一种面向业务场景的智能体自动生成系统的制作方法

本发明涉及人工智能，具体为一种面向业务场景的智能体自动生成系统。

背景技术：

1、随着大语言模型和人工智能技术的快速发展，基于智能体的自动化系统在业务流程处理、智能客服、数据分析等领域得到了广泛应用。为降低智能体构建的技术门槛，现有技术已尝试利用大语言模型实现智能体的自动化生成。例如，有方案通过大语言模型验证伪代码架构并生成静态代码，以实现安全、可预测的智能体性能；有方案基于能力发现机制，通过构建能力接口并利用大语言模型分析指令来实现智能体的自动化构建；还有方案通过识别接口间的依赖关系生成对应的交互卡片，并构建全链路执行状态监测。此外，基于图结构语义融合的端到端智能体自动化构建方法，通过融合图结构知识与大语言模型的生成能力，实现了智能体的端到端自动化构建。从自然语言到可执行流程的智能体技术方案中，也已引入工具注册中心维护工具元数据、能力匹配引擎基于推理链动态筛选可用工具等机制。

2、然而，上述现有技术仍存在明显的不足。其一，现有智能体生成方案多为单向的线性生成过程，即根据用户输入一次性完成智能体的构建和部署，智能体生成后其行为逻辑和配置参数通常是固定的，缺乏运行时监测与动态优化机制，当业务负载、外部接口性能或资源环境发生变化时，智能体的执行效能可能发生劣化，而系统无法自主感知和修复。其二，现有系统在智能体生成过程中对业务场景特征的利用不够充分，缺乏根据实际业务场景特征动态适配生成策略的能力，导致生成的智能体往往是通用方案，难以满足特定业务场景的个性化需求。其三，现有基于llm的智能体系统普遍存在任务规划易失控、工具调用参数错误频发、多工具编排混乱、可观测性不足以及自适应能力缺位等问题。其四，现有技术中缺乏设计态与执行态之间的双向反馈机制，无法将运行阶段的实际效能信息反馈至智能体的生成和构造阶段，难以形成从生成到运行再到优化的完整闭环。

技术实现思路

1、本发明为了解决现有技术的问题，提供了一种面向业务场景的智能体自动生成系统。

2、为了解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：第一方面，一种面向业务场景的智能体自动生成系统，包括：

3、业务场景感知模块，配置为获取用户输入的业务需求信息，对所述业务需求信息进行多模态语义解析，识别目标业务场景的类型和场景特征参数；所述多模态语义解析包括对文本输入、语音输入、流程图输入和表格输入中至少两种模态的联合语义理解；

4、场景自适应引擎，配置为根据所述场景特征参数，从预构建的领域知识图谱中检索与所述目标业务场景相匹配的领域知识，并基于检索到的领域知识动态适配智能体生成策略；所述领域知识图谱包含业务领域实体、实体间关系、业务规则以及历史生成案例；

5、智能体自动构建模块，配置为根据适配后的生成策略，将所述目标业务场景拆解为多个子任务，确定各子任务之间的任务依赖关系和任务约束条件，通过能力图谱匹配为各子任务分配对应的能力接口，生成包含一个或多个智能体的智能体集合以及智能体之间的交互关系；

6、交互式迭代优化模块，配置为向用户展示生成的智能体集合的候选方案及生成推理过程，接收用户的反馈指令，基于所述反馈指令对所述智能体集合进行迭代调整，并将用户确认的优化结果写入长期记忆库；

7、部署与执行模块，配置为将经用户确认的智能体集合部署至目标业务系统，生成应用程序编程接口以实现与所述目标业务系统的对接，并执行所述智能体集合以完成所述目标业务场景对应的业务任务；

8、运行时监测反馈模块，分别与所述智能体自动构建模块、所述场景自适应引擎和所述部署与执行模块耦接；

9、所述运行时监测反馈模块包含：

10、状态采集单元，配置为在所述部署与执行模块执行所述智能体集合的过程中，按预设采样周期实时采集各子任务的实际执行效能参数和资源争用冲突记录；所述实际执行效能参数至少包括接口响应延迟、令牌消耗速率和结果准确率；

11、约束因子生成单元，配置为将所述实际执行效能参数与预设的效能基准阈值进行比较，生成第一调整信号；以及，将所述资源争用冲突记录与预设的冲突规则库进行匹配，生成第二调整信号；

12、反馈执行单元，配置为将所述第一调整信号输出至所述智能体自动构建模块，同时将所述第二调整信号输出至所述场景自适应引擎；

13、所述智能体自动构建模块响应于所述第一调整信号，在后续子任务的能力接口筛选中动态降低实际响应延迟高于对应阈值且实际结果准确率低于对应阈值的能力接口的匹配优先序；

