一种话术自动优化的智能agent装置、方法及电子设备与流程

[]本发明涉及人工智能，具体地说是一种话术自动优化的智能agent装置、方法及电子设备。

背景技术：

0、[背景技术]

1、在现有技术中，智能会话系统通常由自然语言理解(nlu)模块、对话管理(dm)模块、响应生成(rg)模块以及相似度匹配技术几个主要组件构建而成。但仍存在如下不足之处：

2、(1)话术的静态性：由于依赖于预设的脚本和流程，系统在对话中的适应性和灵活性受限，难以处理脚本之外的用户输入或复杂情境。

3、(2)缺乏个性化：系统往往采用通用回应，难以根据不同用户的具体需求和行为过去的交互历史，提供个性化的服务。

4、(3)精准度有待提高：相似度匹配技术可能无法精确理解用户的意图，导致回应不够恰当或流程出现偏差。

5、(4)学习能力有限：许多系统缺乏自我学习和优化的能力，无法根据历史互动数据自动改善响应质量和对话效率。

6、(5)需要大量人工维护：随着业务的变化和用户需求的演进，需要不断更新和维护脚本数据库，消耗了大量的人力资源。

7、为了克服这些问题和缺点，新一代的智能agent装置正在尝试更加复杂的机器学习和深度学习模型，以提高对话系统的自然语言处理能力，提升系统对用户需求的理解精度，增强个性化服务，并利用持续学习机制不断优化对话体验。

技术实现思路

0、[技术实现要素：]

1、本发明的目的就是要解决上述的不足而提供一种话术自动优化的智能agent装置，通过用户输入分析提取关键信息，自动匹配最合适的智能agent实例进行响应，并持续优化对话策略以改善用户体验，不仅提升了用户体验，降低了维护成本，也提高了系统自身的可持续发展能力。

2、本发明一方面，提供了一种话术自动优化的智能agent装置，包括：

3、信息输入模块，用于接收用户通过用户界面ui输入的文本信息或语音数据；

4、信息处理模块：用于对用户输入的文本数据进行分析，提取关键信息和上下文；

5、智能agent选择模块：其内部含有多个智能agent实例，每个实例代表一个具备独立处理能力的对话代理；

6、响应生成模块：用于负责生成对话响应；

7、自适应优化模块：用于收集用户的反馈以及对话过程中的数据，并调整策略参数。

8、在一种可能的实施方案中，所述信息处理模块与智能agent选择模块通过数据总线连接，使得处理后的信息能传递给智能agent选择模块；智能agent选择模块与响应生成模块电路连接，以将选择的智能agent输出的信号送至响应生成模块；响应生成模块与用户界面ui的电路连接，以将生成的文本或指令传送至ui进行展示或执行；自适应优化模块分别与信息处理模块、智能agent选择模块、响应生成模块的电路相连，以收集数据进行处理，并将优化结果反馈到相关模块。

9、在另一种可能的实施方案中，所述信息输入模块包含语音识别子模块，语音识别子模块在接收的信息以语音形式输入时，将语音转换为文本数据。

10、在又一种可能的实施方案中，所述用户界面ui采用图形界面和语音输入接口允许用户以文本或语音形式提问，其语音输入通过集成的语音识别子模块转换为文本数据；语音输入接口与语音识别子模块电路相连，以进行语音转文本的信号处理。

11、在其他可能的实施方案中，所述信息处理模块利用自然语言处理nlp技术，包含但不限于分词、词性标注、实体识别及意图识别，分析用户输入信息，以获取有效的对话特征。

12、在其他一种可能的实施方案中，所述智能agent选择模块通过实例选择算法评估每个智能agent实例与当前对话情景的匹配程度，并选择出最合适的实例进行响应，实例选择算法包含但不限于基于决策树或神经网络的分类器。

13、在其他另一种可能的实施方案中，所述响应生成模块将选定的智能agent实例根据用户的问题或指令，结合内部的知识库和对话管理策略生成相应的回答或执行相应的动作，并通过用户界面返回给用户。

14、在其他又一种可能的实施方案中，所述自适应优化模块收集包含但不限于响应时间和用户满意度，并应用机器学习和强化学习算法实时调整和优化智能agent的话术策略，以提升未来对话表现。

15、本发明另一方面，提供了一种话术自动优化的智能agent方法，包括以下步骤：

16、1)用户通过用户界面ui输入信息，信息输入模块将接收到的信息传递给信息处理模块；

17、2)信息处理模块对用户输入的文本数据进行分析，提取相关特征信息；

18、3)智能agent选择模块根据特征信息评估并挑选出最合适的智能agent实例；

19、4)响应生成模块启动选中的agent，生成对话内容并输出至ui；

20、5)对话结束后，自适应优化模块收集对话数据和用户反馈，调整策略参数以供未来使用。

21、本发明第三方面，提出了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备实现上述方法。

22、本发明同现有技术相比，具有如下优点：

23、(1)提高了对话质量和精度：通过使用先进的自然语言处理技术，系统能更准确地理解用户的意图和上下文。选择算法进一步确保了从智能agent实例群中选择出最适合当前对话情境的agent，增强了响应的相关性和精确度，从而提高了整体的对话质量。

24、(2)提升了处理效率：多agent架构允许系统并行处理多个对话请求，不仅提高了响应速度，也确保了系统在高负载时的性能。此外，自适应优化模块的引入，使得系统能够从历史对话中学习，不断改进效率，减少相同或类似问题的处理时间。

25、(3)节省了人工维护成本：通过自适应优化模块收集的数据可以自动调整智能agent的话术策略，减少了人工干预和话术脚本更新的频率，降低了维护成本和时间投入。

26、(4)增加了用户满意度：系统不断从用户反馈学习并优化自身，可以更好地满足用户的需求，提供更贴合用户需求的服务，从而提升用户满意度和忠诚度。

27、(5)加强了个性化服务：智能agent可以根据每个用户的具体需求和历史交互数据来定制化回答，提供更个性化的服务体验，从而增强用户的使用依赖性。

28、(6)环境适应性强：由于系统能够自学习和自优化，它能在多变的应用环境和用户习惯中快速适应，保持对话策略的时效性和适应性。

29、(7)易于扩展和集成：模块化的设计使得系统能轻松增加新的功能模块或与其他系统集成。这对于需不断迭代更新以适应业务发展的系统来说是一个重要优势。

30、综上，本发明旨在通过智能化的方式实现有效的用户交流，解决特定问题，提供信息咨询或进行娱乐对话等功能；通过用户输入分析提取关键信息，自动匹配最合适的智能agent实例进行响应，并持续优化对话策略以改善用户体验；通过结构和步骤的优化，不仅提升了用户体验，降低了维护成本，也提高了系统自身的可持续发展能力。