一种多Agent协同的建筑方案布局分布式设计系统

本发明涉及人工智能辅助建筑设计，具体涉及一种多agent协同的建筑方案布局分布式设计系统。

背景技术：

1、建筑方案布局设计是建筑工程设计链条中最上游的关键环节，其实质是将场地边界、功能需求、面积指标、空间关系与建筑技术规范等多维约束条件映射为具体的空间组织方案，涵盖场地条件解析、技术规范检索、历史案例参照、功能分区组织与流线规划等多类强专业性任务。尤其是在医疗、教育、办公等功能复合型公共建筑的设计中，设计师需要同时协调数十项强制性规范条文、复杂的洁污分区与医患流线关系以及多变的场地条件，设计决策高度依赖专业知识的准确获取与多目标的综合权衡。

2、随着人工智能技术的发展，建筑方案布局的智能化生成主要沿以下三条技术路线展开。

3、第一条技术路线是基于神经网络的布局生成方法。这类方法以生成对抗网络与扩散模型为代表，例如nauata等人提出的house-gan（european conference on computervision，2020年）将房间类型与空间邻接关系编码为图约束进行平面生成；其改进版本house-gan++引入迭代细化机制提升生成质量；chai等人提出的layoutdm（proceedings ofthe ieee/cvf conference on computer vision and pattern recognition，2023年，chai s）结合transformer架构增强扩散模型的全局依赖建模能力。这类方法存在两方面固有缺陷：其一，数据驱动的隐式学习严重依赖大规模标注样本，而建筑平面数据以cad文件、pdf图像等非结构化形式存储，标注成本高、数据异构性强，公开高质量数据集大多局限于住宅场景，导致医疗、教育等数据稀缺建筑类型长期游离于技术覆盖之外；其二，黑盒式生成缺乏对建筑规范与功能约束的显式建模，生成方案与实际工程需求之间差距难以弥合。

4、第二条技术路线是基于大语言模型推理的布局生成方法。例如feng等人提出的layoutgpt（advances in neural information processing systems，2023年，feng w）将大语言模型作为视觉规划器从文本描述生成布局；shi等人提出的layoutcot（arxiv预印本平台，2025年，shi h）结合检索增强生成与思维链技术实现免训练布局推理。这类方法多停留在单agent顺序生成模式，受制于有限的上下文窗口与缺乏领域专用工具配置，在处理跨文档规范检索、多目标约束协调及空间几何推理任务时输出质量难以满足工程需求，且单一推理链路认知负荷集中，长链条推理中上下文膨胀导致性能急剧退化。

5、第三条技术路线是通用多agent协同框架。例如hong等人提出的metagpt（thetwelfth international conference on learning representations，2023年，hong s）将标准化操作流程编码为提示序列并利用消息池机制实现软件开发任务的多角色协同；qian等人提出的chatdev（proceedings of the 62nd annual meeting of the associationfor computational linguistics，2024年，qian c）采用瀑布模型组织软件开发全流程的agent协同。然而，上述技术路线的框架均面向软件开发、机器翻译等通用场景，其agent仅具备通用工具与通用提示词配置，既未针对建筑设计流程建立原子化、可复用的专业能力封装，也缺乏面向建筑规范与设计案例的结构化知识服务系统，agent间多采用无约束的自然语言直接通信，信息结构松散、歧义性高、过程难以追溯，且设计流程整体黑盒化运行，用户的专业判断无法嵌入执行循环。在建筑领域的已有探索，如che等人提出的mansion（arxiv预印本平台，2026年，che l）聚焦多层建筑三维场景生成，zhang等人提出的medbuild ai（arxiv预印本平台，2025年，作者zhang y）面向医疗建筑规划，均未解决agent能力原子化封装、结构化知识服务与协同过程可追溯等系统工程层面的问题。

6、此外，从系统架构层面看，现有单体式设计系统将全部设计职能耦合于单一模型，存在上下文窗口受限、认知负荷集中、单点故障风险高的缺陷；完全中心化的多agent组织模式存在通信瓶颈与单点故障风险，完全去中心化的组织模式又难以实现全局质量管控；agent能力耦合于具体任务提示词，无法作为标准化能力单元被复用与重组，系统扩展新的专业职能时需要整体重构。

7、综上，现有技术缺乏一种agent能力原子化封装、知识支撑结构化、agent间协同解耦且过程可追溯、用户专业判断可嵌入执行循环的建筑方案布局分布式设计系统。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明提出了一种多agent协同的建筑方案布局分布式设计系统，使参与建筑方案布局设计的各agent的专业能力以原子化方式封装、可复用且可组合，使知识密集型的设计任务获得结构化、高准确率的知识检索支撑，使各agent之间的协同通信解耦且全过程可追溯，并使用户的专业判断能够嵌入自动化设计执行循环，从而克服现有单体式设计系统及通用多agent框架存在的能力耦合不可复用、知识支撑不足、长链条推理上下文膨胀、协同过程黑盒化以及人机协同断链的技术问题。

2、需要说明的是，本发明解决的是建筑方案布局设计系统在系统工程层面的组织与构建问题，而非平面布局生成算法本身的问题；本发明中各agent服务节点所调用的布局生成工具可以采用现有的各类布局生成方法，本发明的贡献在于为这些生成能力提供原子化的agent能力封装、结构化的知识服务支撑以及解耦可追溯的分布式协同基础设施。

3、本发明提供一种多agent协同的建筑方案布局分布式设计系统，包括分布式agent服务层、知识服务层、协同中间件层与人机交互层。所述分布式agent服务层包括多个按建筑设计专业职能划分且独立部署的agent服务节点。