14、所述场景自适应引擎响应于所述第二调整信号，从预定义的备用策略模板库中召回与当前资源争用冲突类型相对应的补偿策略模板，并将所述补偿策略模板与当前已适配的智能体生成策略进行策略融合，生成增强型生成策略；

15、所述增强型生成策略被所述智能体自动构建模块调用后产生的新的执行效能参数，由所述状态采集单元再次采集并输入至所述约束因子生成单元，形成闭环迭代优化。

16、优选地，所述业务场景感知模块包括：

17、多模态输入接口，配置为接收文本、语音、流程图和表格中至少一种模态的业务需求输入；

18、模态融合编码器，配置为对不同模态的输入分别进行特征提取，并通过跨模态注意力机制将各模态特征融合为统一的业务语义向量；所述跨模态注意力机制基于transformer架构实现，以第一模态特征为查询向量、第二模态特征为键向量和值向量进行注意力计算；

19、场景分类器，配置为基于所述业务语义向量对所述目标业务场景进行分类，输出场景类型标识和场景特征参数向量；所述场景特征参数包括业务领域类别、任务复杂度等级、预期输出类型和合规要求等级，其中所述任务复杂度等级根据子任务数量预期值和接口调用深度预期值综合确定。

20、优选地，所述场景自适应引擎包括：

21、场景-知识检索器，配置为根据所述场景特征参数构建检索查询向量，在所述领域知识图谱中进行向量检索，召回与所述目标业务场景相关的候选知识子图；所述向量检索采用基于faiss索引的近似最近邻搜索，召回数量为，的取值范围为5至20；所述领域知识图谱为面向不同业务领域预先构建的角色-任务-工具-数据四元组知识库；

22、策略适配器，配置为基于检索到的候选知识子图，从预定义的生成策略模板库中选择适配的基础生成策略模板，并根据所述场景特征参数对所述基础生成策略模板进行参数化调整，得到定制化生成策略；所述参数化调整包括根据所述任务复杂度等级调整子任务拆解的递归深度、根据所述预期输出类型调整输出格式约束规则、根据所述合规要求等级调整权限校验强度；

23、策略验证器，配置为对所述定制化生成策略进行合规性校验和可行性评估，在评估通过后将所述定制化生成策略输出至所述智能体自动构建模块；所述合规性校验至少包括数据隐私合规校验和接口权限合规校验。

24、优选地，所述智能体自动构建模块包括：

25、任务分解器，配置为根据所述目标业务场景的业务目标，利用大语言模型结合所述领域知识图谱，将所述业务目标递归拆解为层次化的子任务集合，并识别各子任务之间的数据依赖、时序依赖和资源依赖关系；所述递归拆解的停止条件为当前子任务在所述能力接口库中存在至少一个可匹配的能力接口；

26、能力匹配引擎，配置为构建能力接口库并对各能力接口进行向量化存储，所述向量化存储通过将各能力接口的名称、描述信息、输入输出参数结构和调用示例拼接后输入bert模型进行编码实现；根据各子任务的描述信息与所述能力接口库中的能力描述信息进行语义匹配，计算各子任务描述向量与各能力接口向量之间的余弦相似度，为每个子任务召回相似度排名前n的候选能力接口集合，

n的取值范围为3至10；

27、装配器，配置为根据所述任务依赖关系和所述任务约束条件，从各子任务的候选能力接口集合中选择最优能力接口进行组合装配，生成所述智能体集合及各智能体之间的交互关系；所述最优能力接口的选择依据为各能力接口的综合匹配得分，所述综合匹配得分由所述余弦相似度和能力接口的可靠性评分加权求和确定，所述可靠性评分根据历史调用成功率和平均响应时间动态更新；

28、输出类型约束器，配置为根据所述目标业务场景的预期输出类型，对所述智能体集合的输出格式和数据结构进行约束规范，所述约束规范以json schema格式表达。

29、优选地，所述交互式迭代优化模块包括：

30、推理链可视化单元，配置为在所述智能体集合的生成过程中，以图形化方式展示从业务需求解析到智能体装配完成的全链路推理过程，所述全链路推理过程包括各决策节点的思考依据、引用的知识来源和候选方案的评估得分；所述图形化方式采用有向无环图展示各决策节点之间的推导关系；

31、反馈接收单元，配置为提供图形化交互界面，接收用户对所述候选方案的确认、修改和否决操作；所述修改操作包括替换指定子任务对应的能力接口、调整子任务的执行顺序和修改任务约束条件中的至少一种；

32、增量优化单元，配置为根据用户的修改指令，在保持已确认子任务配置不变的前提下，对未确认子任务对应的能力接口进行局部重新匹配和替换，所述局部重新匹配仅针对被修改子任务所在子树进行，不涉及全量重新生成；

