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龙图腾网获悉浙江大学高端装备研究院申请的专利一种面向复杂任务的多级提示词生成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：CN120893589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511438516.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种面向复杂任务的多级提示词生成方法是由谢海波;白洁;叶际斌;李泳彤;王嘉杰;朱茗西;王慧霞;胡嘉彦;倪晓晶;刘珂;刘芳设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂任务的多级提示词生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向复杂任务的多级提示词生成方法，包括：通过语义解析进行复杂任务分析，识别任务类型、目标要素及约束条件；基于动态分解策略将复杂任务拆解为具有逻辑关联的子任务；基于子任务特征构建任务提示词，包括关键词、问题句式、指令；建立跨子任务的逻辑关联网络，明确子任务之间的逻辑关联，包括执行顺序、依赖关系、条件约束；根据任务提示词和执行顺序执行子任务，根据前一个子任务的结果动态调整后续子任务的任务提示词；根据子任务之间的逻辑关联，将各子任务执行结果的关键信息进行整合，并通过自然语言生成技术转化为连贯的最终结果。本发明实现了稳定且能够适应不同复杂任务的多级提示词生成。

本发明授权一种面向复杂任务的多级提示词生成方法在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂任务的多级提示词生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过语义解析对复杂任务进行分析，输出任务三元组，所述任务三元组包括：任务类型、目标要素、约束条件； S2：根据所述任务三元组，结合动态分解策略，将复杂任务分解为多个具有逻辑关联的子任务； S3：任务提示词生成，基于所述子任务的特征，为每个子任务构建针对性的任务提示词；所述任务提示词包括：关键词、问题句式、指令； S4：建立跨子任务的逻辑关联网络，得到各个子任务之间的逻辑关联，所述逻辑关联包括：执行顺序、依赖关系、约束条件； S5：子任务执行和提示词更新，根据所述任务提示词和执行顺序执行各个子任务；并根据前一个子任务的结果，动态调整后续子任务的任务提示词； S6：对每个子任务的执行结果进行语义解析，提取执行结果的关键信息，根据子任务之间的逻辑关联，将提取的各执行结果的关键信息进行整合，并通过自然语言生成技术转化为连贯、符合语言习惯的最终结果； 所述S2具体通过如下子步骤实现： S2.1执行任务分解：根据任务三元组，结合动态分解策略，将复杂任务拆解为多个存在逻辑关联的子任务；每个所述子任务的描述包括任务目标和约束条件；所述动态分解策略基于强化学习的分解控制器实现，分解控制器以马尔可夫决策过程建模，用于在复杂任务分解过程中自适应确定子任务的分解深度和粒度，以优化任务分解的效果； S2.2对当前分解得到的所有子任务进行表现分析，若大语言模型在当前分解得到的所有子任务上的综合性能评分均达到预设性能阈值，则停止任务分解；反之，则对每个新生成的子任务节点执行S2.1； 所述分解控制器的状态空间S由当前任务节点n的特征向量Sn构成；所述分解控制器的工作空间A中，离散动作a包括：分解动作和停止动作；所述分解控制器的奖励函数rSn,a用于量化在状态Sn下执行离散动作a的即时收益；若离散动作为停止动作，且大语言模型执行当前子任务的综合性能评分预测值满足所述预设性能阈值，则取r=+1；若离散动作为分解动作，且所有子任务节点的综合性能评分预测值均高于父节点的性能评分，则r=+0.5；若离散动作为分解动作，且导致任意两个子任务节点间出现逻辑断裂，则r=-1；其余情况下，r=0。

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