基于AI孪生信息仓库的智能体任务态势识别与事实匹配率优化方法、系统、设备及介质与流程

本发明属于人工智能领域，特别涉及一种基于ai孪生信息仓库的智能体任务态势识别与事实匹配率优化方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、随着大语言模型和智能体技术的发展，软件智能体逐渐具备代表用户读取网页、检索商品、比较方案、核验政策、调用接口和执行采购任务的能力。

2、与传统搜索或站内筛选不同，现代智能体在执行任务时通常不是简单转发人类原始指令。智能体可能已经基于用户长期记忆、会话历史、组织规则、前序搜索结果、工具返回结果和自身推理形成阶段性计划，并在网络环境中通过mcp工具、网页搜索、浏览器代理、api调用和表单交互继续推进任务。例如，智能体在最初接收到“帮我找适合办公室采购的显示器”后，可能自行生成比较表schema，字段包括价格、配送时间、保修政策、发票、库存和证据来源。随后智能体访问商家站点时，系统可观察到的可能只是mcp资源请求、搜索词、表单字段或上下文包请求，而不是完整的人类原始指令。

3、现有互联网商品和服务信息主要面向人类用户的视觉阅读和传统搜索引擎抓取。商家通常通过网页、平台店铺、商品详情页、pdf说明书、图片海报、faq、客服知识库、商品数据库、价格系统、库存系统和售后政策页面发布信息。传统搜索引擎优化技术主要通过标题、关键词、页面结构、链接、站点地图、页面速度和结构化标记提高网页被搜索引擎抓取和展示的效果，该类技术通常服务于搜索排名、摘要展示和人类点击。

4、结构化数据技术可以通过schema.org、json-ld、microdata等方式在网页中嵌入商品名称、价格、品牌、评价等字段。电商平台也可以通过商品feed、库存feed或广告feed同步部分结构化商品信息。

5、检索增强生成（rag）系统通常将文档切分为片段，写入向量数据库，并根据文本相似度召回片段供语言模型生成回答。知识图谱系统可以表达商品、品牌、类别、规格、政策、资质、门店和评价等实体及关系。

6、ai孪生信息仓库技术能够将原始信息仓库转换为智能体可读中间表示、关系网络、记忆摘要、任务意图索引和上下文包。该技术解决了通用信息仓库面向智能体读取、记忆、检索和行动的问题。

7、然而，在智能体自主执行任务并参与商品发现、方案比较或采购决策时，现有技术仍存在以下不足。

8、第一，传统seo和搜索引擎营销主要关注文本相关性、页面权重和展示效果，不能识别智能体当前任务态势，也不能保证智能体获得可验证的事实链。

9、第二，页面级商品结构化数据的字段覆盖有限，且不能对齐智能体自行生成的比较schema、询价schema、证据引用schema或工具参数schema。

10、第三，普通rag和向量检索依赖文本相似度，不能稳定判断商品或服务是否满足当前任务态势下的硬性约束、排除条件、证据要求和版本时效。

11、第四，知识图谱虽然能够表达实体关系，但通常不处理智能体mcp调用、网页搜索路径、浏览器导航路径、api参数和任务记忆等执行信号，也不直接生成面向当前任务阶段的机器可读上下文包。

12、第五，通用ai孪生信息仓库虽然能够提高智能体读取信息的效率，但未针对智能体自主执行行为中的任务态势识别、schema对齐、事实相关性匹配率、解释路径和反馈调优进行专门优化。

13、因此，需要一种技术方案，在已存在或可获得的ai孪生信息仓库基础上，先从智能体任务执行信号集合中识别当前任务态势，再基于任务态势派生事实匹配约束集，并对商品或服务事实单元生成匹配评分、解释路径、机器可读上下文包和反馈调优策略。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种基于ai孪生信息仓库的智能体任务态势识别与事实匹配率优化方法、系统、设备及介质，以解决现有商品和服务信息在智能体自主执行任务过程中存在的人类原始指令不可见、智能体内部schema难以对齐、任务阶段难以识别、事实约束难以匹配、证据链难以追溯、推理路径过长、上下文包缺少任务适配和反馈无法闭环优化的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明的技术方案如下：

