一种⽀持多设备协同智能体⽅法与系统的制作方法

本发明涉及多智能体协同调度相关，尤其涉及一种支持多设备协同智能体方法与系统。

背景技术：

1、近年来，大语言模型与智能体技术逐步在企业办公、业务自动化场景中落地应用。单一智能体的功能覆盖范围有限，通过多台终端设备搭载子智能体形成协同集群，共同完成复杂业务任务，已成为当前智能体系统的主流部署模式。在这类系统中，子智能体的接入效率、任务分派的精准度以及多任务并发下的运行稳定性，直接决定了整套系统的落地实用性。

2、目前行业内的多智能体协同系统，主要沿用两类成熟的技术路线。

3、第一类为预注册式集中调度架构，典型方案如公告号cn121704970a、名称为《基于智能体的任务处理方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品》的专利文献所公开的内容。该类方案预先搭建结构化的智能体能力注册库，所有子智能体上线前，需人工录入api接口地址、能力标签、权限范围等配置信息；接收到用户任务后，系统通过关键词匹配或向量检索的方式，从注册库中筛选对应能力的智能体完成任务分派。这类架构的优势是管控逻辑清晰，但实际应用中存在明显局限：一是子智能体的新增、功能变更都需要人工维护注册库，接入流程繁琐，运维成本较高；二是任务匹配完全依赖预设的结构化标签，无法直接基于自然语言的语义理解完成任务适配，面对非标准化的用户需求时灵活度不足。

4、第二类为基础连接鉴权类方案，典型方案如公告号cn112492017a、名称为《一种基于token认证的websocket连接方法及系统》的专利文献所公开的内容。该类方案通过token令牌完成websocket长连接的身份校验，保障连接链路的合法性。但这类方案仅解决了“连接准入”的问题，并不承载智能体调度相关的业务信息；同时配套的调度机制较为薄弱，既没有基于大模型的语义化任务分派能力，也没有针对多渠道接入的并发管控设计，当多个渠道同时下发任务时，容易出现同一智能体被重复分派任务、执行冲突的问题，单条通信链路出现阻塞时还会影响整体业务的正常运行。

5、整体来看，现有技术方案普遍存在三方面的共性不足：其一，子智能体接入环节依赖人工预配置，缺少轻量化的快速接入机制，非技术人员操作门槛高，异构设备的适配效率低；其二，任务分派依赖结构化注册库与预设规则，无法依托大模型的语义理解能力实现无预注册的自动分派，业务适配灵活性不足；其三，多渠道任务接入时缺少统一的状态管控与信道隔离设计，并发任务易产生执行冲突，系统运行的稳定性与鲁棒性有待提升。

6、因此，如何实现子智能体的轻量化快速接入、基于自然语言的无预注册任务分派，同时保障多渠道并发下的稳定运行，是本领域目前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种支持多设备协同智能体方法与系统，以解决上述背景技术中提出的现有技术中接入流程繁琐、调度依赖注册库、多渠道并发易冲突的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种支持多设备协同智能体方法，应用于包含服务端与若干远端子智能体的协同系统，包括如下步骤：

3、s1、配对码生成与子智能体websocket鉴权上线：服务端基于用户标识userid与随机盐值salt生成短位易读配对码，所述配对码滤除易混淆字符i、o、0、1；远端子智能体通过websocket长连接，携带配对码code、userid、可视化标识visible、智能体名称name、功能描述desc发起鉴权接入请求，服务端校验通过后，完成该子智能体的集群接入注册。

4、s2、自然语言信息注入提示词：主智能体采集所有已接入子智能体的name、desc自然语言描述信息，将全部子智能体的团队信息批量注入大模型的提示词上下文。

5、s3、大模型语义自动任务分派：主智能体接收用户下发的业务任务，调用内置大模型读取提示词内各子智能体的自然语言功能描述，匹配得到适配的子智能体，并调用消息发送接口完成任务分发。

6、s4、状态机并发管控与双信道并行服务：采用包含未鉴权（unauth）、空闲（idle）、忙碌（busy）三态的有限状态机管控各子智能体的运行状态，拦截同一智能体的并发任务请求；同时搭建web前端、即时通讯平台两条独立通信信道，并行承接外部任务交互。

7、s5、任务追踪与汇总输出：主智能体实时追踪所有子智能体的任务执行进度，采集全部子智能体的执行结果数据，汇总生成统一的任务结论报告并输出。

8、进一步地，所述配对码的生成过程为：以userid与salt拼接字符串作为加密原文，经hmac-md5哈希运算后截取6位字符，滤除易混淆字符i、o、0、1后生成最终可读配对码。

