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龙图腾网获悉北京长河数智科技有限责任公司;长河信息股份有限公司申请的专利一种基于大语言模型的多智能体协同方法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：CN120338035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510827689.3，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权一种基于大语言模型的多智能体协同方法是由张煇;陆大仕;曹文涛;檀晓梅设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的多智能体协同方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大语言模型的多智能体协同方法，涉及智能体协同控制领域，包括：构建多智能体系统；建立多智能体协调资源分配模型；将资源分配模型中的任务分配问题转化为多目标优化问题，优化目标包括最小化任务完成时间和最优资源利用率；利用改进的粒子群算法PSO，求解多目标优化问题，得到主控智能体、任务创建智能体、意图编排智能体和至少一个专业智能体之间的最优协作方案。所述改进的粒子群算法PSO通过多次随机采样评估每个候选解的不确定性，当不确定性超过阈值时，通过多智能体投票机制进行交叉验证。针对多智能体系统在复杂认知任务下存在的不确定性累积，本申请提升多智能体系统协同决策与任务调度的效率与稳定性。

本发明授权一种基于大语言模型的多智能体协同方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的多智能体协同方法，其特征在于，包括： 构建多智能体系统，所述多智能体系统包括主控智能体、任务创建智能体、意图编排智能体和至少一个专业智能体； 建立多智能体协调资源分配模型，用于管理多智能体系统的计算资源和任务处理时间；所述资源分配模型包括资源供给矩阵、任务需求向量和资源分配约束条件； 将资源分配模型中的任务分配问题转化为多目标优化问题，优化目标包括最小化任务完成时间和最优资源利用率； 利用改进的粒子群算法PSO，求解多目标优化问题，得到主控智能体、任务创建智能体、意图编排智能体和至少一个专业智能体之间的最优协作方案；所述改进的粒子群算法PSO通过多次随机采样评估每个候选解的不确定性，当不确定性超过阈值时，通过多智能体投票机制进行交叉验证； 其中，求解多目标优化问题包括：通过多次随机采样评估每个粒子的不确定性指标： 针对每个粒子X生成m次环境参数扰动，所述环境参数扰动包括对任务处理时间、资源消耗和智能体可用性的随机变化； 在每次扰动条件下，计算目标函数值； 引入时间衰减因子，以增大最近采样结果对不确定性评估的影响，计算不确定性指标： ，其中0λ1，σ为标准差函数。

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