3、本发明还提供一种基于ai孪生信息仓库的智能体任务态势识别与事实匹配率优化方法，包括以下步骤：

4、s1：系统接收智能体任务执行信号集合；

5、s2：系统基于所述智能体任务执行信号集合生成智能体任务态势表示；

6、s3：系统基于所述智能体任务态势表示生成事实匹配约束集；

7、s4：系统基于所述事实匹配约束集，从包含语义节点、来源锚点、关系边和版本记录的ai孪生信息仓库中获取与商品或服务相关的事实单元；

8、s5：系统基于所述事实匹配约束集和所述事实单元，计算事实相关性特征；

9、s6：系统根据所述事实相关性特征生成事实相关性匹配评分；

10、s7：系统生成匹配解释路径；

11、s8：系统基于所述事实相关性匹配评分和所述匹配解释路径，生成或调整面向智能体的机器可读上下文包；

12、s9：系统基于所述事实相关性匹配评分、所述匹配解释路径或智能体反馈事件，更新孪生层调优策略。

13、进一步地，步骤s1中，所述智能体任务执行信号集合包括原始用户目标、任务记忆摘要、智能体生成schema、模型上下文协议资源请求、工具调用轨迹、网页搜索轨迹、浏览器导航轨迹、应用程序接口调用参数、上下文包请求、反馈事件和环境观察中的至少一种。

14、进一步地，所述任务记忆摘要包括长期记忆、会话记忆、任务记忆、历史比较结果、用户偏好、组织采购规则、失败尝试记录或中间结论中的至少一种。

15、进一步地，所述智能体生成schema包括商品比较schema、供应商筛选schema、询价参数schema、合规核验schema、证据引用schema、输出表格字段或工具调用参数schema中的至少一种。

16、进一步地，所述模型上下文协议资源请求包括资源uri、资源类型、工具名称、工具参数、返回错误、重试记录或资源列表读取记录中的至少一种。

17、进一步地，所述网页搜索轨迹和浏览器导航轨迹包括搜索词、搜索结果点击路径、访问页面、文档对象模型路径、页面片段读取记录、返回上一页事件、重复查询事件或页面不可访问事件中的至少一种。

18、进一步地，所述环境观察包括库存不足、价格冲突、政策冲突、证据缺失、字段缺失、页面不可访问、行动入口不可达或权限不足中的至少一种。

19、进一步地，所述s2包括：

20、s21：基于工具调用轨迹反推任务阶段和字段需求；

21、s22：基于智能体生成schema对齐商品或服务事实字段；

22、s23：基于网页搜索轨迹和浏览器导航轨迹识别任务目标和约束；

23、s24：基于任务记忆摘要进行意图消歧；

24、s25：在信号不足或存在歧义时生成多个候选智能体任务态势表示及其置信度。

25、进一步地，步骤s2、s3中，所述智能体任务态势表示包括候选任务目标、任务阶段、活动子目标、智能体生成schema、schema来源、所需事实槽位、证据要求、排除条件、行动意图、不确定项和置信度中的至少一种。

26、进一步地，所述任务阶段包括信息发现、条件筛选、方案比较、证据核验、询价、购买跳转、预约、售后判断或合规检查中的至少一种。

27、进一步地，当所述智能体任务态势表示对应采购任务时，所述事实匹配约束集包括采购需求约束集，所述采购需求约束集包括预算范围、规格参数、服务地区、交付条件、库存状态、资质要求、售后条件、兼容条件、排除条件、证据要求或行动要求中的至少一种。

28、进一步地，所述事实匹配约束集包括源任务态势标识、目标品类、任务阶段、schema 映射、硬性约束、偏好约束、排除约束、证据要求、行动要求、上下文预算和约束置信度中的至少一种。

29、进一步地，步骤s3包括：

30、s31：将所述智能体生成schema中的字段映射到ai孪生信息仓库中的事实字段；

31、s32：对未能映射的schema字段生成同义字段候选、缺口补全任务或不确定项；

32、s33：将任务阶段映射为事实槽位优先级和上下文包模板。

33、进一步地，所述ai孪生信息仓库包括语义节点、来源锚点、关系边、任务意图索引、记忆摘要、权限信息和版本记录；所述 s4 包括基于实体索引、任务意图索引、来源锚点索引、全文索引、向量索引或图索引中的至少一种获取所述事实单元。

34、进一步地，所述事实单元包括字段值、来源锚点、证据引用、有效期、置信度、冲突状态、权限范围和行动入口中的至少一种。

35、进一步地，所述事实单元触发所述排除约束时，将对应商品或服务标记为不推荐、降级推荐或待人工确认。

36、进一步地，步骤s5中，所述事实相关性特征包括字段覆盖率、约束满足度、证据完整度、版本新鲜度、冲突状态、权限匹配度、推理路径长度和行动入口可达性中的至少一种。