33、记忆更新单元，配置为将用户确认的最终智能体配置、对应的业务场景特征和用户偏好信息写入所述长期记忆库；所述长期记忆库采用向量数据库实现，以业务场景特征向量为索引、以最终智能体配置为存储值，用于后续同类业务场景的生成策略初始化。

34、优选地，所述部署与执行模块包括：

35、接口生成器，配置为根据所述智能体集合中各智能体的能力接口签名，自动生成符合表述性状态传递规范或图形查询语言规范的应用程序编程接口文档和接口代码；

36、执行引擎，配置为按照所述任务依赖关系调度各智能体的执行顺序，管理各智能体之间的数据传递和状态同步；所述调度方式基于有向无环图的拓扑排序实现，当存在多个入度为零的子任务时，采用并行调度策略同时执行；

37、异常处理器，配置为监测各智能体的执行状态，在检测到异常时执行预设的异常处理逻辑，所述异常处理逻辑包括任务重试、降级执行和断点续跑；所述任务重试采用指数退避策略，初始重试间隔为1秒，最大重试次数为3次；所述断点续跑以子任务为粒度记录执行完成状态，在系统恢复后从第一个未完成的子任务继续执行；

38、执行日志记录器，配置为记录所述智能体集合执行全过程的决策依据、中间状态和最终结果，生成可追溯的执行审计日志；所述执行审计日志采用区块链哈希链结构存储，每个日志区块包含前一区块的哈希值、当前时间戳和执行事件记录。

39、优选地，所述状态采集单元中，所述接口响应延迟的预设效能基准阈值为单次调用响应时长不超过500毫秒，所述令牌消耗速率的预设效能基准阈值为每秒不超过1000个令牌，所述结果准确率的预设效能基准阈值为不低于95%；

40、所述约束因子生成单元将所述实际执行效能参数与预设的效能基准阈值进行比较的方式为：分别计算各参数的实际测量值与对应阈值的偏差比率，偏差比率的计算公式为，当所述偏差比率超过预设偏差容限时，所述预设偏差容限为±10%，生成携带偏差比率数值和对应能力接口标识的所述第一调整信号；

41、所述资源争用冲突记录包括多个子任务在同一时间窗口内对同一数据库连接池、同一计算资源或同一外部应用程序接口的竞争请求记录；所述时间窗口的时长为5秒；所述冲突规则库中包含不同冲突类型对应的冲突等级和预设缓解动作，所述冲突等级分为低、中、高三档，所述预设缓解动作包括增加资源配额、启用请求排队和实施限流中的至少一种。

42、优选地，所述智能体自动构建模块响应于所述第一调整信号降低能力接口匹配优先序的具体方式为：

43、所述能力匹配引擎接收所述第一调整信号后，从中提取各能力接口对应的偏差比率数值；

44、根据所述偏差比率数值计算各能力接口的惩罚系数，计算公式为，其中为所述偏差比率数值，为预设的比例系数，的取值范围为0.5至1.0，的取值范围为0至0.6；

45、将各子任务描述向量与各能力接口向量的原始余弦相似度分值乘以（1-对应能力接口的惩罚系数），得到修正后的综合匹配得分；

46、基于所述修正后的综合匹配得分重新确定各子任务的候选能力接口排序，将修正后综合匹配得分低于预设入围阈值的能力接口从候选集合中剔除，所述预设入围阈值为0.3。

47、优选地，所述场景自适应引擎响应于所述第二调整信号生成增强型生成策略的具体方式为：

48、所述策略适配器提取当前已适配的智能体生成策略的策略参数矩阵，作为第一特征表示；所述策略参数矩阵包含场景分类参数、任务拆解参数、能力匹配权重和输出约束参数的数值化表示；

49、根据所述第二调整信号中携带的资源争用冲突类型，从所述备用策略模板库中召回对应的补偿策略模板，提取所述补偿策略模板的参数矩阵，作为第二特征表示；

50、通过交叉注意力机制对所述第一特征表示和所述第二特征表示进行深度融合，具体包括：将所述第一特征表示作为查询矩阵，所述第二特征表示作为键矩阵和值矩阵，计算注意力权重矩阵，其中为特征维度，融合特征矩阵；基于所述融合特征矩阵，通过前馈神经网络生成所述增强型生成策略，所述增强型生成策略同时包含当前已适配的智能体生成策略的场景适配参数和所述补偿策略模板的并发控制参数，所述并发控制参数至少包括资源隔离等级和并发请求限流阈值；

