本公開涉及深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、大模型等人工智能，具體涉及一種基于多智能體的任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、多智能體作為人工智能技術(shù)的重要領(lǐng)域，其主要目標(biāo)是通過具有一定自主能力的智能體間相互協(xié)作實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的智能，通常用于解決任務(wù)和模擬等場景。目前多智能體系統(tǒng)通常通過主從結(jié)構(gòu)或?qū)蛹?jí)結(jié)構(gòu)等等單一固定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，將各智能體組織在一起，但是，這種方式獲得的多智能體系統(tǒng)，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜、多變的任務(wù)場景需求，任務(wù)處理效率較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本公開旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

2、本公開第一方面實(shí)施例提出了一種基于多智能體的任務(wù)處理方法，所述方法由第一智能體執(zhí)行，包括：

3、在監(jiān)聽到信息池中的根任務(wù)列表中包含至少一個(gè)待處理的根任務(wù)的情況下，啟動(dòng)與所述待處理的根任務(wù)的數(shù)量相同數(shù)量的線程；

4、針對(duì)每個(gè)所述根任務(wù)，利用其對(duì)應(yīng)一個(gè)線程對(duì)該根任務(wù)進(jìn)行拆解，確定其對(duì)應(yīng)的子任務(wù)序列；

5、針對(duì)每個(gè)子任務(wù)序列，利用其對(duì)應(yīng)的線程，根據(jù)智能體集合中每個(gè)第二智能體的功能及該子任務(wù)序列中每個(gè)子任務(wù)的類型，確定用于執(zhí)行每個(gè)子任務(wù)的第二智能體，并將子任務(wù)發(fā)送給對(duì)應(yīng)的第二智能體；

6、在監(jiān)測到任一第二智能體返回針對(duì)任一子任務(wù)的第一執(zhí)行結(jié)果的情況下，向所述第二智能體發(fā)送釋放所述任一子任務(wù)占用的資源指令；

7、在確定任一根任務(wù)對(duì)應(yīng)的第二執(zhí)行結(jié)果的情況下，釋放所述第一智能體中與所述任一根任務(wù)對(duì)應(yīng)的線程。

8、本公開第二方面實(shí)施例提出了一種基于多智能體的任務(wù)處理方法，所述方法由第二智能體執(zhí)行，包括：

9、確定待執(zhí)行的目標(biāo)任務(wù)、用于執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù)的資源及接收所述目標(biāo)任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果的目標(biāo)智能體；

10、基于所述資源執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù)，得到第一執(zhí)行結(jié)果；

11、將所述第一執(zhí)行結(jié)果發(fā)送給所述目標(biāo)智能體；

12、在接收到第一智能體發(fā)送的資源釋放指令的情況下，釋放所述資源。

13、本公開第三方面實(shí)施例提出了一種基于多智能體的任務(wù)處理裝置，所述裝置配置在第一智能體中，包括：

14、啟動(dòng)模塊，用于在監(jiān)聽到信息池中的根任務(wù)列表中包含至少一個(gè)待處理的根任務(wù)的情況下，啟動(dòng)與所述待處理的根任務(wù)的數(shù)量相同數(shù)量的線程；

15、拆解模塊，用于針對(duì)每個(gè)所述根任務(wù)，利用其對(duì)應(yīng)一個(gè)線程對(duì)該根任務(wù)進(jìn)行拆解，確定其對(duì)應(yīng)的子任務(wù)序列；

16、處理模塊，用于針對(duì)每個(gè)子任務(wù)序列，利用其對(duì)應(yīng)的線程，根據(jù)智能體集合中每個(gè)第二智能體的功能及該子任務(wù)序列中每個(gè)子任務(wù)的類型，確定用于執(zhí)行每個(gè)子任務(wù)的第二智能體，并將子任務(wù)發(fā)送給對(duì)應(yīng)的第二智能體；

