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龙图腾网获悉北京澜舟科技有限公司;中移在线服务有限公司申请的专利一种基于多智能体的自动化模糊诉求处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：CN121544266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610082882.3，技术领域涉及：G06Q30/01；该发明授权一种基于多智能体的自动化模糊诉求处理方法及系统是由赵江江;何玉轩;滕文娣;杨正哲;任玉玲;张顺;郝亮设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体的自动化模糊诉求处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，其特别涉及一种基于多智能体的自动化模糊诉求处理方法及系统。该基于多智能体的自动化模糊诉求处理方法，通过预设大小模型识别策略获得用户诉求的模糊信息概率分布；基于模糊信息概率分布确定用户诉求中多个分词的信息熵，并将信息熵大于预设信息熵阈值的分词以及对应在用户诉求的位置确定目标模糊信息位点；对目标模糊信息位点执行消歧策略，并基于多智能体对消歧后的用户进行长跨度粗细粒度任务规划，形成任务异构图；根据任务异构图构建任务执行元路径，并根据任务执行元路径处理用户诉求。实现了从模糊信息识别、消歧以及消歧后的任务规划到最后执行的自动化模糊诉求处理，以及对模糊信息的精准识别。

本发明授权一种基于多智能体的自动化模糊诉求处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体的自动化模糊诉求处理方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取用户诉求，通过预设大小模型识别策略获得所述用户诉求的模糊信息概率分布；所述预设大小模型识别策略为通过模糊信息识别模型和大语言模型分别输出用户诉求对应的第一模糊概率分布和第二模糊概率分布，并对所述第一模糊概率分布与所述第二模糊概率分布进行加权融合，得到模糊信息概率分布； 其中，所述模糊信息识别模型通过动态奖励采样策略构建模糊信息识别训练集对基于transformer架构的初始神经网络进行训练获得；其中，通过动态奖励采样策略构建模糊信息识别训练集，包括以下步骤： 获取原始样本集，所述原始样本集包括带有不同类型以及不同等级的模糊信息标注的任务样本； 将所述原始样本集合中的各任务样本依次输入基于transformer架构的初始神经网络，并基于初始神经网络在不同诉求样本上的pass@k值对样本进行难度分级，获得多个不同难度等级的难度等级样本集合；其中，pass@k值为所述初始神经网络在独立重复k次作答中至少有一次答案与诉求样本对应的模糊信息标注一致的样本比例，k为预设的多个尝试次数阈值； 校验不同的难度等级样本集合中的样本数量是否随难度等级升高而逐级递减； 若存在一个难度等级的样本数量未随难度等级升高而递减，则对样本数量异常的所述难度等级样本集合进行随机采样调整，直至满足不同的难度等级样本集合中的样本数量随难度等级升高而逐级递减的条件； 基于最终调整后的各所述难度等级样本集合，构建用于训练所述模糊信息识别模型的模糊信息识别训练集； 其中，通过动态奖励采样策略构建模糊信息识别训练集对基于transformer架构的初始神经网络进行训练，具体包括以下步骤： 通过所述模糊信息识别训练集对所述基于transformer架构的初始神经网络进行强化学习；所述强化学习阶段的目标函数为： ； 其中，·表示期望函数；表示基于transformer架构的初始神经网络对模糊信息识别训练集中的每个问题的总作答次数；表示第次作答；表示基于transformer架构的初始神经网络针对任务在参数时第次回答的损失，表示基于transformer架构的初始神经网络在旧策略时的分布概率；表示基于transformer架构的初始神经网络在新策略时的分布概率；表示新策略参数分布相比较于旧策略参数分布的散度；为超参数，用于调整散度约束的影响能力； 基于所述模糊信息识别训练集对完成所述强化学习的所述初始神经网络进行监督学习；所述监督学习的损失函数为： ； 其中，为输出序列长度，为位置的标注token，为在给定先验token序列的情况下，在所述初始神经网络的参数为时输出的概率分布； 基于所述模糊信息概率分布确定所述用户诉求中多个分词的信息熵，并将所述信息熵大于预设信息熵阈值的所述分词以及对应在用户诉求的位置确定目标模糊信息位点； 对所述目标模糊信息位点执行消歧策略，并基于多智能体对消歧后的所述用户诉求进行长跨度粗细粒度任务规划，形成任务异构图； 根据所述任务异构图构建任务执行元路径，并根据所述任务执行元路径处理所述用户诉求。

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北京澜舟科技有限公司;中移在线服务有限公司，其通讯地址为：100000 北京市海淀区北四环西路52号14层1603房间；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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