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龙图腾网获悉南金研高新科技(南京)有限公司申请的专利一种基于智能体的小程序代码自动生成系统及其控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120653231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511164403.4，技术领域涉及：G06F8/33；该发明授权一种基于智能体的小程序代码自动生成系统及其控制方法是由李顺;陈进;周实军设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能体的小程序代码自动生成系统及其控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于智能体的小程序代码自动生成系统包括用户需求输入模块、小程序生成模块、阶段验证模块以及交互模块，同时还提供了其控制方法，通过用户描述智能体、代码实现智能体和反思智能体的配合，实现小程序代码的自动生成，有效降低使用门槛，替代了人工编辑，极大提高了小程序代码自动生成的精确度和效率。

本发明授权一种基于智能体的小程序代码自动生成系统及其控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能体的小程序代码自动生成系统的控制方法，其特征在于，所述系统包括， 用户需求输入模块，用于以文字形式输入用户对生成的小程序代码的需求； 小程序生成模块，用于通过智能体自动生成符合用户需求的小程序代码； 阶段验证模块，用于智能体自动生成小程序代码的过程中，完成各阶段验证； 交互模块，用于实现用户跨平台登陆和数据交互； 所述方法包括以下步骤， 步骤S1、用户在C语言小程序中登录后，获取唯一身份认证； 步骤S2、用户通过C语言小程序输入用户需求； 步骤S3、C语言小程序将用户需求交付智能体，若智能体验证用户的唯一身份认证有效，则实施步骤S4，否则，拒绝请求； 步骤S4、智能体将用户需求翻译为用户需求代码，再验证所述用户需求代码是否正确，若正确，则实施步骤S5，若不正确，则返回错误提示，更新用户需求后，重复S4； 步骤S5、智能体根据用户需求代码进行预设知识库检索，将检索结果编辑后，得到小程序代码编译初步结果，验证所述小程序代码编译初步结果是否符合用户需求，若符合，则输出小程序代码执行结果，并实施步骤S6，若不符合，则根据智能体检测到的错误之处进行修正，所述修正包括小程序代码编译初步结果的参数调整、流程修改以及重构优化，所述参数调整，是指根据反思智能体检测结果调整小程序代码编译初步结果中涉及的函数调用的参，流程修改，是指优化小程序代码编译初步结果的执行流程， 重构优化，是指在确认逻辑无误后，对小程序代码编译初步结果进行优化； 步骤S6、智能体对所述小程序代码执行结果进行执行验证，若运行符合要求，则完成整个小程序代码自动生成过程并输出结果，若运行不符合要求，则重复S3，并且，执行小程序代码执行结果时，通过所述小程序代码执行结果的日志信息、报文接收界面、系统变量、图形的窗口来验证其逻辑正确性； 所述步骤S4-S6中，所述智能体包括用户描述智能体、代码实现智能体和反思智能体；其中， 所述用户描述智能体能够将用户需求翻译为用户需求代码，再输入到代码实现智能体中； 所述代码实现智能体能够根据用户需求代码，输出符合用户需求的小程序代码编译初步结果； 所述反思智能体用于验证用户需求代码是否正确、小程序代码编译初步结果是否符合用户需求以及小程序代码执行结果是否符合运行要求，同时分析当前小程序代码执行结果与用户需求之间的差异，调整和修正生成的小程序代码，具体为，所述反思智能体验证用户需求代码是否正确，是指校验代码是否能正常编译通过，若能通过，则判定用户需求代码正确，若不能通过，则判定用户需求代码错误；所述反思智能验证小程序代码编译初步结果是否符合用户需求，具体为，反思智能体通过将用户需求代码与预设知识库比对，检查小程序代码编译初步结果的代码逻辑是否正确，函数调用参数是否正确，若结果正确，则通过SSE协议输出给C语言小程序； 所述用户描述智能体、代码实现智能体和反思智能体均通过RAG模块，将各自被输入的文本信息进行向量化得到信息向量，从预设知识库中检索，再通过RRF互惠排序融合算法，将信息向量对应检索到的预设知识库中的语义单元与关键词检索结果进行统一排序，实现语义单元相关性与关键词精度的融合，具体为，首先通过关键词检索器得到排序列表，再通过语义检索器得到排序列表，最后计算后，以用户文本描述符合度自高到低进行排序，再取用户文本描述符合度最高的k条语义单元，用于最终生成的语义单元，具体计算公式为， ； 式中，d表示当前语义单元，ScoreRRF表示当前语义单元的最终融合得分， Rkeywordd表示当前语义单元在关键词检索排序列表中的排名，Rsemanticd表示当前语义单元在语义检索排序列表中的排名，k为语义单元条数； 所述用户描述智能体、代码实现智能体和反思智能体均各自包含其对应的预设知识库； 在用户描述智能体、代码实现智能体和反思智能体将各自被输入的文本信息进行向量化时，RAG先存储原始数据，再储存向量化后的向量数据，最后识别标签； 所述预设知识库包括预设小程序函数、行业文档代码； 所述行业文档代码是将行业文档做语法和语义解析，得到行业文档语义单元，再为每个最小行业文档语义单元打上元数据标签，存储于预设知识库，而后在智能体检索预设知识库时，首先识别向量化后的向量数据对应的若干个元数据标签，并将所述若干个元数据标签存储，再针对所述若干个元数据标签进行行业文档语义单元检索； 所述反思智能体验证用户需求代码是否正确时，会检索预设知识库是否包含当前用户需求代码对应语义单元，若其中有部分代码未包含在预设知识库内，则将未包含的用户代码部分以差异输出回代码生成智能体，同时立即拒绝下一步指令，并返回用户代码输入对应步骤；所述RAG根据前一步骤的输入以及预设的知识库中的语义单元，按需调用FunctionCalling、MCP获取当前时间和位置信息。

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