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龙图腾网获悉福建顶点软件股份有限公司申请的专利一种多智能体协作系统构建方法、介质和设备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：CN121279351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511854670.4，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种多智能体协作系统构建方法、介质和设备是由钟春林;张明;康宝乐设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多智能体协作系统构建方法、介质和设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多智能体协作系统构建方法、介质和设备，所述方法包括：对目标业务场景进行任务建模，构建任务依赖图；为存在协作关系的原子任务对设置初始协作强度权重，并基于原子任务的协作复杂度生成由易到难的多阶段协作训练课程；控制智能体在训练课程中执行任务，通过采集交互行为数据、计算整体任务完成效率、动态更新协作权重，并将交互数据与更新后的权重输入强化学习模型迭代优化协作策略；最终将收敛的协作策略固化至构建完成的多智能体协作系统中。本申请通过课程学习与强化学习相结合的方式，能够显著提升系统在复杂业务场景下的协作效率和鲁棒性。

本发明授权一种多智能体协作系统构建方法、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种多智能体协作系统构建方法，其特征在于，所述方法包括： S1：对目标业务场景进行任务建模，得到包含多个原子任务的任务集，基于原子任务之间的依赖关系构建任务依赖图； S2：为所述任务依赖图中每一对存在协作关系的原子任务，设置一个初始的协作强度权重，以及基于所述任务依赖图，计算每个原子任务的协作复杂度，依据所述协作复杂度将所有原子任务按照从低到高的顺序进行排序，生成多阶段协作训练课程； S3：控制多个智能体在所述多阶段协作训练课程中执行任务，所述多个智能体构成一协作单元，在训练过程中执行针对协作策略的优化循环，具体包括： S31：采集多个智能体之间的交互行为数据，所述交互行为数据包括统计任务移交过程中发起方与接收方之间的协商轮次、记录因资源竞争导致的决策冲突事件频次以及计算智能体在任务等待状态下的平均闲置时长； S32：计算所述协作单元的整体任务完成效率，基于所述协商轮次与所述决策冲突事件频次，动态更新所述初始的协作强度权重； S33：将所述交互行为数据以及更新后的协作强度权重输入强化学习模型，以所述整体任务完成效率作为奖励信号，迭代优化所述协作策略，并将优化后的协作策略作为下一阶段执行任务的初始协作策略，所述协作策略用于指导智能体进行任务移交与冲突仲裁；具体包括： S331：对所述交互行为数据以及更新后的协作强度权重进行归一化处理，将归一化后的协作强度权重向量与归一化后的交互行为数据向量进行拼接，得到综合特征向量，并将所述综合特征向量作为所述强化学习模型的状态空间S； S332：构建一个将正向的效率奖励与负向的行为惩罚相结合的复合奖励函数R来生成所述奖励信号，计算公式如下： R=we×E-wn×Nn+wc×Nc+wi×Ti； 其中，E为归一化后的整体任务完成效率，Nn表示归一化后的任务移交协商的轮次，Nc表示归一化后的因资源竞争导致的决策冲突事件频次，Ti表示归一化后的智能体在任务等待状态下的平均闲置时长；we,wn,wc,wi分别表示预设的权重系数，用于平衡各项指标的贡献度； S333：基于所述状态空间S与所述复合奖励函数R，对所述强化学习模型进行迭代优化，当所述整体任务完成效率在连续多个训练迭代内的变化量低于预设阈值时，判定为协作策略收敛； S4：在所述多阶段协作训练课程被完整执行、且所述协作策略的优化循环收敛后，将最终输出的协作策略固化至一个构建完成的多智能体协作系统中。

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