一种基于本地GPU算力加速的AIAgent上下文感知及工具自动化处理方法与流程

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于本地gpu算力加速的ai agent上下文感知及工具自动化处理方法。

背景技术：

1、随着大语言模型在智能体系统中的广泛应用，ai agent需要在多轮对话交互过程中持续感知上下文语义变化并自动调用外部工具。现有ai agent系统在每轮用户交互时需对完整历史上下文重新执行注意力计算，然而历史上下文中大量段落的语义贡献已在前序轮次趋于稳定，对当前决策的边际信息增益极低，导致存在大量针对语义已稳定段落的冗余注意力计算。同时，现有系统的工具选择完全依赖大语言模型的隐式推理能力，上下文特征与工具能力之间缺乏显式的结构化映射，每次工具选择均需消耗完整推理周期，制约了工具调用的响应效率。

技术实现思路

1、针对现有技术中ai agent在多轮对话处理时对语义已稳定的历史上下文存在冗余注意力计算、且工具选择依赖完整推理周期导致效率受限的不足，本申请提供了一种基于本地gpu算力加速的ai agent上下文感知及工具自动化处理方法。该方法通过基于语义稳定性将上下文划分为冻结层与活跃层并仅对活跃层执行注意力计算，同时通过预构建的工具能力向量索引将工具选择从生成式推理转化为检索式匹配，能够在保持上下文语义连贯性的前提下压缩注意力计算的输入规模并降低工具选择的响应延迟。具体地，本申请提供了以下技术方案：

2、本申请提供了一种基于本地gpu算力加速的ai agent上下文感知及工具自动化处理方法，包括：

3、对多轮对话上下文中的各段落执行语义稳定性评估，将满足预设稳定性条件的段落归入冻结层并对所述冻结层的段落生成压缩语义表示，将不满足所述预设稳定性条件的段落归入活跃层；

4、对所述活跃层的段落执行自注意力计算，并对所述活跃层与所述冻结层的压缩语义表示执行交叉注意力计算，将所述自注意力计算的结果与所述交叉注意力计算的结果融合得到上下文语义输出；

5、对已注册工具的功能描述文本执行编码生成工具能力向量并构建工具能力向量索引；

6、基于所述上下文语义输出判定是否存在工具调用意图，若存在所述工具调用意图则从所述上下文语义输出中提取意图语义向量，在所述工具能力向量索引中对所述意图语义向量执行近邻检索，确定匹配工具集合。

7、可选地，所述语义稳定性评估包括：对各段落在相邻对话轮次间的语义向量执行变化值度量，对所述变化值执行时序平滑处理，当所述平滑处理后的变化值连续多轮低于冻结阈值时，判定对应段落为冻结状态。

8、可选地，所述时序平滑处理采用指数加权移动平均方式，所述冻结阈值的取值范围为0.01至0.10。

9、可选地，所述将所述自注意力计算的结果与所述交叉注意力计算的结果融合包括：基于所述自注意力计算的结果和所述交叉注意力计算的结果生成门控向量，通过所述门控向量对所述自注意力计算的结果与所述交叉注意力计算的结果执行加权融合。

10、可选地，所述方法还包括：对所述匹配工具集合中各工具之间的数据依赖关系构建有向无环图，对所述有向无环图执行拓扑排序确定执行层级，在同一执行层级内将无依赖关系的工具并行分发执行。

11、可选地，所述方法还包括：将工具执行结果编码为语义向量，通过门控融合方式将所述语义向量融合至所述上下文语义输出中，基于融合后的上下文生成回复并更新所述冻结层的状态。

12、可选地，所述压缩语义表示通过对所述冻结层中各冻结段落中各词元对应的语义向量执行池化操作获得。

13、可选地，所述判定是否存在工具调用意图包括：在所述上下文语义输出的全局聚合位置应用分类器获得意图概率，将所述意图概率与意图触发阈值进行比较以确定是否存在所述工具调用意图。

14、可选地，当所述有向无环图中检测到环时，回退至串行执行模式。

15、本申请提供的技术方案具有以下有益效果：

16、通过基于语义稳定性将多轮对话上下文划分为冻结层与活跃层，仅对活跃层段落执行自注意力计算，同时以交叉注意力方式融合冻结层的压缩语义表示，使注意力计算的输入规模从完整上下文长度缩减为活跃段落长度，在保持对历史语义信息感知的前提下压缩了冗余计算量；通过将工具选择从基于大语言模型的生成式推理转化为基于工具能力向量索引的检索式匹配，消除了工具选择对完整推理周期的依赖，降低了工具调用的响应延迟。

1. 一种基于本地gpu算力加速的ai agent上下文感知及工具自动化处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义稳定性评估包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时序平滑处理采用指数加权移动平均方式，所述冻结阈值的取值范围为0.01至0.10。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述自注意力计算的结果与所述交叉注意力计算的结果融合包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压缩语义表示通过对所述冻结层中各冻结段落中各词元对应的语义向量执行池化操作获得。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判定是否存在工具调用意图包括：

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当所述有向无环图中检测到环时，回退至串行执行模式。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法。