一种多模型智能体自适应编排与执行方法及系统

本发明属于计算机科学，具体涉及一种多模型智能体自适应编排与执行方法及系统。

背景技术：

1、科学考察作为人类认识自然、探索未知、揭示自然规律的核心手段，贯穿于地球科学、环境科学、生命科学等多个学科领域，其考察成果对人类掌握自然演化规律、应对环境变化、开发新型资源具有不可替代的重要意义。随着人类对自然探索需求的不断提升，科学考察的范围已逐步延伸至深海、极地、高海拔、荒漠等极端复杂环境，考察任务的复杂度、难度也持续增加，对考察效率、数据精度及作业安全性的要求愈发严苛。

2、传统科学考察以人工操作与专家决策为核心，不仅在前端采集阶段面临成本高、风险高、效率低的突出问题，在后端科考数据处理、智能分析、实验验证与成果转化环节同样存在严重瓶颈：多源异构数据难以高效融合与自动化处理，海量观测数据依赖人工经验挖掘，现场观测与室内实验、数值模拟脱节，导致高代价获取的科考数据无法实现智能处理、高效复用、快速验证与深度应用，难以支撑新时代大规模、高时效、多学科交叉的科学考察与决策需求。

3、近年来，人工智能、机器人及高精度传感器技术突破发展，为科学考察模式革新奠定基础。智能体与科考智能化需求高度适配，可应对复杂任务与不确定性挑战，推动科考智能化、自主化、高效化。其发展呈现诸多趋势：大语言模型增强使智能体在科考任务规划与工具调用上更智能，能处理复杂抽象任务；未来融合多模态数据，可全面准确理解任务；具备跨领域协作能力，能整合多学科知识工具破解难题；还能根据反馈自适应和自优化，动态调整策略提升科考执行效能。

4、尽管现有的智能体构建技术与任务自动编排技术在诸多领域实现了较为成熟的应用，但在应用于时空科学任务时，仍存在显著的局限性，无法满足科学考察智能体的核心需求。

5、在智能体技术蓬勃发展的当下，任务自动化执行已成为该领域的关键研究方向，旨在实现复杂任务的高效、精准处理，提升智能体在实际应用场景中的实用性与适应性。目前，针对任务自动化执行，最接近现有技术的方案为“基于思维链的任务规划与标准工具调用方案”，此类方案在技术架构与实现逻辑上与react框架或langchain的工具调用模式具有相似性。

6、该方案充分借助大语言模型强大的逻辑推理能力，将用户提出的复杂请求进行细致拆解，转化为线性的子任务序列。智能体通过“工具学习”接口，对预先定义的外部工具进行精准识别。这些外部工具通常为标准化的restful api或python函数，智能体依据子任务序列，按顺序生成相应的调用指令，从而实现对外部工具的调用。

7、在工具集成方式上，现有技术通常基于一个重要假设，即外部工具具备标准化的接口描述，例如json schema或openapi文档。智能体依据这些标准化的接口描述，准确填入所需参数，进而发起http请求或函数调用。在获取外部工具返回的结果后，智能体依据这些结果进一步规划后续行动，确保任务的逐步推进。

8、在编排逻辑上，现有技术主要采用“单线程线性执行”模式。在这种模式下，智能体严格按照子任务序列的顺序依次执行，即完成步骤1后，依据步骤1的执行结果精心规划步骤2的具体内容，然后执行步骤2，依此类推，直至整个任务全部结束。这种线性执行模式虽然逻辑清晰、易于实现，但在处理复杂任务时，可能存在灵活性不足的问题。

9、在结果可靠性验证方面，现有技术中为确保任务执行结果的可靠性，主要采用人工抽检与自动化测试相结合的方式，检查子任务拆解的合理性与准确性。

10、尽管现有技术在任务自动化执行方面取得了一定进展，但在处理复杂多变的科考任务场景时，仍面临诸多挑战，存在以下显著的局限性：

11、（1）参数对齐困难。科学模型对输入数据的单位、时空分辨率、格式要求极严，大语言模型容易产生幻觉或忽略物理约束。

12、（2）无法有效管理多模型间的复杂依赖关系，难以构建长链路的自动化工作流。与传统的工具调用与执行过程相比，科考任务执行本身具有高难度与长周期特性，科学任务多为“长视野”任务，需要智能体进行多步、连贯的规划。例如，完成“某区域的坡度分析→数据裁剪→坡度裁剪→结果可视化”这一完整工作流，涉及多个软件和步骤，任何一环出错都会导致失败。

