互TOKEN压缩策略方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收智能体生成的文本数据，进行分词和语义解析生成token序列； 根据语义密度、数学符号占比和上下文依赖度特征动态选择压缩逻辑； 通过LLMlingua模块将token序列映射为低维语义向量； 计算低维语义向量与动态参考库中语义中心的欧氏距离，分配唯一引用码； 在智能体间传输所述引用码及上下文信息； 接收端根据引用码提取语义中心对应的低维向量，解码恢复原始语义文本； 计算各智能体初始观点的文本嵌入向量余弦相似度； 直接跳过相似度超过设定阈值的组内辩论； 在差异组间进行多轮交互辩论直至达成共识或触发终止条件； 输出多智能体协同决策结果； 所述分配唯一引用码的过程包括： 选择最小欧氏距离对应的语义中心索引作为引用码； 当最小欧氏距离超过误差阈值时，将低维语义向量新增为动态参考库的语义中心。

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杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575号；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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