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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市貝鉑智能科技有限公司申請的專利AI智能體生成方法、平臺系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119537959B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510100368.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)AI智能體生成方法、平臺系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲設(shè)備是由車建波設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本AI智能體生成方法、平臺系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種AI智能體生成方法、平臺系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲設(shè)備，包括：獲取規(guī)范化的任務(wù)數(shù)據(jù)集；對規(guī)范化的任務(wù)數(shù)據(jù)集進行特征提取，構(gòu)建為任務(wù)特征數(shù)據(jù)；采用分層分布式架構(gòu)，結(jié)合遺傳算法對智能體的初始參數(shù)進行優(yōu)化，確定智能體的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和初始狀態(tài)，得到初始化的智能體架構(gòu)；基于所述任務(wù)特征數(shù)據(jù)對所述初始化的智能體架構(gòu)進行強化學習訓練與優(yōu)化，生成AI智能體；其中，利用近端策略優(yōu)化算法，利用任務(wù)特征數(shù)據(jù)在模擬環(huán)境中使智能體架構(gòu)反復執(zhí)行，根據(jù)任務(wù)完成的獎勵反饋，不斷調(diào)整智能體架構(gòu)的策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到訓練優(yōu)化后的AI智能體。在本發(fā)明中，使得訓練完成的智能體可以快速適應(yīng)環(huán)境的變化，及時調(diào)整自身策略。

本發(fā)明授權(quán)AI智能體生成方法、平臺系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種AI智能體生成方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取規(guī)范化的任務(wù)數(shù)據(jù)集；其中，所述任務(wù)數(shù)據(jù)集包括歷史任務(wù)數(shù)據(jù)及對應(yīng)的執(zhí)行結(jié)果數(shù)據(jù)；對所述規(guī)范化的任務(wù)數(shù)據(jù)集進行特征提取，構(gòu)建為任務(wù)特征數(shù)據(jù)；采用分層分布式架構(gòu)，結(jié)合遺傳算法對智能體的初始參數(shù)進行優(yōu)化，確定智能體的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和初始狀態(tài)，得到初始化的智能體架構(gòu)；基于所述任務(wù)特征數(shù)據(jù)對所述初始化的智能體架構(gòu)進行強化學習訓練與優(yōu)化，生成AI智能體；其中，利用近端策略優(yōu)化算法，利用所述任務(wù)特征數(shù)據(jù)在模擬環(huán)境中使智能體架構(gòu)反復執(zhí)行，根據(jù)任務(wù)完成的獎勵反饋，不斷調(diào)整智能體架構(gòu)的策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到訓練優(yōu)化后的AI智能體；獲取待部署所述AI智能體的各個終端的終端類型；基于各個終端類型，生成一個基礎(chǔ)部署碼；針對各個終端，基于其對應(yīng)的終端類型，生成終端部署碼；針對各個終端進行AI智能體的部署時，將所述基礎(chǔ)部署碼與所述終端部署碼進行組合，作為各個所述終端對應(yīng)部署所述AI智能體的權(quán)限碼；將所述AI智能體發(fā)送至各個終端時，基于對應(yīng)的權(quán)限碼配置所述AI智能體的部署權(quán)限；所述基于各個終端類型，生成一個基礎(chǔ)部署碼，包括：基于各個終端類型進行編碼，得到特征數(shù)值集；基于特征數(shù)值集構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣，并對關(guān)聯(lián)矩陣進行奇異值分解，取前N個奇異值組合成融合特征向量；基于融合特征向量生成三維曲線和二維圖形；對三維曲線進行傅里葉變換得到頻譜特征向量，對二維圖形計算幾何矩特征向量，將頻譜特征向量與幾何矩特征向量拼接得到最終特征向量；基于橢圓曲線密碼體制加密最終特征向量，得到所述基礎(chǔ)部署碼。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人深圳市貝鉑智能科技有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市龍華區(qū)大浪街道陶元社區(qū)元芬工業(yè)區(qū)F棟201；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。