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龙图腾网获悉金捷利科技(北京)有限公司申请的专利基于动态知识流的大模型与多智能体协同决策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：CN121072588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511617609.8，技术领域涉及：G06N3/008；该发明授权基于动态知识流的大模型与多智能体协同决策方法是由郝东旭;金光兴;李松设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态知识流的大模型与多智能体协同决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体为基于动态知识流的大模型与多智能体协同决策方法，包括以下步骤：通过联合建模分析静态知识与动态信息融合关系，提取设备约束与环境变量层级结构，识别任务分解中的约束冲突与偏差，筛选一致性分解方向，提取任务约束并行优化理论，修正约束冲突，评估一致性变化，输出协同任务收敛稳健状态标识。本发明中，通过综合静态知识与动态信息，优化任务分解与设备约束的理解，增强多智能体在复杂环境中的协同决策能力，提高任务执行过程中冲突与偏差的处理能力，强化任务的准确性与一致性，提升任务目标的收敛性与稳定性，推动多智能体协同工作的稳健性，最终实现更高效的资源利用与任务完成效果。

本发明授权基于动态知识流的大模型与多智能体协同决策方法在权利要求书中公布了：1.基于动态知识流的大模型与多智能体协同决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取高层语义目标的分解特性，通过联合建模分析静态知识与动态信息间的融合关系，提取设备约束与环境变量的层级结构，结合语义解析模型与任务约束规则，输出多智能体协同初始决策集； 所述多智能体协同初始决策集的获取步骤具体为： S111：获取高层语义目标的分解特性，通过联合建模分析静态知识与动态信息间的融合关系，提取设备约束与环境变量的层级结构，结合语义解析模型与任务约束规则，输出多维任务结构的初步建模模型； S112：基于所述多维任务结构的初步建模模型，执行任务一致性映射与配置规则匹配，构建高层目标分解模型，分析差异化任务层级在非理想条件下的约束冲突分布特性，识别任务分解关键参数变化规律，得到可调式任务分解参数体系； S113：根据所述可调式任务分解参数体系，结合约束冲突分析与多维任务层级之间的耦合关系，评估任务分解误差补偿需求，输出多智能体协同初始决策集； S2：基于所述多智能体协同初始决策集，识别任务分解中的约束冲突与逻辑偏差值，通过筛选符合任务一致性的分解方向，得到一致性校验优化执行路径； 所述一致性校验优化执行路径的获取步骤具体为： S211：基于所述多智能体协同初始决策集，提取任务中多维信息的层级结构，采用公式： ； 计算约束冲突与逻辑偏差值，并结合任务基准识别偏差范围，获取任务层级映射值组； 其中，C代表约束冲突与逻辑偏差值，代表第i个任务的信息偏差度，代表任务i的基准参考值，代表任务i的实际执行时间，代表任务i的预期执行时间，n为任务总数； S212：调用所述任务层级映射值组，监测偏差极值节点的任务响应，分析约束冲突环境下任务的方向性变化与分布特性，通过变化幅度筛选稳定的任务层级节点，得到任务稳态层级集； S213：根据所述任务稳态层级集，提取任务层级保持性与约束框架耦合度表现一致的任务样本，结合对应节点的任务分布差与逻辑扩展度，计算任务响应冲突抑制指数，通过指数指向的组合路径，得到一致性校验优化执行路径； S3：根据所述一致性校验优化执行路径，提取任务约束序列并行优化理论，分析任务分解中的层级特性，融合分布式协作策略的原理，生成多智能体稳健协同控制指令； S4：调用所述多智能体稳健协同控制指令，比对实时任务执行与期望结果的一致性，对约束冲突进行修正，得到多智能体动态协同调控指令集； 所述多智能体动态协同调控指令集的获取步骤具体为： S411：调用所述多智能体稳健协同控制指令，比较当前任务执行输出与期望结果，通过任务层级偏差、约束框架偏移与任务趋势偏差进行判断，获取任务一致性偏差值； S412：根据所述任务一致性偏差值，调整当前任务执行控制参数组，分析差异化调参结果下的任务输出特性与逻辑一致性差异，采用公式： ； 计算任务偏差调整度量值，选取控制参数组合，得到最优任务控制调整量； 其中，代表任务偏差调整度量值，代表第i个任务偏差值，代表第i个任务目标值，代表第i个任务的影响因子，代表第i个任务的调整因子，n为任务总数； S413：调用所述最优任务控制调整量，结合当前约束冲突向量反馈，对差异化方向约束冲突分量幅度与任务响应之间匹配关系进行重构，优化任务调节序列，得到多智能体动态协同调控指令集。

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