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龙图腾网获悉广州中长康达信息技术有限公司申请的专利用于低代码设计的智能体管理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：CN121029228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511163992.4，技术领域涉及：G06F8/72；该发明授权用于低代码设计的智能体管理方法及系统是由李超;郭富;李亚超;钟奇;方恩源设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于低代码设计的智能体管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于低代码设计的智能体管理方法及系统，该方法包括：获取用户在低代码平台中的多个历史代码构建记录；基于预测模型，确定每一所述历史代码构建记录对应的编程需求参数；根据所述编程需求参数，创建对应的基础智能体模型；根据所述历史代码构建记录以及对应的所述编程需求参数，对所述基础智能体模型进行训练以得到代码增强智能体；所述代码增强智能体用于对所述用户在所述低代码平台进行操作生成的代码进行优化。可见，本发明能够实现基于历史构建和需求分析的精准智能体训练，提升低代码平台代码优化的自动化和准确性，降低因手动优化导致的代码错误风险。

本发明授权用于低代码设计的智能体管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于低代码设计的智能体管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户在低代码平台中的多个历史代码构建记录； 基于预测模型，确定每一所述历史代码构建记录对应的编程需求参数，其中包括： 对于每一所述历史代码构建记录，计算该历史代码构建记录中的每一数据部分与每一其他的所述历史代码构建记录的每一数据部分之间的数据相似度的平均值，得到该历史代码构建记录中的每一数据部分对应的重复度参数； 筛选出该历史代码构建记录中的所述重复度参数小于预设的参数阈值的所述数据部分，得到该历史代码构建记录中的关注数据内容； 将所述关注数据内容输入至训练好的编程需求预测模型中，以得到该历史代码构建记录对应的编程需求参数；所述编程需求预测模型通过包括有多个训练低代码构建记录和对应的编程需求参数的标注的训练数据集训练得到； 根据所述编程需求参数，创建对应的基础智能体模型，其中包括： 对于每一预训练得到的候选智能体模型，获取该候选智能体模型对应的训练素材；所述训练素材包括有训练代码数据和对应的代码优化标注和编程需求标注； 计算所述训练素材的编程需求标注和所述编程需求参数之间的参数相似度； 筛选出所述参数相似度大于预设的相似度阈值的所述候选智能体模型，得到多个优选智能体模型； 将所有所述优选智能体模型的联合模型，确定为基础智能体模型； 根据所述历史代码构建记录以及对应的所述编程需求参数，对所述基础智能体模型进行训练以得到代码增强智能体；所述代码增强智能体用于对所述用户在所述低代码平台进行操作生成的代码进行优化，所述方法还包括： 获取所述用户在所述低代码平台的代码构建操作生成的自动生成代码； 将所述自动生成代码输入至所述代码增强智能体中的每一训练好的所述优选智能体模型中，以得到多个代码优化操作； 计算所有所述代码优化操作的交集，以得到交集优化操作； 对所述自动生成代码执行所述交集优化操作，以得到优化代码。

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