13、（3）环境与交互的复杂性尚未得到系统性解决。科学软件环境远比日常应用复杂，科研工具（如地理信息系统gis）通常具有非标准的输入/输出流、复杂的配置逻辑，才能执行任务。智能体需要适应这些千差万别的交互模式，而不能依赖统一的网页或api接口。交互过程中高度依赖深度领域知识，智能体不仅要理解操作指令，更要理解任务背后的科学概念与背景知识，才能更好地完成工具的编排和调用。

14、（4）执行结果可靠性低。当前低容错率的任务要求与现有智能体的可靠性水平之间尚有显著差距。

15、综上所述，现有技术在科学考察任务的多模型智能体编排与执行方面，仍然存在参数对齐困难、多模型依赖关系管理复杂、科研软件环境适配不足以及执行结果可靠性低等突出问题。如何在科学考察这一高专业性、高复杂度、低容错率的应用场景中，实现智能体对多模型的自适应编排与高可靠执行，已成为本领域亟待解决的技术难题。

技术实现思路

1、本发明旨在克服现有智能体技术在科学考察任务执行中存在的参数对齐困难、多模型复杂依赖关系难以管理、科研软件环境交互适配不足以及执行结果可靠性低等问题，提供一种多模型智能体自适应编排与执行方法及系统。其核心在于通过引入模型参数约束感知与对齐机制、软件环境感知与非标准交互适配机制、多模型依赖关系管理与长链路工作流构建机制以及执行监控与结果多维校验机制，构建从模型参数规范对接到长链路任务编排再到可靠性保障的完整闭环体系。其中，参数约束感知与对齐机制通过物理约束感知和中间参数表示，将大语言模型生成的初始参数转化为符合科学模型规范的最终输入格式，解决参数幻觉与物理违规问题；环境感知与适配机制通过感知计算节点状态并识别软件工具的交互模式，生成输入适配器以屏蔽不同计算平台之间的指令差异，实现多环境下的自适应调用；多模型依赖关系管理与长链路工作流构建机制通过有向无环图管理多模型间的数据流转与依赖关系，完成跨模型参数映射与并行调度，实现长链路科学任务的构建与协同执行；执行监控与结果多维校验机制通过检查点与多重一致性校验，在执行异常时触发分级自愈流程，满足低容错率任务的高可靠性要求。系统各模块协同工作，使得科考任务执行从模型参数生成、软件环境适配、长链路编排调度到执行监控与自愈形成完整闭环，显著降低科考任务执行的技术门槛，提升科学考察的数据处理效率、作业安全性与成果可靠性，为极地、深海、高海拔等极端环境下的科学考察提供稳定、智能、高效的技术支撑。

2、为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种多模型智能体自适应编排与执行方法，所述方法包括：步骤s1，获取目标模型的参数信息并重构为参数约束集合，基于所述参数约束集合对智能体生成的初始参数执行单位一致性检测与换算、时空分辨率一致性检测与重采样、物理合法性与约束条件校验，将通过校验的参数封装为目标模型所需的最终输入格式；步骤s2，在调用软件工具前，扫描当前计算节点的底层状态并构建环境状态向量，根据软件工具的交互模式动态生成输入适配器，执行软件工具调用并对软件工具的输出流进行结构化解析；步骤s3，将科学任务分解为子任务序列，构建有向无环图形式的任务依赖图，生成可执行队列并识别可并行执行的任务分支，建立跨模型参数映射通道实现上游模型输出到下游模型输入的转换；步骤s4，在任务执行过程中识别关键步骤并插入状态检查点，对模型输出结果执行规则校验和统计校验的双重校验，响应于校验异常触发自愈流程。

3、本技术提供的多模型智能体自适应编排与执行方法，其核心在于通过步骤s1至步骤s4的依次执行，构建“参数规范对接到环境适配再到任务编排与可靠执行”的完整闭环流程。其中，步骤s1获取目标模型的参数信息并重构为参数约束集合，对智能体生成的初始参数执行单位一致性检测与换算、时空分辨率一致性检测与重采样、物理合法性与约束条件校验，将校验通过的参数封装为目标模型所需的最终输入格式；步骤s2在调用软件工具前扫描当前计算节点的底层状态并构建环境状态向量，根据软件工具的交互模式生成输入适配器，执行软件工具调用并对其输出流进行结构化解析；步骤s3将科学任务分解为子任务序列，构建有向无环图形式的任务依赖图，生成可执行队列并识别可并行执行的任务分支，建立跨模型参数映射通道实现上游模型输出到下游模型输入的转换；步骤s4在任务执行过程中识别关键步骤并插入状态检查点，对模型输出结果执行规则校验与统计校验的双重校验，并响应于校验异常触发自愈流程。四个步骤协同工作，从模型参数规范对接到长链路任务编排再到执行可靠性保障形成完整闭环，显著降低科考任务执行的技术门槛，提升科学考察的数据处理效率与成果可靠性，为极端环境下的科学考察提供稳定、高效的技术支撑。