37、进一步地，步骤s6中，所述事实相关性匹配评分基于如下因素中的至少一种计算：硬性约束满足率、字段覆盖率、偏好约束满足度、证据完整度、版本新鲜度、行动入口可达性、冲突惩罚、推理路径惩罚、排除条件惩罚和任务态势置信度。

38、进一步地，步骤s7中，所述匹配解释路径包括任务态势节点或事实匹配约束节点、商品或服务事实节点、证据节点、关系边和匹配结论节点。

39、进一步地，所述匹配解释路径通过在所述ai孪生信息仓库的关系网络中搜索路径生成，所述路径以任务态势节点或事实匹配约束节点为起点，以证据节点或匹配结论节点为终点，并经过至少一个商品或服务事实节点。

40、进一步地，所述匹配解释路径的选择基于路径长度、节点置信度、来源锚点覆盖率、证据完整度、版本新鲜度、冲突状态和任务态势置信度中的至少一种。

41、进一步地，步骤s8中，所述机器可读上下文包包括候选商品或服务排序表、任务态势摘要、schema字段映射、必需约束满足情况、差异事实矩阵、限制条件、证据引用、来源锚点、冲突提示、版本时间、行动入口和不匹配原因中的至少一种。

42、进一步地，当上下文预算受限时，优先保留与当前任务阶段、硬性约束、限制条件、冲突提示、证据引用和行动入口相关的内容，并压缩或省略重复说明性文本。

43、进一步地，所述孪生层调优策略包括以下至少一种：补充任务标签、生成采购场景摘要、增加适用场景关系边、增加限制条件字段、调整排序权重、更新上下文包模板、生成字段补全任务、生成schema映射规则或生成冲突审核任务。

44、进一步地，步骤s9包括：识别匹配失败原因，所述匹配失败原因包括任务态势不确定、schema字段无法映射、字段缺失、证据不足、表达歧义、冲突未解决、版本过期、推理路径过长和行动入口不可达中的至少一种。

45、进一步地，步骤s9中：

46、当识别为任务态势不确定时，生成多个候选任务态势或向智能体返回澄清上下文；

47、当识别为schema字段无法映射时，生成schema映射规则或字段补全任务；

48、当识别为证据不足时，绑定原网页片段、文档页码、表格单元格、图片区域或数据库主键；

49、当识别为推理路径过长时，增加直接关系边、任务标签或压缩解释路径。

50、进一步地，步骤s9还包括：缺口补全与反事实查询：

51、根据字段缺失、证据不足、schema字段无法映射或匹配不相关的失败原因生成补全任务；

52、基于所述智能体任务态势表示或事实匹配约束集生成反事实查询任务；

53、使用所述反事实查询任务验证商品或服务在约束变化条件下的匹配状态，并根据验证结果更新任务标签、匹配权重或发布状态。

54、进一步地，步骤s9还包括：智能体模拟评测步骤：使用预设智能体任务集请求优化前后的机器可读上下文包，并基于任务态势识别准确率、schema映射成功率、匹配任务可回答率、必需字段覆盖率、证据回链率、平均推理路径长度、无关召回率、正确引用率、限制条件识别率和行动入口识别率中的至少一种生成评测结果。

55、进一步地，步骤s9中，智能体反馈事件包括任务态势误判事件、schema映射失败事件、字段缺失事件、证据不可达事件、匹配不相关事件、解析失败事件、冲突报告事件、询价结果事件或采购结果事件中的至少一种。

56、进一步地，所述步骤s9将所述智能体反馈事件分类为态势修正类、schema修复类、字段补全类、证据修复类、相关性修正类、解析修复类、冲突处理类或行动结果类，并根据分类结果更新权重、任务标签、字段完整性要求、摘要模板、关系边、schema映射规则或上下文包模板。

