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龙图腾网获悉厦门渊亭信息科技有限公司申请的专利一种基于知识图谱的多智能体协作增强方法、系统及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：CN121031647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511556438.2，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于知识图谱的多智能体协作增强方法、系统及设备是由朱成忠;洪万福;施清爽设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的多智能体协作增强方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的多智能体协作增强方法、系统及设备，包括：获取外部环境中的原始数据，对原始数据进行预处理和特征提取，生成知识三元组存储至本地知识图谱，并提交至共享知识图谱进行知识更新；当接收到待执行任务时，利用大型语言模型并通过查询共享知识图谱中的全局知识以及本地知识图谱中的局部知识对待执行任务进行分解，得到多个子任务；采用二部图最小代价匹配算法将多个子任务与每一智能体的能力和可用性进行匹配，生成初步任务分配方案，并利用大型语言模型对初步任务分配方案进行优化，生成最优任务分配方案；通过语义通信协议将最优任务分配方案中每一任务分配知识片段发送至对应的智能体进行协同执行。

本发明授权一种基于知识图谱的多智能体协作增强方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的多智能体协作增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取外部环境中的原始数据，对所述原始数据进行预处理和特征提取，生成知识三元组存储至本地知识图谱，并基于语义通信协议将所述知识三元组以增量方式提交至共享知识图谱进行知识更新； 当接收到待执行任务时，利用大型语言模型并通过查询共享知识图谱中的全局知识以及本地知识图谱中的局部知识对所述待执行任务进行分解，得到多个子任务； 采用二部图最小代价匹配算法将多个子任务与每一智能体的能力和可用性进行匹配，生成初步任务分配方案，并利用大型语言模型对所述初步任务分配方案进行优化，生成最优任务分配方案；其中，所述采用二部图最小代价匹配算法将多个子任务与每一智能体的能力和可用性进行匹配，生成初步任务分配方案，包括： 构建以子任务集合和智能体集合为顶点的二部图； 基于共享知识图谱中所记录每一智能体的能力属性、状态属性以及历史性能数据计算二部图中各边的匹配代价权重； 通过最小代价匹配算法求解最优子任务-智能体分配对，生成所述初步任务分配方案； 其中，所述利用大型语言模型对所述初步任务分配方案进行优化，生成最优任务分配方案，包括： 将所述初步任务分配方案、任务上下文描述以及从共享知识图谱中提取的智能体元数据输入至大型语言模型； 利用大型语言模型基于契约网协议的语义投标机制对所述初步任务分配方案进行评估与调整，生成具有可解释性的任务分配理由以及所述最优任务分配方案； 通过语义通信协议将所述最优任务分配方案中每一任务分配知识片段发送至对应的智能体进行协同执行。

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