一种基于大模型面向任务的多智能体协同调度与系统构建方法及系统与流程

本发明涉及智能调度与协同控制，具体涉及针对任务场景下，提出了一种基于大模型的面向任务的多智能体协同调度与系统构建方法及系统。

背景技术：

1、在复杂任务场景（如应急响应、联合作战筹划、大规模资源调度等）中，任务通常涉及感知、分析、决策、规划、控制、执行和评估等多个环节，具有多目标、多阶段、强耦合、多约束以及环境动态变化快等显著特征。随着任务复杂度和实时性要求的持续提升，传统依赖人工筹划和静态规则驱动的任务执行方式已难以满足实际需求，基于智能体（agent）技术的协同调度系统因此成为该领域的研究热点。

2、目前，与本技术相关的现有技术主要分布于以下三类技术路线：

3、一、基于规则引擎或工作流引擎的任务调度技术

4、该类技术通过预定义的业务规则、决策表或工作流模型，将任务执行过程固化为固定的流程模板，依据条件触发规则或按既定路径完成任务流转与执行。代表性方案包括基于 drools、activiti 等规则引擎或工作流引擎的调度系统，以及各类业务流程管理（bpm）平台。

5、该类技术在处理流程固定、规则明确的标准化业务时具有执行效率高、可预期性强的优势。然而，其局限性同样明显：首先，规则和流程需预先人工配置，当任务目标、约束条件或环境状态发生变化时，需要重新编写或调整规则，缺乏动态适应性；其次，规则引擎通常采用中心化控制结构，难以支持多节点自主协同和分布式决策；再者，当任务数量增长或规则规模扩大时，规则冲突和匹配效率问题突出，难以应对具有多阶段耦合和突发扰动的复杂任务场景。

6、二、基于多智能体的协同决策技术

7、该类技术借鉴分布式人工智能理论，通过构建多个具备自主决策能力的智能体，各智能体之间通过通信协商、博弈或市场机制等方式完成任务分配与协同执行。代表性研究包括基于合同网协议（contract net protocol）的任务分配方法、基于市场机制的资源竞拍调度方法，以及基于强化学习的多智能体协作策略等。

8、该类技术在一定程度上克服了规则引擎灵活性不足的问题，增强了系统的分布性和自主性。但现有方案多侧重于智能体之间的协商协议或决策算法，缺少对智能体自身能力的标准化建模与统一管理机制，导致在任务执行过程中出现能力调用不充分、角色匹配不准确等问题。此外，多数多智能体协同方案采用对等协商模式，在面对大规模、多层次、多约束的复杂任务时，协商开销显著增加，收敛速度下降，难以形成全局优化的调度方案。同时，现有方案在任务目标变化或环境扰动发生时，通常依赖局部智能体的独立调整，缺乏系统级的全局重规划与协同重构能力。

9、三、基于大模型或智能体平台的任务规划与执行技术

10、近年来，以大语言模型（large language model, llm）为代表的生成式人工智能技术快速发展，涌现出一批以大模型为核心的智能体构建与任务规划平台，如 autogpt、langchain、metagpt 等。该类技术利用大模型的语义理解、推理和代码生成能力，将自然语言描述的任务目标自动转化为可执行的步骤序列，并通过调用外部工具或api完成具体操作。

11、该类技术在任务理解和自动规划方面展现出较强的能力，能够处理开放式、非结构化的任务指令。然而，现有平台在实际工程化应用中仍面临若干突出问题：其一，大模型生成的规划方案缺乏严格的任务依赖关系校验和资源约束校验，容易产生逻辑错误或不可执行步骤；其二，平台中的智能体通常以“通用助手”形态存在，缺乏面向特定领域（如侦察、控制、评估等）的专业化角色定义和能力边界划分，难以适应需要多角色分工、多工具协同的专业场景；其三，当前平台多采用单智能体串行执行或简单的主从式调用模式，尚未建立起面向复杂任务的层次化协同架构和全局优化调度机制；其四，当环境状态或任务目标发生动态变化时，已有方案往往需要重新生成完整规划，缺乏基于执行反馈的局部调整和实时重构能力。

12、综上所述，上述三类现有技术在面向复杂任务应用时，分别存在如下共性不足：

13、（一）任务理解与分解能力不足。现有系统普遍依赖人工预设的规则模板或固定流程来组织任务，难以对复杂任务的目标语义、要素依赖、优先级关系和动态约束进行自动化深度理解与合理拆解，导致任务划分粗放、执行流程僵硬。

14、（二）智能体能力建模与匹配机制缺失。不同智能体在感知能力、推理能力、知识结构、工具接口、响应时延和适用场景等方面存在显著差异，而现有方案缺乏统一的能力建模规范、能力标签体系和质量评估标准，导致在多智能体协同过程中出现角色定位模糊、能力调用不匹配、重复计算或相互等待等问题。

15、（三）协同调度缺乏全局优化和动态重构能力。多数现有方案局限于静态任务分配或局部策略优化，缺少全局状态感知、资源冲突消解和任务抢占机制，在通信带宽受限、算力波动、情报不完整、优先级变化等实际条件下，难以实现多智能体群体的稳定调度。更关键的是，当环境状态或任务目标发生变化时，现有系统无法快速完成执行链路的重新规划与实时重构，系统的动态适应能力和连续性保障能力明显不足。

16、（四）缺乏统一的技术框架。现有技术分散于规则驱动、协商调度和大模型规划等不同方向，尚未形成一套能够兼顾智能体设计开发、多智能体协同运行以及方案全局优化调度与实时重构的统一技术方案，制约了复杂任务场景下多智能体系统的工程化部署和实际效能发挥。

