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龙图腾网获悉杭州亿格云科技有限公司申请的专利一种基于AI智能体的办公需求解决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：CN121009549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511051858.5，技术领域涉及：G06F21/57；该发明授权一种基于AI智能体的办公需求解决方法及系统是由陈瀚榕;丁正胜设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI智能体的办公需求解决方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及企业办公信息安全技术领域，公开了一种基于AI智能体的办公需求解决方法，包括：上下文敏感语义分析、动态图谱风险推理、多阶段特征生成与动态学习、多层级安全策略生成及反馈闭环优化。相较于现有技术仅依赖静态关键词匹配、缺乏动态风险推理和灵活权限调整，尤其是在处理跨网段共享、代号隐语和异常操作等复杂条件下无法实现准确识别敏感信息的访问和对敏感访问进行相应多层次处理的技术问题，由于本发明通过多阶段特征建模、路径分段风险编码、上下文加权及引入AI智能技术的改进型XGBoost动态学习，实现了敏感信息精准标注、泄露风险前瞻预测与权限智能识别和控制，提升了信息安全性与办公智能化水平。

本发明授权一种基于AI智能体的办公需求解决方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI智能体的办公需求解决方法，其特征在于，方法包括： 步骤S10：通过AI智能体从办公内部文档系统与办公聊天系统中采集原始文本内容，基于预设的多模态文本分析网络对原始文本内容进行处理，提取得到上下文语义向量；基于预设的敏感主题向量集合和上下文语义向量结合附加上下文信息进行上下文动态加权处理和多层次语义匹配处理，得到敏感度评分，并输出敏感度标注特征； 其中，基于预设的敏感主题向量集合和上下文语义向量进行上下文动态加权处理和多层次语义匹配处理，得到敏感度评分，并输出敏感度标注特征的步骤，具体包括： 从当前访问请求中提取附加上下文信息，包括历史访问上下文、历史用户行为信息、用户操作时间和用户操作设备信息，并生成附加上下文特征；根据附加上下文特征对预设的敏感主题向量集合中的每个主题向量权重进行动态调整，生成中间敏感主题向量集合； 利用动态加权后的中间敏感主题向量集合，采用上下文加权语义筛选机制对上下文语义向量先进行第一层快速语义过滤，筛选出与敏感主题初步相似的候选文本片段，形成初步敏感候选集合； 对初步敏感候选集合采用上下文推理对齐比对机制进行深层次隐含语义比对，包括对代号、暗示性表述、非直白描述的推理，进一步形成高敏感文本片段； 针对初步敏感候选集合和高敏感文本片段结合中间敏感主题向量集合进行相似度匹配计算得到敏感度评分，并输出敏感度标注特征； 步骤S20：获取敏感度评分大于预设的敏感度阈值对应的用户操作事件和资源变动行为，自动生成用户资源行为图谱；根据敏感度评分对用户资源行为图谱中的节点权重进行敏感性加权处理后，计算用户资源行为图谱中的每条路径的泄露概率评分，并输出行为图谱特征； 其中，泄露概率评分的计算采用每个边不泄露概率的连乘积方法，公式为：，其中，为路径上的单个边，用于表示单个操作行为；为当前边被利用发生泄露的条件概率；为当前用户的行为风险评分，基于访问频率、时间异常和设备可信度确定；为上下文环境因子，由网络状态确定；为路径p上所有单边条件未泄露概率的连乘积，反映路径整体未泄露概率，用于计算最终泄露概率评分； 步骤S30：基于对敏感度标注特征和行为图谱特征，进行粗粒度重要性判别和行为路径子段细化编码，形成多阶段递进特征向量，将多阶段递进特征向量输入至经过预训练的改进型XGBoost模型，输出用户资源的动态权限控制因子； 步骤S40：基于动态权限控制因子生成面向具体用户资源的多层级安全策略集合； 步骤S50：实时收集多层级安全策略集合执行后的反馈信息，生成安全反馈矩阵，并基于安全反馈矩阵动态更新步骤S30中改进型XGBoost模型内部的特征分裂条件和叶节点增益阈值。

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