本申請涉及ai領域，尤其涉及一種基于大模型的智能體應用方法、裝置、設備及介質。

背景技術：

1、隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，特別是深度學習技術的突破，大模型(large-scale?models)在多個領域展現(xiàn)出強大的應用潛力和價值。這些大模型通過大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)和復雜的神經網(wǎng)絡結構，能夠學習到豐富的知識和表征能力，為智能化應用提供了堅實的基礎?；诖竽Ｐ偷闹悄荏w應用方法，正是利用這些優(yōu)勢，旨在提高智能系統(tǒng)的響應速度、理解能力、個性化服務以及可擴展性。

2、但是，不同業(yè)務場景對應不同的業(yè)務需求，現(xiàn)有的大模型往往難以對特定的業(yè)務需求做出準確的回答。因此，亟需一種基于大模型的智能體應用方法，實現(xiàn)agent智能體的開放與共享，以滿足不同業(yè)務場景的需求。

技術實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本申請實施例提供了一種基于大模型的智能體應用方法、裝置、設備及介質，能夠實現(xiàn)agent智能體的開放與共享，以滿足不同業(yè)務場景的需求。

2、本申請實施例的技術方案是這樣實現(xiàn)的：

3、第一方面，本申請實施例提供一種基于大模型的智能體應用方法，所述方法包括：

4、第二方面，本申請實施例還提供一種基于大模型的智能體應用裝置，所述裝置包括：

5、第三方面，本申請實施例還提供一種電子設備，包括：處理器、存儲介質和總線，所述存儲介質存儲有所述處理器可執(zhí)行的機器可讀指令，當電子設備運行時，所述處理器與所述存儲介質之間通過總線通信，所述處理器執(zhí)行所述機器可讀指令，以執(zhí)行第一方面任一項所述的基于大模型的智能體應用方法。

6、第四方面，本申請實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執(zhí)行第一方面任一項所述的基于大模型的智能體應用方法。

7、本申請實施例具有以下有益效果：

8、(1)高效性：依托大模型服務平臺的強大計算能力，ai?agent能夠即時響應用戶請求，減少等待時間，提升用戶體驗。在處理復雜任務或大量數(shù)據(jù)時，高效性確保了系統(tǒng)能夠迅速完成，避免了因處理時間過長而導致的資源浪費和用戶不滿。

9、(2)智能性：通過集成自然語言處理和機器學習技術，ai?agent能夠精準捕捉用戶意圖，減少誤解和錯誤響應，提升服務質量。基于用戶行為和偏好的學習，智能體能夠提供個性化的服務建議，增強用戶滿意度和忠誠度。

10、(3)易用性：簡潔明了的界面設計和便捷的操作流程，降低了用戶的使用門檻，使得非專業(yè)人士也能輕松上手。易用性促進了ai?agent的普及和應用，使得更多人能夠享受到智能化服務帶來的便利。

11、(4)可擴展性：支持添加工具插件和調用外部服務，使得ai?agent能夠靈活適應不同場景和需求，保持系統(tǒng)的先進性和競爭力?？蓴U展性為系統(tǒng)的持續(xù)升級和優(yōu)化提供了可能，確保ai?agent能夠緊跟技術發(fā)展的步伐，滿足用戶不斷變化的需求。

12、(5)在線測試功能：支持在線測試功能，使得用戶和開發(fā)人員能夠迅速驗證和優(yōu)化系統(tǒng)功能，提高開發(fā)效率和質量。通過在線測試，可以及時發(fā)現(xiàn)并修復系統(tǒng)中的潛在問題，減少在實際應用中的錯誤和故障。

13、(6)開放能力：支持api接口調用和js嵌入的集成方式，使得用戶能夠輕松、高效地對接使用ai?agent的能力，降低集成難度和成本。開放能力鼓勵了第三方開發(fā)者基于aiagent進行二次開發(fā)和創(chuàng)新，豐富了應用場景和解決方案，推動了智能化服務的發(fā)展。

14、綜上所述，這些有益效果共同提升了ai?agent智能體的整體性能和用戶體驗，為用戶帶來了更加高效、智能、便捷、靈活和可擴展的智能化服務。

技術特征：

1.一種基于大模型的智能體應用方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述聊天記錄對所述第一問題進行改寫處理，得到第二問題，包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，判斷所述提問請求是否包括針對目標文檔的提問，若是，基于所述第二問題從所述目標文檔中召回目標片段，包括：

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于對應的插件確定第一目標信息，并將所述第一目標信息返回至所述大模型，包括：

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標prompt確定第二目標信息，并將所述第二目標信息返回至所述大模型，包括：

6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能體對應一圖形用戶界面，所述方法還包括：

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

8.一種基于大模型的智能體應用裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲介質和總線，所述存儲介質存儲有所述處理器可執(zhí)行的機器可讀指令，當電子設備運行時，所述處理器與所述存儲介質之間通過總線通信，所述處理器執(zhí)行所述機器可讀指令，以執(zhí)行如權利要求1至7任一項所述的基于大模型的智能體應用方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執(zhí)行如權利要求1至7任一項所述的基于大模型的智能體應用方法。

技術總結
本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型的智能體應用方法、裝置、設備及介質，該方法包括：響應于用戶針對第一問題的提問請求，首先檢查是否存在先前的聊天記錄，若存在，則利用這些聊天記錄對第一問題進行改寫，生成更精確的第二問題，隨后，判斷提問是否涉及特定的目標文檔，若是，則從該文檔中召回相關片段，并結合第二問題構建目標prompt，根據(jù)目標prompt的回復類型，若為功能調用，則調用相應插件獲取第一目標信息并返回給大模型處理；若為內容回復，則直接基于目標prompt生成第二目標信息并返回給大模型，以提供用戶所需的回復；本申請能夠實現(xiàn)Agent智能體的開放與共享，以滿足不同業(yè)務場景的需求。

技術研發(fā)人員：付琦,時皓軒,侯紹林,王卓鑫,蔡文頌,李尉誠,黃賢金
受保護的技術使用者：中國人壽保險股份有限公司上海數(shù)據(jù)中心
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6