17、因此，亟需提出一种面向任务的多智能体协同调度方法，能够将智能体的标准化设计开发、面向任务目标的动态协同编排以及在复杂对抗环境下的全局优化调度与实时重构纳入统一的技术框架，以全面提升复杂场景下的任务筹划效率、协同执行能力和系统动态适应性。

技术实现思路

1、基于上述背景技术中现有技术存在的任务理解不深、智能体能力匹配不准、缺乏全局优化调度与动态重构能力以及缺少统一技术框架的缺陷，本发明提供一种基于大模型的面向任务的多智能体协同调度与系统构建方法及系统，旨在通过智能体标准化设计开发、面向任务目标的动态协同编排以及全局优化调度与实时重构机制的有机融合，构建一套覆盖多智能体系统设计、运行与优化全流程的统一技术方案，以全面提升复杂任务场景下的任务筹划效率、协同执行能力和系统动态适应性。

2、第一方面，本发明提供一种基于大模型的面向任务的多智能体协同调度与系统构建方法，包括：

3、智能体设计开发步骤：基于自然语言输入对智能体进行角色建模、职责解析和能力定义，生成包含角色名称、职责边界、行为规则、协作关系及调用权限的标准化配置结果，并建立智能体能力库；

4、多智能体协同运行步骤：根据输入任务的目标要求、任务类型、优先级、依赖关系及资源消耗特征，从所述智能体能力库中自动匹配目标智能体，对复杂任务进行分解、排序、组装与调度，形成结构化的协同执行链路，并基于统一上下文管理机制、标准化消息通信机制及协同状态同步机制实现多智能体之间的信息共享与协同决策；

5、全局优化调度与实时重构步骤：基于多智能体协同运行架构，围绕任务目标、优先级、依赖关系、态势变化及智能体运行状态对执行链路进行统一评估与动态编排，当外部环境、任务目标或资源状态发生变化时，触发执行链路的实时重构。

6、在一些实例中，所述智能体设计开发步骤中，所述角色建模包括对智能体的感知能力、认知能力、决策能力和执行能力进行分层配置与细化管理，围绕任务场景对知识源、规则库、工具链、模型参数、输入输出接口及行为约束进行统一编排。

7、在一些实例中，所述智能体设计开发步骤中，还支持标准操作流程建模与任务流程设计，对复杂任务进行任务拆解、流程节点定义、节点间依赖关系建模、输入输出关系配置及执行条件设定，将自然语言形式的任务描述自动转换为结构化任务单、流程模板及可执行流程模型。

8、在一些实例中，所述多智能体协同运行步骤中，基于任务拓扑关系、前后置依赖关系、资源占用情况及时间约束，对多个智能体实施顺序调度、并行调度或混合调度，以满足复杂任务场景下分布式协同处理的需求。

9、在一些实例中，所述多智能体协同运行步骤中，构建分层式多智能体协同架构，将多个智能体组织为指挥层、协调层和执行层等不同功能层级，通过所述统一上下文管理机制、标准化消息通信机制及协同状态同步机制实现跨层级的信息传递与协同决策。

10、在一些实例中，所述全局优化调度与实时重构步骤中，通过多智能体之间的状态感知、信息共享、协同推理与联合决策，对侦察、分析、决策、规划、指挥和执行环节进行全局统筹，将任务组织为可调度、可优化的协同执行链路。

11、在一些实例中，所述全局优化调度与实时重构步骤中，当监测到资源冲突、任务阻塞或执行偏差时，触发重调度策略，对智能体分工和执行顺序进行动态调整；当外部环境、任务目标、敌情态势或资源状态发生变化时，对任务分解结果、智能体分工关系、执行路径、资源配置及协同策略进行重规划。

12、第二方面，本发明提供一种基于大模型的面向任务的多智能体协同调度与系统构建系统，包括：

13、智能体设计开发模块，用于基于自然语言输入对智能体进行角色建模、职责解析和能力定义，生成标准化配置结果并建立智能体能力库；

14、多智能体协同运行引擎，用于根据任务目标、依赖关系及资源约束从所述能力库中自动匹配智能体，对任务进行分解、排序与编排形成协同执行链路，并通过统一上下文管理、标准化消息通信及协同状态同步实现多智能体协同执行；

15、全局优化调度与实时重构模块，用于对执行链路进行动态评估与编排，并在环境或任务状态变化时触发执行链路的实时重构与重规划。

16、在一些实例中，所述智能体设计开发模块提供可视化设计界面、模块化能力组件及标准化配置机制，支持智能体角色设计、能力构建、任务流程定义和配置管理的一体化处理。

17、在一些实例中，所述多智能体协同运行引擎围绕任务输入、能力匹配、流程编排、执行监控和结果反馈形成闭环控制，当监测到资源冲突、任务阻塞或执行偏差时触发重调度策略。

18、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

19、本发明通过将智能体设计开发、多智能体协同运行与全局优化调度及实时重构三个步骤有机整合，构建了覆盖多智能体系统全生命周期的统一技术框架，摒弃了传统方案中各环节相互割裂、依赖人工经验配置和静态任务分配的缺陷；借助自然语言驱动的标准化智能体生成与能力库匹配机制，实现了从角色建模到任务调度的自动化转换，显著降低了系统构建门槛并提升了智能体配置的一致性与复用性；同时，通过协同执行链路的结构化编排以及基于执行反馈的动态重规划能力，使系统能够在环境、目标或资源状态变化时快速调整分工与路径，避免了局部扰动导致的全局效率下降，三个步骤之间形成数据闭环与功能耦合，产生协同增效，从而全面提升了复杂任务场景下的筹划效率、协同执行能力和动态适应性。