9、进一步地，子智能体发起websocket鉴权接入请求时，传输参数固定包含code、userid、visible、name、desc五类信息，上述五类参数同步上传至主智能体，完成子智能体的备案登记；其中visible参数用于标识子智能体是否对外部用户可见，主智能体依据visible参数过滤展示在用户交互界面的智能体列表，整个过程无需预先录入api接口等注册配置信息。

10、进一步地，注入大模型的提示词仅由各子智能体的名称、功能描述自然文本构成，不包含预录入的结构化能力标签、接口地址等配置数据。

11、进一步地，大模型依托上下文学习能力，仅基于提示词内的自然语言描述完成任务的语义匹配，无需检索预构建的智能体能力数据库，无需依托预设标签规则，实现无预注册的自动任务分派。

12、进一步地，所述三态有限状态机的流转规则为：子智能体未通过配对码鉴权时处于未鉴权（unauth）状态，不具备任务接收权限；无待执行任务时处于空闲（idle）状态，可接收新任务；正在执行任务时切换为忙碌（busy）状态，拒绝接收新增并发任务。

13、进一步地，web前端信道、即时通讯平台信道为两条独立的websocket逻辑链路，信道资源与消息队列相互隔离；单条信道发生阻塞时，不影响另一条信道的正常任务收发。

14、一种支持多设备协同智能体系统，包括服务端与若干远端子智能体；

15、所述服务端部署有主智能体，且配置有配对码生成鉴权模块，所述配对码生成鉴权模块用于基于用户标识userid与随机盐值salt生成滤除易混淆字符i、o、0、1的短位易读配对码，接收子智能体携带上述参数发起的websocket鉴权接入请求，并完成合法性校验。

16、所述主智能体配置提示词注入模块、大模型调度模块、状态机管控模块、双信道通信模块、任务汇总模块；

17、所述提示词注入模块用于收集所有上线子智能体的name、desc自然语言描述，批量写入大模型的提示词上下文；

18、所述大模型调度模块用于读取提示词，依据子智能体的自然语言描述匹配适配的子智能体，调用消息发送接口自动完成任务分派；

19、所述状态机管控模块维护包含未鉴权（unauth）、空闲（idle）、忙碌（busy）三态的有限状态机，拦截子智能体的并发任务；

20、所述双信道通信模块搭建相互独立的web前端信道与即时通讯平台信道，并行承接外部任务交互；

21、所述任务汇总模块实时追踪各子智能体的任务执行进度，采集执行结果数据并汇总生成任务结论报告。

22、进一步地，所述配对码生成鉴权模块生成配对码的过程为：以userid与salt拼接字符串为加密原文，经hmac-md5哈希运算后截取6位字符并滤除易混淆字符；子智能体上传的visible参数用于标识其对外可见性，主智能体依据visible参数过滤用户交互界面的智能体展示列表；整套系统无需预先录入api接口、能力标签等结构化配置信息，实现子智能体的无预注册接入与自动任务分派。

23、进一步地，所述双信道通信模块的web前端信道、即时通讯平台信道为相互独立的websocket逻辑链路，信道资源与消息队列相互隔离；所述状态机管控模块分别对两条信道下发的任务请求执行并发拦截校验，保障三态有限状态机的状态流转一致性。

24、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

25、1.本发明采用短位易读配对码实现子智能体的websocket鉴权接入，配对码剔除易混淆字符，适配非技术人员手动输入场景；子智能体接入时同步上传名称与功能描述，无需预先录入api接口、能力标签等结构化配置信息，省去人工维护注册库的环节，异构设备接入效率提升，运维成本显著降低。

26、2.本发明依托大模型的上下文学习能力，直接将子智能体的自然语言功能描述注入提示词完成任务匹配，无需检索预构建的智能体能力数据库，无需预设标签匹配规则；面对非标准化的自然语言任务时，可通过语义理解自动适配对应子智能体，业务适配灵活性远高于传统标签匹配方案。

27、3.本发明采用三态有限状态机统一管控子智能体的运行状态，可拦截多渠道下发的并发任务请求，避免同一智能体重复执行任务产生冲突；同时采用两条独立的websocket逻辑信道承接任务交互，信道资源与消息队列相互隔离，单信道阻塞不影响全局业务，系统整体鲁棒性与运行稳定性显著提升。