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龙图腾网获悉北京信诺时代科技发展有限公司申请的专利一种基于大模型的多智能体交互意图理解与协同控制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：CN120952060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511483851.0，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种基于大模型的多智能体交互意图理解与协同控制方法是由何凯;蔡云云;孙志斌设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的多智能体交互意图理解与协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及大模型驱动推理技术领域，具体公开了一种基于大模型的多智能体交互意图理解与协同控制方法，包括以下步骤：S1、环境与多源异构交互信息感知；S2、大模型驱动的分层意图理解；S3、意图引导的协同策略生成；S4、动作执行与闭环在线优化；本发明通过全链路技术创新，显著提升多智能体系统的意图理解精度、协同控制效率与场景适配能力，为复杂场景下的多智能体协同应用提供核心技术支撑，具备极高的工程应用价值与产业推广潜力。

本发明授权一种基于大模型的多智能体交互意图理解与协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的多智能体交互意图理解与协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、环境与多源异构交互信息感知：多个智能体通过自身搭载的传感器及智能体间的分布式通信链路，实时采集两类信息并形成各智能体的局部观测序列； 一是环境状态信息，至少包含智能体自身位置、速度、任务进度及环境障碍物分布； 二是邻域交互信息，至少包含邻域智能体的通信指令、已执行动作反馈及任务协作请求；其中，，表示智能体在时间步的单步观测数据，为观测历史窗口大小，且，根据任务复杂度动态调整； S2、大模型驱动的分层意图理解：将步骤S1得到的局部观测序列输入至一个经过预训练和任务微调的大语言模型中，该大语言模型作为核心推理引擎，输出对邻域内其他智能体的层次化意图理解结果；层次化意图理解结果至少包含三类子意图； 用于表征智能体最终目标的目标意图 用于预测未来动作的行为意图 用于量化协作需求的协作意图，即 S3、意图引导的协同策略生成：基于步骤S2的层次化意图理解结果，各智能体调用一个中心化训练-分布式执行架构的协同策略网络，生成满足全局任务目标的协同控制动作；协同策略网络的参数更新由一个复合奖励函数引导，该复合奖励函数同时包含环境交互奖励与意图一致性奖励； S4、动作执行与闭环在线优化：各智能体执行步骤S3生成的协同控制动作，并将动作执行后的新环境状态、邻域智能体反馈意图及奖励值组成闭环数据，反馈至大语言模型与协同策略网络； 其中，大语言模型基于闭环数据微调意图推理参数，协同策略网络基于闭环数据更新控制策略，实现意图理解、动作生成和反馈优化的端到端闭环。

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