57、本技术提供一种基于ai孪生信息仓库的智能体任务态势识别与事实匹配率优化系统，包括：

58、任务信号接收模块，用于接收智能体任务执行信号集合；

59、任务态势识别模块，用于基于所述智能体任务执行信号集合生成智能体任务态势表示；

60、schema对齐模块，用于将智能体生成schema中的字段映射到ai孪生信息仓库中的事实字段；

61、事实匹配约束生成模块，用于基于所述智能体任务态势表示生成事实匹配约束集；

62、事实单元获取模块，用于基于所述事实匹配约束集，从ai孪生信息仓库中获取与商品或服务相关的事实单元；

63、匹配评分模块，用于基于所述事实匹配约束集和所述事实单元计算事实相关性特征，并生成事实相关性匹配评分；

64、解释路径生成模块，用于生成包括任务态势节点或事实匹配约束节点、商品或服务事实节点、证据节点、关系边和匹配结论节点的匹配解释路径；

65、上下文包生成模块，用于基于所述事实相关性匹配评分和所述匹配解释路径生成或调整面向智能体的机器可读上下文包；

66、孪生层调优模块，用于基于所述事实相关性匹配评分、所述匹配解释路径或智能体反馈事件更新孪生层调优策略。

67、进一步地，该系统还包括：轨迹分析模块、网页行为识别模块、记忆融合模块、评测模块和反馈优化模块中的至少一种；

68、所述轨迹分析模块用于基于工具调用轨迹、mcp资源请求或api调用参数反推任务阶段和字段需求；

69、所述网页行为识别模块用于基于搜索词、点击路径、浏览器导航路径或页面片段读取记录识别任务目标和约束；

70、所述记忆融合模块用于将任务记忆摘要与当前执行信号合并；

71、所述评测模块用于生成任务态势识别准确率、schema映射成功率、匹配任务可回答率、必需字段覆盖率、证据回链率或平均推理路径长度；

72、所述反馈优化模块用于接收智能体反馈事件并更新权重、任务标签、字段完整性要求、摘要模板、关系边、schema映射规则或上下文包模板。

73、本发明可以用于面向采购智能体、搜索智能体、浏览器智能体、个人助理智能体、企业采购系统或平台智能体的商品发现、条件筛选、方案比较、证据核验、询价、预约、购买跳转、售后判断和合规检查。

74、其中：

75、智能体任务执行信号集合是指智能体在执行任务过程中携带、生成或暴露的信号，包括但不限于原始用户目标、任务记忆摘要、智能体生成schema、mcp资源请求、工具调用轨迹、网页搜索轨迹、浏览器导航轨迹、api调用参数、上下文包请求、反馈事件和环境观察。

76、智能体任务态势表示是指系统根据所述智能体任务执行信号集合推断出的当前任务状态，其可以包括候选任务目标、任务阶段、活动子目标、智能体生成schema、schema来源、所需事实槽位、证据要求、排除条件、行动意图、不确定项和置信度。

77、事实匹配约束集是指由智能体任务态势表示派生的可计算约束集合。采购场景下，事实匹配约束集可以表现为采购需求约束集。

78、事实相关性匹配评分是指针对单次智能体任务态势，基于事实相关性特征计算得到的候选商品或服务匹配程度数值。

79、事实匹配率是指在多个任务、测试任务或反馈事件中，根据任务态势识别准确率、schema映射成功率、匹配评分、任务可回答率、正确引用率、无关召回率和行动入口识别率等指标统计得到的优化效果指标。

80、进一步地，本发明还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述方法。

81、进一步地，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

82、本发明的有益效果是：与现有技术相比：

83、第一，本发明通过智能体任务执行信号集合和任务态势表示，使系统在无法完整获得人类原始指令时，仍能根据智能体的工具调用、mcp请求、网页搜索、浏览器导航、api参数、任务记忆和环境观察识别其当前任务态势。

84、第二，本发明通过智能体生成schema对齐，将智能体自行生成的比较表、询价参数、证据引用格式或工具参数映射到ai孪生信息仓库中的商品或服务事实字段，降低schema不一致导致的字段缺失和误匹配。

85、第三，本发明从ai孪生信息仓库获取带有来源锚点、证据引用、有效期、置信度和冲突状态的商品或服务事实单元，降低智能体直接解析复杂网页、pdf、图片和业务系统的成本。

86、第四，本发明基于字段覆盖率、约束满足度、证据完整度、版本新鲜度、冲突状态、任务态势置信度、推理路径长度和行动入口可达性生成匹配评分，使智能体匹配不再仅依赖文本相似度。

87、第五，本发明生成匹配解释路径，使智能体能够追溯某一匹配结论对应的任务态势、事实节点和证据节点。

88、第六，本发明在上下文预算受限时优先保留当前任务阶段、硬性约束、限制条件、冲突提示、证据引用和行动入口，提高上下文包的任务适配能力。

89、第七，本发明基于任务态势不确定、schema字段无法映射、字段缺失、证据不足、表达歧义、冲突未解决、版本过期、推理路径过长和行动入口不可达等失败原因生成调优策略，使面向智能体的信息层能够持续优化。