4、进一步地，所述步骤s1包括：步骤s11，获取目标模型的参数信息，利用预定义的元数据模板将其重构为标准化的参数约束集合；步骤s12，响应于智能体生成或外部输入的初始参数数据，强制构建中间参数表示，所述中间参数表示至少包括参数名、原始数值、原始单位、原始时空分辨率和数据来源标识；步骤s13，遍历中间参数表示中的每个参数，将其原始单位与参数约束集合中定义的目标单位进行语义比对，当检测到单位不匹配时，生成单位不一致中断标志并挂起参数传递过程；步骤s14，当单位不一致中断标志被触发时，调用单位知识图谱或换算引擎，基于量纲分析原理匹配换算公式并执行数值转换；步骤s15，将输入数据的时间步长和空间网格尺寸与目标模型要求的分辨率进行对齐，当存在分辨率不一致时，根据参数的物理属性选择重采样算法；步骤s16，将完成单位和分辨率一致的参数数据代入参数约束集合所定义的约束判别函数组进行最终验算，所述约束判别函数组至少用于校验参数的物理边界、取值范围、时空适用条件、跨参数逻辑关系及守恒约束，当全部约束判别结果均满足预设合法性条件时认定最终验算通过，当存在任一约束判别结果不满足所述合法性条件时触发自修正机制；步骤s17，将通过最终验算的参数封装为目标模型所需的最终输入格式，进入后续模型执行阶段。

5、进一步地，在所述步骤s11中，所述标准化的参数约束集合的形式化描述为五元组：

6、cm={(pi,ti,ui,ri,ωi)}

7、其中，pi为参数名称，ti为参数数据类型，ui为参数物理单位，ri为参数所适用的时空分辨率，ωi为参数物理边界约束条件，所述物理边界约束条件将自然语言约束转化为机器可验证的数学规则。

8、进一步地，在所述步骤s16中，所述自修正机制基于修正规则表执行，所述修正规则表至少包括：对于连续区间约束，根据偏差程度执行直接截断至边界、截断并记录告警及触发二次校验、或拒绝截断并反馈智能体重生成；对于枚举或类别约束，基于映射表纠正，无法映射则重生成；对于单位或量纲约束，执行换算后重新验算，或重生成并请求人工确认；对于跨参数关系约束，优先重生成，不做硬截断；对于时空结构约束，执行对齐处理，失败则重生成；对于守恒约束，根据偏差程度执行归一化或守恒修正、或回滚并重生成或调用备用算法；对于数据质量约束，根据偏差程度执行插值或邻域修补、或阻断并重生成。

9、进一步地，所述步骤s2包括：步骤s21，在调用任何软件工具前启动环境探针，扫描当前计算节点的底层状态，构建环境状态向量；步骤s22，读取软件工具的元描述文件或执行帮助指令，将软件工具的交互模式分类为流式交互类、文件驱动类或命令行参数类；步骤s23，基于步骤s1输出的参数数据和步骤s22分类得到的交互模式动态生成输入适配器，执行软件工具调用；步骤s24，监听软件工具的执行输出流及产生的中间文件，利用预定义的正则表达式库或日志解析器从非结构化的运行日志中提取关键信息，转换为结构化的json对象。

10、进一步地，在所述步骤s21中，所述环境状态向量表示为：

11、e=(ostype,libversions,envvars,resourcequota)

12、其中，ostype表示操作系统类型及版本，libversions表示当前节点中关键依赖库、编译环境及运行时组件的版本集合，envvars表示影响软件工具运行的环境变量集合，resourcequota表示当前节点可用的计算、存储及调度资源配额。

13、进一步地，在所述步骤s23中，所述输入适配器的生成方式包括：对于文件驱动类软件工具，利用模板引擎将所述步骤s1输出的参数数据填入标准配置文件模板；对于命令行类软件工具，拼接符合语法规范的shell命令串；对于流式交互类软件工具，构建应答机以模拟人工输入。

