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龙图腾网获悉北京森博明德营销科技股份有限公司申请的专利面向营销场景的AI智能体任务调度执行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：CN120803672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511286535.4，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权面向营销场景的AI智能体任务调度执行方法是由于林义设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向营销场景的AI智能体任务调度执行方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向营销场景的AI智能体任务调度执行方法，属于人工智能及数字营销技术领域，包括S1、采集多维度指标数据并处理；S2、建立任务优先级评估模型，根据处理后的多维度指标数据计算任务的综合优先级得分并排序；S3、构建模拟营销环境，对强化学习模型进行训练得到优化的调度策略；S4、将营销任务、AI智能体、受众要素建模为节点并建立关联边，训练图神经网络模型预测任务执行时间和成效；S5、根据上述内容进行任务分配，并实时监控与调整；本发明提供的面向营销场景的AI智能体任务调度执行方法，通过智能调度算法，使多个AI智能体在营销场景中协同工作，能够快速、高效地完成各项营销任务。

本发明授权面向营销场景的AI智能体任务调度执行方法在权利要求书中公布了：1.面向营销场景的AI智能体任务调度执行方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集多维度指标数据并处理，多维度指标数据包括用户画像数据、内容优先级数据和资源状态数据； S2、建立任务优先级评估模型，根据处理后的多维度指标数据计算任务的综合优先级得分并排序； S3、构建模拟营销环境，确定状态空间、动作空间和奖励信号，对强化学习模型进行训练得到优化的调度策略； S4、将营销任务、AI智能体、受众要素建模为节点并建立关联边，训练图神经网络模型预测任务执行时间和成效； S5、根据任务优先级排序、强化学习调度策略和图神经网络预测结果进行任务分配，并实时监控与调整； 步骤S3具体包括： S31、构建模拟营销环境，以步骤S2输出的任务综合优先级排序结果为输入，构建包含任务特征、AI智能体状态及资源约束的模拟环境，模拟环境动态生成任务流，任务属性包括用户价值系数、内容紧急度和资源需求，并模拟用户互动反馈； S32、确定强化学习模型的核心要素：状态空间、动作空间和奖励函数； S33、采用深度Q网络架构及相关训练机制，对强化学习模型进行训练，使其在营销场景任务调度中，选择不同状态下最优任务分配动作的策略； S34、训练收敛后，对步骤S2排序后的任务队列，根据状态输出最优动作，形成动态调度策略，保证高优先级任务优先分配给适配智能体； 步骤S32具体为： 状态空间定义：融合步骤S2的任务优先级排序结果、智能体实时负载、资源使用率及任务上下文向量，构成状态向量； 动作空间定义：动作表示将任务分配给智能体的决策，离散空间定义为：，其中，表示步骤S2中排序后的任务索引；表示可用智能体索引； 设置奖励函数：； 其中，为任务在智能体上的执行时间，、、为权重，为资源负载惩罚： ； 其中，为资源负载阈值，用于判断智能体是否过载。

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