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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十研究所
摘要：本发明公开了一种基于提示词的大模型任务规划器的优化方法和系统，该方法包括：大模型任务规划器响应于用户的任务需求，优先从知识库的任务规划库中进行相似度检索，并将检索到的任务清单内容与Agent可利用的工具列表声明一并作为提示词的一部分，输入给大模型任务规划器进行任务规划推理；推理过程中，通过增加与用户之间多轮对话明确用户需求内容和边界，增加用户对生成的任务规划的反馈机制，将前几轮对话内容记录在memory组件中，一并输入给大模型任务规划器完成任务规划的自动修订，直到生成用户满意的任务规划内容为止，最后将用户确认过后的任务规划发送至任务执行器执行。本发明提升了大模型的任务推理能力。
主权项：1.一种基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，包括：步骤1：大模型任务规划器响应于用户的任务需求，先对用户提出的任务需求进行意图识别和判断，通过多轮对话明确获取用户潜在的更多指令信息；步骤2：大模型任务规划器在推理时，优先从任务规划库中进行检索，查询与本次任务相似度最高的任务规划执行清单作为本次制定任务Plan清单的重要参考；步骤3：大模型任务规划器在推理时，直接输入的提示词包括短期记忆功能中的上下文用户对话{message}、检索回来的任务清单信息{context}、以及Agent可以调用的工具列表{toollist}，从多维角度生成首次的任务规划；步骤4：大模型任务规划器基于用户反馈对推理出来的任务规划做自动优化和调整，直到生成满足用户需求的任务规划为止，并在获得用户确认允许后，将与用户需求达成一致的任务规划清单发送至任务执行器执行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第三十研究所 基于提示词的大模型任务规划器的优化方法和系统
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