14、进一步地，所述步骤s3包括：步骤s31，接收自然语言描述的科学任务，利用大语言模型的规划能力将其递归分解为子任务序列，其中每个子任务对应一个具体的计算模型或数据处理工具；步骤s32，分析各子任务的输入输出元数据，推断任务间的数据流转关系，构建有向无环图形式的任务依赖图；步骤s33，对所述任务依赖图执行拓扑排序算法，生成线性的可执行队列，识别相互独立的子图分支并标记为可并行执行块；步骤s34，针对任务依赖图中的相邻节点，建立跨模型参数映射通道，以实现上游模型输出到下游模型输入的转换。

15、进一步地，所述跨模型参数映射通道通过以下方式实现：优先依据预定义映射表执行跨模型参数映射；当预定义映射表中不存在对应映射项或存在多个候选项时，调用语义相似度匹配算法生成候选映射关系，并结合单位、格式、分辨率和变量类型约束进行筛选；所述语义相似度匹配算法基于字符串相似度和文本嵌入向量相似度，按照下式计算变量对之间的综合匹配分数：

16、；

17、其中，ss表示字符串相似度，se表示文本嵌入向量相似度；所述字符串相似度按照下式计算：

18、；

19、其中，ns表示源模型参数，nt表示目标模型参数，d表示编辑距离，ls表示源模型参数的字符长度，lt表示目标模型参数的字符长度，max表示取最大值；所述文本嵌入向量相似度按照下式计算：

20、；

21、其中，vs表示源模型参数对应的文本嵌入向量，vt表示目标模型参数对应的文本嵌入向量；当所述综合匹配分数高于预设阈值时，判定语义一致并建立参数映射关系。

22、进一步地，所述步骤s3还包括步骤s35，所述步骤s35包括：在任务执行期间实时监控数据流，当上游模型完成计算时立即校验其输出是否满足下游模型的输入约束；若不满足，立即阻断下游模型的启动，记录异常类型、异常变量、原始日志及关联检查点信息，生成结构化故障诊断数据；根据异常类型判断是否具备修复条件，若具备则触发自愈流程；对于未受异常影响的独立并行分支继续调度执行，避免全局任务执行过程无谓中断。

23、进一步地，所述步骤s4包括：步骤s41，在任务执行过程中识别高风险或高计算成本的关键步骤，并在所述关键步骤前后插入状态检查点，执行前备份当前工作状态，用于异常时从最近检查点恢复；步骤s42，当模型输出结果后，执行规则校验和统计校验的双重校验；步骤s43，当校验检测到异常时，触发自愈流程。

24、进一步地，在所述步骤s42中，所述规则校验包括：检查文件完整性、格式正确性及是否包含必要的元数据；所述统计校验包括：计算输出结果的统计特征，并与历史基准值或经验分布进行比对，若偏差超过预设阈值则标记为可疑结果。

25、进一步地，所述自愈流程包括：响应于校验异常，首先进行异常类型识别和严重度评估；当异常表现为局部非数值、轻微越界、数值不收敛或日志提示可通过调整时间步长或收敛阈值修复时，执行参数调整或重试；当异常表现为输出文件缺失、格式损坏、大面积异常值、多个核心变量同时异常、统计分布整体偏离或参数微调重试次数超过预设阈值时，执行路径回滚，从最近检查点恢复工作状态并尝试调用备用模型或备用算法；当回滚和备用模型或备用算法仍无法消除异常时，挂起任务并生成故障诊断报告，并请求人工介入。

26、根据本发明的另一个方面，本发明还提供了一种多模型智能体自适应编排与执行系统，所述系统包括：数据对齐模块，被配置为获取目标模型的参数信息并重构为参数约束集合，基于所述参数约束集合对智能体生成的初始参数执行单位一致性检测与换算、时空分辨率一致性检测与重采样、物理合法性与约束条件校验，将通过校验的参数封装为目标模型所需的最终输入格式；环境适配模块，被配置为在调用软件工具前扫描当前计算节点的底层状态并构建环境状态向量，根据软件工具的交互模式动态生成输入适配器，执行软件工具调用并对软件工具的输出流进行结构化解析；任务编排模块，被配置为将科学任务分解为子任务序列，构建有向无环图形式的任务依赖图，生成可执行队列并识别可并行执行的任务分支，建立跨模型参数映射通道实现上游模型输出到下游模型输入的转换；监控与校验模块，被配置为在任务执行过程中识别关键步骤并插入状态检查点，对模型输出结果执行规则校验和统计校验的双重校验，响应于校验异常触发自愈流程。

