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龙图腾网获悉摩比智腾(上海)科技有限公司申请的专利一种基于AI大模型的端到端智能系统开发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：CN120950041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511039030.8，技术领域涉及：G06F8/20；该发明授权一种基于AI大模型的端到端智能系统开发方法及系统是由马永贞;杨莹;金银花;许泰华设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI大模型的端到端智能系统开发方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于AI大模型的端到端智能系统开发方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、接收用户通过自然语言描述的系统需求；S2、通过AI大模型解析需求并转化为形式化规格；S3、自动生成系统架构和组件划分；S4、递归式生成各组件代码；S5、动检测并修复生成的代码问题；S6、自动集成所有组件形成完整系统；S7、基于系统反馈或用户反馈持续优化系统。本发明通过自动完成需求分析、架构设计、模块划分、代码编写和测试等多个阶段的工作，分布式集成与智能合约：通过区块链智能合约和图数据库进行分布式集成验证，确保组件间的数据一致性、接口匹配与安全性，且优化集成过程，跨领域协作、开发效率高。

本发明授权一种基于AI大模型的端到端智能系统开发方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型的端到端智能系统开发方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、接收用户通过自然语言描述的系统需求； S2、通过AI大模型解析需求并转化为形式化规格； S3、自动生成系统架构和组件划分; S4、递归式生成各组件代码; S5、自动检测并修复生成的代码问题; S6、自动集成所有组件形成完整系统； S7、基于系统反馈或用户反馈持续优化系统； 步骤S3中具体包括架构优化算法： 引入遗传算法与强化学习结合的智能优化方法，在系统架构设计中实现自适应搜索和生成，优化过程中，通过以下优化公式确保架构的最优性： ; 其中，表示当前候选架构设计方案的参数集；n为评估指标的数量；表示在第i个评估指标下，架构获得的实际奖励值；为控制复杂度的惩罚因子；表示候选架构方案的综合复杂度指标； 结合图聚类算法，在组件划分时考虑模块间的依赖关系与耦合度，使得划分出的组件在满足需求的同时，具有更高的内聚性和更低的耦合度，从而实现更高的性能； 步骤S4中具体包括生成对抗网络代码生成： 通过生成对抗网络进行组件代码的生成，其中生成器生成代码，判别器评估代码质量，递归式生成模块代码并进行优化； 代码优化与自适应生成：引入自适应梯度优化算法和公式化时间空间复杂度评估，以优化生成代码的效率： ; 其中，C表示候选代码片段，为权衡时间与空间复杂度的优化因子，根据系统需求动态调整生成的代码，确保最大化执行效率； 步骤S5中具体包括:深度强化学习检测与修复： 结合深度强化学习与自监督学习模型进行自动化代码缺陷检测与修复，AI在生成代码后，根据历史修复经验和系统性能反馈，自动调整检测策略和修复行为，通过以下公式进行修复行为优化： ; 其中，S表示修复行为或修复策略集；m为待修复问题的数量或备选修复方式的数量，为修复后的性能损失，为修复所需要的计算资源； 步骤S6中具体包括智能化集成优化： 通过基于图数据库与区块链智能合约的分布式集成验证，自动确保组件间的接口匹配、数据一致性及安全性，并根据系统性能反馈自动调整集成策略，采用以下公式评估集成效果; ； 其中，I表示系统集成效果指标；p表示系统中总共尝试集成的组件对数量；表示第k对组件的集成关系，是可调的权重因子，表示接口和数据一致性在系统集成中的重要性。

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摩比智腾(上海)科技有限公司，其通讯地址为：200000 上海市宝山区锦乐路947号1幢1层；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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