业务智能体可追溯执行方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及人工智能应用工程，尤其涉及业务智能体可追溯执行方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着大模型能力的不断提升，企业在招投标、研发辅助、数据分析、运营处理及流程自动化等业务场景中，开始尝试利用大模型来驱动复杂的业务任务。如果这些业务任务在执行过程中没有得到有效的控制和管理，就会导致业务智能体出现执行混乱或结果不可靠，而执行混乱不仅会影响业务智能体的工作效率和准确性，而且还会导致企业难以沉淀和复用成功的业务经验。

2、为避免业务智能体出现执行不可控的情况，目前，通常是利用单纯的对话式大模型来生成文本建议，或者是单一地利用传统的低代码平台和工作流引擎通过预设规则来连接业务系统。但是，由于这些方式的执行逻辑都较为僵化，且缺乏明确的运行时边界、技能复用机制以及可追溯的执行证据，因而针对结构复杂、涉及跨文件与跨工具交互的长链路业务任务无法起到很好的处理效果，从而会影响业务智能体的执行效率和任务完成率。

3、因此，如何实现业务目标从标准化决策到基于证据反馈的闭环可追溯执行，是目前亟需解决的一个问题。

4、上述内容仅用于辅助理解本技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提供一种业务智能体可追溯执行方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何实现业务目标从标准化决策到基于证据反馈的闭环可追溯执行的技术问题。

2、为实现上述目的，本技术提出一种业务智能体可追溯执行方法，所述的方法包括：

3、接收输入信息，根据输入信息中的业务目标检索关联上下文块，并根据上下文窗口预算裁剪后构造输入上下文；

4、基于模型处理所述输入上下文，得到结构化决策，其中，所述结构化决策包括响应、工具调用、询问用户或完成；

5、根据所述结构化决策执行对应的响应动作、工具调用动作、询问用户动作或完成动作；

6、将动作执行结果写入证据存储，并基于所述证据存储生成所述业务目标的可追溯执行记录，其中，所述可追溯执行记录用于构造所述输入上下文。

7、在一实施例中，所述接收输入信息，根据输入信息中的业务目标检索关联上下文块，并根据上下文窗口预算裁剪后构造输入上下文的步骤包括：

8、通过统一入口接收输入信息，从所述输入信息中提取业务目标、约束条件和输入资源清单；

9、将所述业务目标、所述约束条件和所述输入资源清单封装为标准智能体协议；

10、基于所述标准智能体协议中的业务目标，从预设的上下文存储中检索关联上下文块，其中，所述上下文存储至少包括近期对话、压缩会话记忆、长期语义记忆、文件摘要、工具结果、业务应用状态、运行诊断和权限记录中的一种；

11、在所述关联上下文块的总数据量超过所述上下文窗口预算时，对所述关联上下文块进行裁剪，构造所述输入上下文。

12、在一实施例中，所述基于模型处理所述输入上下文，得到结构化决策的步骤包括：

13、通过大语言模型对所述输入上下文进行语义理解和推理，生成原始输出结果；

14、基于预设的数据交换格式约束，对所述原始输出结果进行结构化解析，提取动作类型和动作参数，生成结构化决策，其中，所述动作参数为与所述动作类型对应的执行数据。

15、在一实施例中，所述通过大语言模型对所述输入上下文进行语义理解和推理之前，还包括：

16、通过技能编排引擎，根据技能说明、输入输出约束、触发词、示例、工具偏好和业务域标签进行匹配；

17、根据匹配结果生成由串行、并行、条件分支、循环、人工确认、补偿回滚和完成评价节点中的至少一种组成的编排图；

18、基于所述编排图约束所述大语言模型的推理过程。

19、在一实施例中，所述根据所述结构化决策执行对应的响应动作、工具调用动作、询问用户动作或完成动作的步骤包括：

20、若所述结构化决策指示响应，则输出对应的响应信息；

21、若所述结构化决策指示工具调用，则根据输入信息中的输入资源清单确定目标操作对象，并根据输入信息中的约束条件校验调用参数，通过工具连接层调用对应的目标工具接口；

22、若所述结构化决策指示询问用户，则向用户端发送询问请求；

23、若所述结构化决策指示完成，则输出结束指令。

24、在一实施例中，所述将动作执行结果写入证据存储，并基于所述证据存储生成所述业务目标的可追溯执行记录的步骤包括：

25、将所述响应动作、所述工具调用动作、所述询问用户动作和所述完成动作的执行结果转换为观察记录，并将所述观察记录写入证据存储；

26、基于所述证据存储中的观察记录，生成可追溯执行记录，其中，所述可追溯执行记录包括运行图、步骤日志、工具调用记录、文件差异、权限决策、业务状态快照、产物清单、评价报告和回放索引中的至少一种。

27、在一实施例中，所述基于所述证据存储生成所述业务目标的可追溯执行记录之后，还包括：

28、基于所述可追溯执行记录，对所述业务目标的执行过程进行执行评估；

29、根据执行评估的结果，对预设的技能说明、输入输出约束、触发词、示例或工具偏好进行更新，以优化所述技能编排引擎的匹配过程。

30、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种业务智能体可追溯执行装置，所述业务智能体可追溯执行装置包括：

31、上下文构造模块，用于接收输入信息，根据输入信息中的业务目标检索关联上下文块，并根据上下文窗口预算裁剪后构造输入上下文；

32、模型决策模块，用于基于模型处理所述输入上下文，得到结构化决策，其中，所述结构化决策包括响应、工具调用、询问用户或完成；

33、动作执行模块，用于根据所述结构化决策执行对应的响应动作、工具调用动作、询问用户动作或完成动作；

34、追溯记录生成模块，用于将动作执行结果写入证据存储，并基于所述证据存储生成所述业务目标的可追溯执行记录，其中，所述可追溯执行记录用于构造所述输入上下文。

35、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种业务智能体可追溯执行设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的业务智能体可追溯执行方法的步骤。

36、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质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如上文所述的业务智能体可追溯执行方法的步骤。

37、此外，为实现上述目的，本技术还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的业务智能体可追溯执行方法的步骤。

38、本技术提供了一种业务智能体可追溯执行方法，本技术首先通过获取输入信息中的业务目标，检索关联上下文块并根据上下文窗口预算进行裁剪，构造出适配的输入上下文，以通过模型处理该输入上下文得到明确的结构化决策（包括响应、工具调用、询问用户或完成）；如果检测到该结构化决策为工具调用或询问用户，则执行对应的工具调用动作或询问用户动作，以通过具体的执行动作推进业务目标的达成，从而提高了业务智能体处理复杂任务的准确性；而在执行动作并将结果写入证据存储后，基于该证据存储生成业务目标的可追溯执行记录，并将该记录用于构造下一轮的输入上下文，以通过闭环的证据反馈机制确保执行过程的连贯性与可审计性，从而进一步提高了业务智能体的执行可靠性与可维护性。

39、综上可知，本技术通过结合对于结构化决策的精准控制以及基于证据存储的闭环反馈机制，以综合决策控制与全链路追溯手段来实现对于业务智能体的可追溯执行，克服了现有技术中因缺乏明确执行边界和可追溯证据而导致复杂任务执行效率低、难以复盘的技术缺陷，提高了业务智能体的执行效率和可靠性。