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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于多智能体协同的问题求解系统及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：CN121235064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511797989.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于多智能体协同的问题求解系统及方法是由纪荣嵘;蒋易耕;郑侠武设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体协同的问题求解系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体协同的问题求解系统及方法，该系统针对现有大型语言模型在复杂科学问题推理中存在的可靠性低、效率低下、缺乏错误检测机制等缺陷，提出“分解‑验证‑征服”架构，包含规划器、验证器、聚合器、评估器四个核心智能体。规划器智能体动态选择问题处理策略，验证器智能体执行多层次科学合理性验证，聚合器智能体实现依赖关系驱动的方案合并，评估器智能体判断问题简化程度。实验表明，本系统在AIME、GPQA‑Diamond等数据集上准确率显著提升，具备高可靠性、可解释性与适应性，可广泛应用于高风险科学推理场景。

本发明授权一种基于多智能体协同的问题求解系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体协同的问题求解系统，其特征在于，包括规划器智能体、验证器智能体、聚合器智能体、评估器智能体及交互接口模块，各智能体通过标准化接口实现协同工作；所述基于多智能体协同的问题求解系统采用分解-验证-征服架构执行科学问题求解，具体包括： 所述规划器智能体接收结构化问题输入，维护动态扩展的解决方案树，通过启发式节点选择策略选择待扩展节点并自适应决策问题处理策略；所述处理策略包括问题等价变换、问题分解及直接求解； 所述规划器智能体的启发式节点选择策略包括优先级规则，优先级规则的具体过程为：优先选择深度小于阈值的节点、优先选择入度为0的无依赖节点、排除所有转换均失败的节点；所述处理策略的决策逻辑为Strategy=PlannerN,Context；其中，Strategy为对选定节点可执行的策略；Planner·为规划智能体根据节点的信息决定对选定节点所采取的策略；N为选定节点；Context为包含解决方案树状态及历史处理信息； 所述验证器智能体对规划器智能体发起的转换操作执行多层次验证，多层次验证包括等价变换验证与问题分解验证，验证失败时生成包含错误原因的反馈信息； 所述验证器智能体的等价变换验证维度包括原问题与变换后问题的解双向包含性、变换过程的领域约束符合性、问题本质语义保真性；所述验证器智能体的问题分解验证维度包括子问题集合的求解范围完全覆盖性、子问题信息完整性、依赖关系标注准确性、分解策略的领域原理符合性； 所述评估器智能体对解决方案树的叶子节点问题进行复杂度评估，判断是否满足直接求解条件； 所述聚合器智能体构建子问题依赖图，采用拓扑排序算法处理依赖关系，通过递归合并机制整合子问题解决方案，输出原问题最终答案； 所述聚合器智能体的合并机制包括三阶段：依赖关系解析阶段构建子问题依赖图，拓扑排序阶段采用Kahn算法确定求解顺序，递归合并阶段针对等价变换节点执行解继承、针对分解节点执行多解整合；所述合并机制还包括汇聚节点优化：当分解产生的子问题中存在唯一不被其他子问题依赖的节点时，直接采用节点的解作为父问题解。

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