17、第一發(fā)送模塊，用于在監(jiān)測到任一第二智能體返回針對(duì)任一子任務(wù)的第一執(zhí)行結(jié)果的情況下，向所述第二智能體發(fā)送釋放所述任一子任務(wù)占用的資源指令；

18、第一釋放模塊，用于在確定任一根任務(wù)對(duì)應(yīng)的第二執(zhí)行結(jié)果的情況下，釋放所述第一智能體中與所述任一根任務(wù)對(duì)應(yīng)的線程。

19、本公開第四方面實(shí)施例提出了一種基于多智能體的任務(wù)處理裝置，所述裝置配置在第二智能體中，包括：

20、確定模塊，用于確定待執(zhí)行的目標(biāo)任務(wù)、用于執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù)的資源及接收所述目標(biāo)任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果的目標(biāo)智能體；

21、獲取模塊，用于基于所述資源執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù)，得到第一執(zhí)行結(jié)果；

22、第二發(fā)送模塊，用于將所述第一執(zhí)行結(jié)果發(fā)送給所述目標(biāo)智能體；

23、第二釋放模塊，用于在接收到第一智能體發(fā)送的資源釋放指令的情況下，釋放所述資源。

24、本公開第五方面實(shí)施例提出了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)，實(shí)現(xiàn)如本公開第一方面、第二方面實(shí)施例提出的基于多智能體的任務(wù)處理方法。

25、本公開第六方面實(shí)施例提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如本公開第一方面、第二方面實(shí)施例提出的基于多智能體的任務(wù)處理方法。

26、本公開第七方面實(shí)施例提出了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如本公開第一方面、第二方面實(shí)施例提出的基于多智能體的任務(wù)處理方法。

27、本公開提供的基于多智能體的任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，存在如下有益效果：

28、本公開實(shí)施例中，首先在監(jiān)聽到信息池中的根任務(wù)列表中包含至少一個(gè)待處理的根任務(wù)的情況下，啟動(dòng)與待處理的根任務(wù)的數(shù)量相同數(shù)量的線程，并針對(duì)每個(gè)根任務(wù)，利用其對(duì)應(yīng)一個(gè)線程對(duì)該根任務(wù)進(jìn)行拆解，確定其對(duì)應(yīng)的子任務(wù)序列，然后針對(duì)每個(gè)子任務(wù)序列，利用其對(duì)應(yīng)的線程，根據(jù)智能體集合中每個(gè)第二智能體的功能及該子任務(wù)序列中每個(gè)子任務(wù)的類型，確定用于執(zhí)行每個(gè)子任務(wù)的第二智能體，并將子任務(wù)發(fā)送給對(duì)應(yīng)的第二智能體，之后在監(jiān)測到任一第二智能體返回針對(duì)任一子任務(wù)的第一執(zhí)行結(jié)果的情況下，向第二智能體發(fā)送釋放任一子任務(wù)占用的資源指令，最后在確定任一根任務(wù)對(duì)應(yīng)的第二執(zhí)行結(jié)果的情況下，釋放第一智能體中與任一根任務(wù)對(duì)應(yīng)的線程。由此，第一智能體在監(jiān)聽到待處理根任務(wù)時(shí)，啟動(dòng)根任務(wù)對(duì)應(yīng)的線程對(duì)根任務(wù)進(jìn)行拆解，獲得根任務(wù)對(duì)應(yīng)的子任務(wù)，根據(jù)子任務(wù)類型以及第二智能體功能，確定執(zhí)行子任務(wù)的第二智能體，并獲得第二智能體執(zhí)行子任務(wù)的結(jié)果，在確定根任務(wù)對(duì)應(yīng)的最終的執(zhí)行結(jié)果后，釋放處理根任務(wù)時(shí)所占資源，從而確保了基于多智能體的任務(wù)處理方法可以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多樣的任務(wù)需求以及場景，提高了基于多智能體的任務(wù)處理方法的靈活性，提高了任務(wù)處理效率以及準(zhǔn)確性。