4、每个agent服务节点包括通用能力单元与角色专业化单元：通用能力单元为角色无关的可复用能力底座，包括分层规划模块、多层级记忆管理模块与工具集成模块，其中分层规划模块以计划层与步骤层两层结构将复杂设计任务显式拆解为可观测、可管控的有序步骤序列，驱动agent按规划、执行、反思的循环稳定运行；多层级记忆管理模块以感知记忆层、短期记忆层与长期记忆层三级结构分别处理瞬时性高密度输入、任务周期内推理轨迹与跨任务历史经验，抑制长链条推理中的上下文膨胀；工具集成模块以统一接口规范集成各类工具，将agent的推理能力转化为实际行动。角色专业化单元记载有该agent服务节点的角色定位、核心目标、专属工具集、标准作业程序与交付物规范，使每个agent服务节点成为职责边界清晰、行为可预测的专业化设计主体。

5、优选地，所述知识服务层包括知识库模块与知识图谱模块。知识库模块采用向量存储与关键词索引相结合的双路径存储架构，并连接混合检索模块：入库侧对多源异构建筑知识文档进行结构化解析、按原生章节分块后分别执行向量化编码与关键词提取，向量结果与关键词结果分库存储；查询侧由混合检索模块并行执行向量语义召回与关键词精确召回，经文本包含关系去重与语义相似度重排序后返回携带溯源信息的检索结果。知识图谱模块存储有建筑领域实体、实体间关系及层次化社区结构，并连接多层次图谱检索模块：通过大语言模型抽取实体与关系构建全局图谱，以leiden算法进行社区划分并将社区建模为高阶节点形成层次化社区结构；多层次图谱检索模块提供节点邻居查询、节点社区归属查询、社区内容查询与社区层级查询四类操作，按定位、探索、深入的三阶段策略支持从微观实体到宏观社区的多粒度知识推理。知识服务层以检索服务形式向各agent服务节点提供持续的专业知识支撑。

6、优选地，所述协同中间件层包括结构化通信协议模块、发布订阅模块、消息池模块与共享工作空间模块。各agent服务节点之间不建立点对点直连通信，均经协同中间件层进行解耦的消息交互与设计文件共享：结构化通信协议模块规定统一的消息字段格式，约束各节点的输入输出行为；发布订阅模块按消息主题将信息主动推送到订阅节点的工作记忆；消息池模块维护时序消息队列，承载全部任务输出摘要与交互消息，支持多维组合检索；共享工作空间模块以共享文件系统形式承载设计过程中的全部中间产物与最终交付物。

7、优选地，所述人机交互层与分布式agent服务层连接，用于接收用户提交的设计任务与反馈意见并转发至agent服务节点，并将各阶段产出以结构化形式呈现给用户审阅，使建筑师的专业判断直接嵌入设计执行循环。

8、与现有技术相比，本发明至少具有如下有益效果：

9、1、本发明通过通用能力单元与角色专业化单元的双层封装，将每个agent的专业能力原子化为职责边界清晰、接口规范统一、可独立部署的服务节点。其中，分层规划模块使任务分解显式可观测，多层级记忆管理模块将瞬时性高密度信息隔离于感知记忆层并支持动态清理，仅将关键经验压缩固化至长期记忆层，从信息组织源头抑制了长链条推理中的上下文膨胀，使agent在复杂推理任务中保持稳定的推理能力。在本发明的优选实施例中，在l3级复杂规范推理任务上，采用本发明原子化能力封装的规范分析师agent服务节点的f1分数达到0.65，而配置相同底层模型的通用agent因多轮检索累积大量非结构化文本导致上下文膨胀，f1分数急剧下降至0.38，验证了原子化能力封装对推理稳定性的保障作用。

10、2、本发明通过知识库模块和知识图谱模块的协同作用，为知识密集型设计任务提供结构化知识支撑。混合检索模块以向量语义召回捕获查询与知识的深层语义关联、以关键词精确召回保障条文定位精度，二者经过去重与重排序融合，充分发挥语义匹配与词汇匹配两种检索机制的互补性；知识图谱模块将规范条文组织为实体、关系与层次化社区结构，支持多跳推理与多粒度知识导航，返回高度凝练的结构化知识而非冗长文本，在控制上下文长度的同时保证信息完整性。在本发明的优选实施例中，规范分析任务的整体f1分数达到0.79至0.80，相比朴素检索增强生成方法的0.66提升约19.9%，相比大语言模型直接输出的0.30提升超过160%；消融实验进一步表明，移除知识库检索或知识图谱检索分别造成9.8%与8.2%的性能损失，二者功能正交、互为补充，任一路径均无法被另一路径替代。

11、3、本发明通过协同中间件层实现各agent服务节点之间解耦的消息交互。结构化通信协议模块以预定义消息格式约束节点输入输出，消除了无约束自然语言通信的信息松散与歧义问题；发布订阅模块以主题订阅方式主动推送依赖信息，避免点对点通信的接收者遗漏；消息池模块以时序队列归档全部交互消息并支持组合检索，将协同过程的全部信息流转沉淀为可检索的结构化记录，使整个设计过程可追溯、可审计，各agent服务节点能够从全局视角审视自身任务，做出更加知情的决策。

12、4、本发明中各agent服务节点独立部署，各节点的底层大语言模型可按职能差异化配置，例如对空间几何推理要求高的布局设计节点配置空间推理能力强的模型、对其余节点配置通用模型，使系统计算资源与模型能力按职能精准匹配，避免单体式架构“一模通用”的能力错配；同时，任一节点故障或被替换不影响其他节点的运行，消除了单点故障风险，系统可通过增减或替换agent服务节点实现职能的灵活扩展与重组，具备可复用性与可组合性。