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龙图腾网获悉北京中数睿智科技有限公司申请的专利基于图结构语义融合的端到端智能体的自动化构建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：CN120235181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510703476.X，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权基于图结构语义融合的端到端智能体的自动化构建方法是由韩涵;王甫宁;何江;和龙博;孙昊;夏暄;陈善君设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图结构语义融合的端到端智能体的自动化构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于图结构语义融合的端到端智能体的自动化构建方法。所述方法包括以下步骤：接收用户输入的业务需求数据；对业务需求数据进行业务目标以及需求约束条件分析，生成智能体的核心工作流框架；将智能体的核心工作流框架进行端到端执行路径分析，得到端到端工作流；构建动态演化语义图谱；基于端到端工作流构建端到端调用链执行策略，并根据动态演化语义图谱进行智能体实例封装以及智能体实例强化学习增强处理，从而自动化地构建端到端智能体。本发明通过融合图结构知识与大语言模型的生成能力，为各类复杂业务场景提供了一种高效、精准、可扩展的智能体自动化构建方案。

本发明授权基于图结构语义融合的端到端智能体的自动化构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图结构语义融合的端到端智能体的自动化构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：接收用户输入的业务需求数据；对业务需求数据进行业务目标以及需求约束条件分析，得到结构化需求参数；根据结构化需求参数进行技术蓝图处理，得到初步端到端技术蓝图；其中，对业务需求数据进行业务目标以及需求约束条件分析包括： 对业务需求数据进行标记化预处理，得到标记化需求文本； 基于decoder-only架构对标记化需求文本进行多层自注意力层级关联处理，以捕获文本中长距离依赖关系和深层次语义表示，得到需求文本上下文表示数据； 对需求文本上下文表示数据进行自回归处理，并通过decoder-only架构中多头注意力机制和前馈神经网络提取关键实体与关系信息，得到领域实体信息列表； 对需求文本上下文表示数据进行意图理解，并识别用户的主要业务意图，生成业务意图标签数据； 根据业务意图标签数据进行业务目标描述处理，同时从领域实体信息列表中提取与该业务目标直接相关的核心实体作为目标主体或客体，得到初步业务目标实体对； 对需求文本上下文表示数据进行上下文条件推理，并进行约束条件处理，生成业务约束条件； 根据初步业务目标实体对以及需求约束条件进行结构化参数映射处理，得到结构化需求参数； 步骤S2：对初步端到端技术蓝图进行动态工作流处理，生成智能体的核心工作流框架；根据结构化需求参数进行多模态语境理解，得到多模态上下文语境信息；基于多模态上下文语境信息将智能体的核心工作流框架进行端到端执行路径分析，得到端到端工作流；其中，基于多模态上下文语境信息将智能体的核心工作流框架进行端到端执行路径分析： 根据智能体的核心工作流框架提取每个任务节点的预期输入、输出及依赖关系，生成节点接口依赖数据； 根据节点接口依赖数据以及多模态上下文语境信息进行节点信息聚合，得到节点上下文信息包； 基于React机制中的思考步骤对节点上下文信息包进行任务事件执行推理，得到节点执行推理序列； 基于React机制中的行动步骤对节点执行推理序列进行任务操作确定，得到节点动作指令数据； 基于React机制中的观察步骤对节点动作指令数据进行模拟执行，得到节点预期观测数据； 迭代执行思考、行动以及观察步骤，直至覆盖初步端到端技术蓝图中所有中间环节，并将节点执行推理序列、节点动作指令数据以及节点预期观测数据进行端到端执行路径串联，从而形成超长思维链； 利用超长思维链确定工作流的节点与路径，得到端到端工作流； 步骤S3：根据结构化需求参数获取多模态数据，并构建动态演化语义图谱；对动态演化语义图谱进行查询节点动态激活，生成高激活候选节点数据；基于高激活候选节点数据对动态演化语义图谱进行知识片段动态选择，得到优选知识片段； 步骤S4：基于端到端工作流构建端到端调用链执行策略；通过端到端调用链执行策略以及动态演化语义图谱进行智能体实例封装，并进行智能体实例强化学习增强处理，从而自动化地构建端到端智能体。

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