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龍圖騰網恭喜深圳市貝鉑智能科技有限公司申請的專利AI智能體生成方法、平臺系統、電子設備和存儲設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119537959B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510100368.3，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權AI智能體生成方法、平臺系統、電子設備和存儲設備是由車建波設計研發完成，并于2025-01-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本AI智能體生成方法、平臺系統、電子設備和存儲設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種AI智能體生成方法、平臺系統、電子設備和存儲設備，包括：獲取規范化的任務數據集；對規范化的任務數據集進行特征提取，構建為任務特征數據；采用分層分布式架構，結合遺傳算法對智能體的初始參數進行優化，確定智能體的基礎結構和初始狀態，得到初始化的智能體架構；基于所述任務特征數據對所述初始化的智能體架構進行強化學習訓練與優化，生成AI智能體；其中，利用近端策略優化算法，利用任務特征數據在模擬環境中使智能體架構反復執行，根據任務完成的獎勵反饋，不斷調整智能體架構的策略網絡參數，得到訓練優化后的AI智能體。在本發明中，使得訓練完成的智能體可以快速適應環境的變化，及時調整自身策略。

本發明授權AI智能體生成方法、平臺系統、電子設備和存儲設備在權利要求書中公布了：1.一種AI智能體生成方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取規范化的任務數據集；其中，所述任務數據集包括歷史任務數據及對應的執行結果數據；對所述規范化的任務數據集進行特征提取，構建為任務特征數據；采用分層分布式架構，結合遺傳算法對智能體的初始參數進行優化，確定智能體的基礎結構和初始狀態，得到初始化的智能體架構；基于所述任務特征數據對所述初始化的智能體架構進行強化學習訓練與優化，生成AI智能體；其中，利用近端策略優化算法，利用所述任務特征數據在模擬環境中使智能體架構反復執行，根據任務完成的獎勵反饋，不斷調整智能體架構的策略網絡參數，得到訓練優化后的AI智能體；獲取待部署所述AI智能體的各個終端的終端類型；基于各個終端類型，生成一個基礎部署碼；針對各個終端，基于其對應的終端類型，生成終端部署碼；針對各個終端進行AI智能體的部署時，將所述基礎部署碼與所述終端部署碼進行組合，作為各個所述終端對應部署所述AI智能體的權限碼；將所述AI智能體發送至各個終端時，基于對應的權限碼配置所述AI智能體的部署權限；所述基于各個終端類型，生成一個基礎部署碼，包括：基于各個終端類型進行編碼，得到特征數值集；基于特征數值集構建關聯矩陣，并對關聯矩陣進行奇異值分解，取前N個奇異值組合成融合特征向量；基于融合特征向量生成三維曲線和二維圖形；對三維曲線進行傅里葉變換得到頻譜特征向量，對二維圖形計算幾何矩特征向量，將頻譜特征向量與幾何矩特征向量拼接得到最終特征向量；基于橢圓曲線密碼體制加密最終特征向量，得到所述基礎部署碼。

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