51、所述场景自适应引擎将所述增强型生成策略推送至所述智能体自动构建模块，替换当前已适配的智能体生成策略。

52、第二方面，一种面向业务场景的智能体自动生成方法，包括以下步骤：

53、步骤s1，获取用户输入的业务需求信息，对所述业务需求信息进行多模态语义解析，识别目标业务场景的类型和场景特征参数；

54、步骤s2，根据所述场景特征参数，从预构建的领域知识图谱中检索与所述目标业务场景相匹配的领域知识，基于检索到的领域知识动态适配智能体生成策略；

55、步骤s3，根据适配后的生成策略，将所述目标业务场景拆解为多个子任务，确定各子任务之间的任务依赖关系和任务约束条件，通过能力图谱匹配为各子任务分配对应的能力接口，生成包含一个或多个智能体的智能体集合以及智能体之间的交互关系；

56、步骤s4，向用户展示生成的智能体集合的候选方案及生成推理过程，接收用户的反馈指令，基于所述反馈指令对所述智能体集合进行迭代调整，并将用户确认的优化结果写入长期记忆库；

57、步骤s5，将经用户确认的智能体集合部署至目标业务系统，生成应用程序编程接口以实现与所述目标业务系统的对接，执行所述智能体集合以完成所述目标业务场景对应的业务任务；

58、步骤s6，在执行所述智能体集合的过程中，按预设采样周期实时采集各子任务的实际执行效能参数和资源争用冲突记录；所述实际执行效能参数至少包括接口响应延迟、令牌消耗速率和结果准确率；

59、步骤s7，将所述实际执行效能参数与预设的效能基准阈值进行比较，生成第一调整信号；以及，将所述资源争用冲突记录与预设的冲突规则库进行匹配，生成第二调整信号；

60、步骤s8，将所述第一调整信号反馈至步骤s3的能力匹配过程中，动态降低实际响应延迟高于对应阈值且实际结果准确率低于对应阈值的能力接口的匹配优先序；同时，将所述第二调整信号反馈至步骤s2的策略适配过程中，从备用策略模板库中召回与当前资源争用冲突类型相对应的补偿策略模板，并将所述补偿策略模板与当前已适配的智能体生成策略进行策略融合，生成增强型生成策略；

61、步骤s9，将步骤s8中生成的所述增强型生成策略作为更新后的智能体生成策略，返回步骤s5执行下一轮次的智能体集合，并将新产生的执行效能参数重新输入至步骤s6，形成闭环迭代优化。

62、本发明的有益效果为：

63、1.本发明提供的一种面向业务场景的智能体自动生成系统及方法，通过多模态业务需求语义解析、领域知识图谱驱动的场景自适应策略生成、基于能力图谱匹配的智能体自动装配、运行时执行效能参数与资源争用冲突的实时监测，以及基于监测结果生成的双向调整信号对智能体自动构建阶段的能力接口匹配优先序和场景自适应阶段的策略参数进行协同反馈，形成了从设计态到执行态再到设计态的双向闭环优化机制。该机制一方面通过将接口响应延迟、令牌消耗速率和结果准确率等实际执行效能参数与预设基准阈值的偏差比率量化为各能力接口的惩罚系数，以修正余弦相似度匹配得分的方式动态压低劣化能力接口在后续匹配中的优先序，从而抑制性能衰减因素对智能体生成质量的持续影响；另一方面通过将资源争用冲突类型与冲突规则库匹配后，以交叉注意力机制将备用补偿策略模板中的并发控制参数与当前生成策略参数进行深度融合，生成兼具场景适配特性和资源竞争应对能力的增强型生成策略，使后续生成的智能体在执行过程中具备主动规避资源冲突的能力。两条反馈路径分别作用于智能体自动构建模块和场景自适应引擎，并通过执行效能参数的持续采集和迭代输入形成闭合联动，使得系统能够在持续运行中不断自我修正和进化，显著提升了智能体生成系统在动态业务环境下的自适应能力和长期运行稳定性。

64、2.本发明通过引入交互式迭代优化模块，在智能体自动生成过程中将任务拆解、能力匹配和装配决策的全链路推理过程以图形化方式向用户透明展示，使用户能够直观理解各决策节点的推导依据和候选方案的评估结果，并通过增量优化机制在用户修改指令下发后仅对受影响的局部子树进行重新匹配和替换，在保证用户可控性的同时避免了全量重新生成带来的计算开销。记忆更新单元将用户确认的最终配置与业务场景特征关联存储至长期记忆库，使得后续同类场景的生成策略初始化可直接复用历史成功经验，实现了生成经验在跨业务场景间的迁移和累积，进一步提升了智能体生成的质量一致性和效率。同时，部署与执行模块中基于有向无环图拓扑排序的并行调度策略、基于指数退避的任务重试与断点续跑机制，以及基于区块链哈希链结构的不可篡改执行审计日志，共同确保了智能体集合在实际业务系统中的可靠执行和全流程可追溯，使系统在高合规性要求的业务场景中具备工业级可用性。