29、應(yīng)當(dāng)理解，本部分所描述的內(nèi)容并非旨在標(biāo)識(shí)本公開的實(shí)施例的關(guān)鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

技術(shù)特征：

1.一種基于多智能體的任務(wù)處理方法，所述方法由第一智能體執(zhí)行，所述方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述任務(wù)執(zhí)行請(qǐng)求中還包括所述目標(biāo)任務(wù)的來源方，在所述接收到第二智能體發(fā)送的任務(wù)執(zhí)行請(qǐng)求之后，還包括：

4.如權(quán)利要求1-3任一所述的方法，其中，所述監(jiān)測到任一第二智能體返回針對(duì)任一子任務(wù)的第一執(zhí)行結(jié)果，包括：

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其中，在所述確定任一根任務(wù)對(duì)應(yīng)的第二執(zhí)行結(jié)果之后，所述方法還包括：

6.一種基于多智能體的任務(wù)處理方法，所述方法由第二智能體執(zhí)行，所述方法包括：

7.如權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述確定待執(zhí)行的目標(biāo)任務(wù)、用于執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù)的資源及接收所述目標(biāo)任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果的目標(biāo)智能體，包括：

8.如權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述確定待執(zhí)行的目標(biāo)任務(wù)、用于執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù)的資源及接收所述目標(biāo)任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果的目標(biāo)智能體，包括：

9.如權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述確定待執(zhí)行的目標(biāo)任務(wù)、用于執(zhí)行所述目標(biāo)任務(wù)的資源及接收所述目標(biāo)任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果的目標(biāo)智能體，包括：

10.一種基于多智能體的任務(wù)處理裝置，所述裝置配置在第一智能體中，所述裝置包括：

11.如權(quán)利要求10所述的裝置，其中，所述裝置還包括：

12.如權(quán)利要求11所述的裝置，其中，所述接收模塊，還用于：

13.如權(quán)利要求10-12任一所述的裝置，其中，所述第一發(fā)送模塊，還用于：

14.如權(quán)利要求13所述的裝置，其中，所述第一發(fā)送模塊，還用于：

15.一種基于多智能體的任務(wù)處理裝置，所述裝置配置在第二智能體中，所述裝置包括：

16.如權(quán)利要求15所述的裝置，其中，所述確定模塊，具體用于：

17.如權(quán)利要求15所述的裝置，其中，所述確定模塊，具體用于：

18.如權(quán)利要求15所述的裝置，其中，所述確定模塊，具體用于：

19.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

20.一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述計(jì)算機(jī)指令用于使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1-9中任一項(xiàng)所述的基于多智能體的任務(wù)處理方法。

21.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-9中任一項(xiàng)所述的基于多智能體的任務(wù)處理方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開提出一種基于多智能體的任務(wù)處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、大模型等人工智能技術(shù)領(lǐng)域。在監(jiān)聽到信息池中的根任務(wù)列表中包含至少一個(gè)待處理的根任務(wù)的情況下，啟動(dòng)與待處理的根任務(wù)的數(shù)量相同數(shù)量的線程，利用根任務(wù)對(duì)應(yīng)的線程對(duì)該根任務(wù)進(jìn)行拆解，確定其對(duì)應(yīng)的子任務(wù)序列，根據(jù)智能體集合中各第二智能體的功能及該子任務(wù)序列中每個(gè)子任務(wù)類型，確定用于執(zhí)行每個(gè)子任務(wù)的第二智能體，將子任務(wù)發(fā)送給對(duì)應(yīng)的第二智能體，在監(jiān)測到任一第二智能體返回針對(duì)任一子任務(wù)的第一執(zhí)行結(jié)果時(shí)，向第二智能體發(fā)送釋放任一子任務(wù)占用的資源指令，在確定任一根任務(wù)對(duì)應(yīng)的第二執(zhí)行結(jié)果的情況下，釋放與任一根任務(wù)對(duì)應(yīng)的線程。

技術(shù)研發(fā)人員：馮濤,曲瑛琪,李弘宇,劉璟
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技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19