27、本技术提供的多模型智能体自适应编排与执行系统，其核心在于通过数据对齐模块、环境适配模块、任务编排模块与监控校验模块的依次协同，构建“参数规范对接到环境适配再到任务编排与可靠执行”的完整闭环架构。其中，数据对齐模块获取目标模型的参数信息并重构为参数约束集合，对智能体生成的初始参数执行单位一致性检测与换算、时空分辨率一致性检测与重采样、物理合法性与约束条件校验，将校验通过的参数封装为目标模型所需的最终输入格式；环境适配模块在调用软件工具前扫描当前计算节点的底层状态并构建环境状态向量，根据软件工具的交互模式生成输入适配器，执行软件工具调用并对其输出流进行结构化解析；任务编排模块将科学任务分解为子任务序列，构建有向无环图形式的任务依赖图，生成可执行队列并识别可并行执行的任务分支，建立跨模型参数映射通道实现上游模型输出到下游模型输入的转换；监控校验模块在任务执行过程中识别关键步骤并插入状态检查点，对模型输出结果执行规则校验与统计校验的双重校验，并响应于校验异常触发自愈流程。四个模块协同工作，从模型参数规范对接到长链路任务编排再到执行可靠性的完整闭环，显著降低科考任务执行的技术门槛，提升科学考察的数据处理效率与成果可靠性，为极端环境下的科学考察提供稳定、高效的技术支撑。

28、进一步地，所述数据对齐模块内置有单位知识图谱或换算引擎，以及物理边界校验逻辑，当检测到初始参数单位与目标模型所需单位不一致时执行数值换算，当检测到参数超出物理极值时执行截断或报错处理。

29、进一步地，所述自愈流程包括：响应于校验异常，进行异常类型识别和严重度评估；当异常为可修复类型时，执行参数调整或重试；当参数微调重试失败或异常为不可修复类型时，执行路径回滚，回滚至上一检查点并尝试调用备用模型或备用算法；当回滚和备用模型或备用算法仍无法消除异常时，挂起任务并生成故障诊断报告，请求人工介入。

30、本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

31、1.实现了多模型智能体的高可靠参数对齐与物理合规控制：通过在智能体与科学模型之间引入中间参数表示作为可审查缓冲区，实现了参数生成过程与参数使用过程的解耦，有效隔离了大语言模型固有的“幻觉”风险。结合单位知识图谱或换算引擎的量纲分析、时空分辨率一致性检测与重采样、基于物理约束判别函数组的最终验算以及分级自修正机制，形成“检测-判定-转换-校验-修正”的完整参数对齐链条，从根本上避免了错误单位、不匹配分辨率或物理违规参数流入科学模型，确保了科学计算输入参数的严谨性与可靠性。

32、2.突破了非标准科研软件环境对自动化执行的限制，实现多平台自适应调用：通过环境探针构建包含操作系统类型、依赖库版本、环境变量及资源配额的环境状态向量，在任务执行前主动感知计算节点底层状态，识别隐形环境问题（例如，mpi库版本冲突、cuda驱动不匹配等），确保规划的任务在当前环境中“物理可执行”。同时通过识别科研软件的流式交互、文件驱动、命令行参数三类交互模式，动态生成对应的输入适配器，屏蔽了不同计算平台之间的指令差异，使同一套编排方案能够自适应运行于本地工作站、高性能计算集群及云服务器等异构平台，显著降低了科学任务跨平台部署的技术门槛。

33、3.实现了异构多模型长链路任务的自动化构建与高效协同：通过有向无环图对多模型间的数据流转与依赖关系进行统一建模，结合拓扑排序生成线性可执行队列并自动识别可并行执行的分支，将传统依赖人工编排的长链路任务转化为自动化调度流程。通过预定义映射表与语义相似度匹配相结合的跨模型参数映射通道，自动完成变量名重命名与文件格式转换（如grib2转netcdf），解决了科学模型间接口定义不一致的难题，实现了上游模型输出到下游模型输入的无缝对接，大幅提升了多模型协同的执行效率。

34、4.赋予了科学考察智能体“科学级”的执行可靠性与自愈能力：通过在工作流关键步骤前后自动插入状态检查点并备份工作状态，结合规则校验与统计校验的双重校验机制，对输出结果进行文件完整性、格式正确性及统计特征的多维度验证，建立了“事前备份-事中监控-事后校验”的全流程可靠性保障体系。当检测到校验异常时，系统根据异常类型自动分级执行参数调整或重试、路径回滚与备用模型调用、人工介入请求等自愈流程，有效避免了错误在长链路中的级联扩散，在无人值守条件下实现了任务的自动故障恢复，满足了科学考察低容错率任务对执行可靠性的严苛要求。