一种动态适配异构智能体的智能信息处理系统及方法

本发明属于网络信息系统及嵌入式软件，具体涉及一种动态适配异构智能体的智能信息处理系统及方法。

背景技术：

1、随着信息网络向智能化、自主化方向发展，智能信息网络将是未来网络发展趋势。智能体作为网络节点需具备环境感知、动态决策及协同优化能力，然而传统网络控制系统采用集中式架构，难以适应异构智能体在算力、功耗、体积等方面的差异化需求。现有技术中，嵌入式软件通常采用固定功能模块设计，导致资源受限设备无法有效参与网络认知闭环，而高性能设备的资源利用率不足。此外，现有系统缺乏跨智能体的知识共享机制，导致网络策略更新滞后，无法实现全局优化。

2、当前，基于知识驱动的网络架构如kdn（knowledge-defined networking，知识定义网络）虽引入知识平面，但其软件实现仍存在以下问题：功能模块僵化，无法根据智能体形态动态调整单元组成，导致资源浪费或性能不足；缺乏针对多智能体协同的联邦学习与隐私保护机制，限制知识共享效率；网络认知闭环与控制闭环的耦合度低，策略生成与执行反馈脱节。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种可动态适配异构智能体的动态适配异构智能体的智能信息处理系统及方法，从而使资源受限智能体能够部署完整认知闭环，提高异构设备间知识共享与协同优化的效率，优化网络策略生成与执行反馈的实时性。

2、实现本发明目的的技术解决方案为：一种动态适配异构智能体的智能信息处理系统，包括数据层、分析层、决策层和知识层，根据智能体硬件条件动态调整各层的功能组成，通过数据流与控制流双通道实现闭环管理；

3、所述数据层设有多域感知单元，负责多源异构数据的采集、清洗与语义化转换，建立统一数据总线；

4、所述分析层设有学习分析单元，基于联邦学习与模型压缩技术，实现分布式智能训练；

5、所述决策层设有优化决策单元，执行混合推理，支持多目标动态优化；

6、所述知识层设有网络知识单元，构建全局-本地两级知识库，实现跨设备知识同步与版本控制。

7、一种动态适配异构智能体的智能信息处理方法，该方法基于所述的动态适配异构智能体的智能信息处理系统，具体步骤如下：

8、根据智能体算力、功耗及体积约束进行分类，将智能体分为资源紧张的智能体、资源较为充足的智能体与资源丰富的智能体；所述资源紧张的智能体包含多域感知单元、优化决策单元、网络知识单元，支持单目标推理与本地知识生成；所述资源较为充足的智能体包含多域感知单元、优化决策单元、网络知识单元、学习分析单元，支持离线训练与多目标优化；所述资源丰富的智能体包含多域感知单元、优化决策单元、网络知识单元、学习分析单元，集成联邦学习、在线nas及分布式优化，实现全网级策略生成；

9、多域感知单元、优化决策单元、网络知识单元、学习分析单元通过发布-订阅模式响应事件，采用apache kafka实现高吞吐量消息队列；内置动态资源管理器即drm，实时监测智能体算力、内存及能耗状态，触发功能单元的动态加载/卸载；执行结果通过反馈代理回传至知识层，驱动模型迭代与策略优化，形成感知-分析-决策-验证闭环；

10、设计统一api接口，实现软件模块与智能体硬件的集成；支持运行时动态加载/卸载功能单元，适应资源波动场景；内置轻量级容器化引擎，实现模型与策略的部署与隔离执行。

11、本发明与现有技术相比，其显著优点为：

12、（1）通过模块化设计、差异化功能划分及多级协同机制，实现了多源信息智能分析、策略生成与自主闭环控制，适用于如车载、手持、固定式等多种形态智能信息处理单元的差异化部署需求；

13、（2）采用认知-控制双环耦合设计，提高了策略生成与执行反馈的实时性，支持复杂场景下的实时优化；

14、（3）能够有效支撑智能交通、工业物联网、及边缘计算等场景的自适应网络优化，为构建高效、安全的自主演进网络提供核心解决方案。

1.一种动态适配异构智能体的智能信息处理系统，其特征在于，包括数据层、分析层、决策层和知识层，根据智能体硬件条件动态调整各层的功能组成，通过数据流与控制流双通道实现闭环管理；

2.根据权利要求1所述的动态适配异构智能体的智能信息处理系统，其特征在于，所述智能体，指具备环境感知、自主决策与执行能力的物理或逻辑实体，以嵌入式硬件平台为载体，集成传感器、通信模块及执行模块，能够在设定环境中独立或协作完成网络管理、任务调度及动态优化的目标。

3.根据权利要求2所述的动态适配异构智能体的智能信息处理系统，其特征在于，该系统是嵌入智能体内部的软件核心架构，负责完成多源数据融合、智能分析、策略生成及闭环控制的功能。

4.根据权利要求3所述的动态适配异构智能体的智能信息处理系统，其特征在于，所述多域感知单元包括多域感知接口、预处理引擎和动态调度器，其中：

5.根据权利要求3所述的动态适配异构智能体的智能信息处理系统，其特征在于，所述学习分析单元包括联邦学习框架、nas超参优化器和知识蒸馏模块，基于神经网络架构搜索即nas、超参数自动优化及联邦学习技术，对输入数据进行模型训练与更新，生成逻辑决策型网络知识，其中：

6.根据权利要求3所述的动态适配异构智能体的智能信息处理系统，其特征在于，所述优化决策单元包括多目标优化引擎、实时推理接口与规则引擎，部署轻量化推理引擎，支持单目标本地决策、多目标联合优化及基于知识检索的混合决策模式，其中：

7.根据权利要求3所述的动态适配异构智能体的智能信息处理系统，其特征在于，所述网络知识单元包括知识图谱、模型仓库与生命周期管理，采用知识图谱与模型库相结合的结构，存储策略规则、神经网络模型、架构参数及历史决策案例，支持多粒度知识检索与动态更新，其中：

8.一种动态适配异构智能体的智能信息处理方法，其特征在于，该方法基于权利要求1~7任一项所述的动态适配异构智能体的智能信息处理系统，具体步骤如下：

9.根据权利要求8所述的动态适配异构智能体的智能信息处理方法，其特征在于，单智能体认知闭环流程为：多域感知单元接收数据并解析，查询网络知识单元；若存在匹配策略，直接返回优化决策，否则触发学习分析单元生成新模型；模型经压缩后部署至优化决策单元，执行推理并将策略反馈至智能体执行；执行结果回传至网络知识单元，完成闭环验证。

10.根据权利要求8所述的动态适配异构智能体的智能信息处理方法，其特征在于，所述多智能体协同流程包含联邦学习协同、知识分级共享与动态负载均衡，联邦学习协同将资源丰富的智能体作为聚合节点，协调多设备进行隐私保护下的模型训练，更新全局知识库；知识分级共享设计资源紧张的智能体定时向上级请求知识更新，紧急任务触发按需逐级检索；动态负载均衡则根据网络状态将计算任务迁移至邻近高算力节点，降低端侧资源消耗。