一种基于多智能体协同机制MOPAR的文本生成系统及方法与流程

本发明涉及文本生成，尤其涉及一种基于多智能体协同机制mopar的文本生成系统及方法。

背景技术：

1、文本生成技术是指通过计算机程序创建自然语言文本的能力。随着人工智能技术的发展，特别是深度学习的兴起，文本生成技术已经取得了显著的进步。早期的文本生成主要依赖于基于规则的方法，这些方法通常包括预定义的模板或语法结构来生成文本，然而这种方法在处理复杂语境和多样化内容需求时存在局限性。随着深度学习的发展，深度学习模型能够学习到更深层次的语言特征，生成更加流畅和自然的文本。

2、近年来，大语言模型(large language models，llms)的出现极大地推动了文本生成技术的发展，这些模型通过在大规模文本数据上进行训练，能够学习到丰富的语言结构和模式，从而生成更加自然流畅的文本。例如，基于transformer架构的模型，如gpt系列模型，已经成为文本生成领域的主流技术之一，这些模型不仅能生成一般的文本内容，还能完成诸如翻译、问答等多种语言任务。

3、ai智能体(ai agent)是指一种高度智能化的软件实体，这种实体能够执行一系列复杂的任务，并且能够在一定程度上自主地做出决策。ai agent的设计目的是为了在不同的环境中操作，通过自我学习和优化来完成特定的任务或达到预定的目标。在加入了大模型技术之后，ai agent获得了更强的语言理解和生成能力，这使得它们能够更自然地与人类进行交互，并处理更加复杂多样的任务。大模型时代的ai agent不仅仅是被动地响应输入或指令，它们还可以根据设定的目标主动规划行动，以便更好地适应环境和任务需求；此外，ai agent还能利用各种工具和服务来增强其功能，例如调用外部api、操作硬件设备、或者其他软件系统。ai agent的发展代表着人工智能领域的一个重要方向，即从简单的聊天机器人向能够执行复杂任务的智能代理演进。

4、多智能体系统(multi-agent systems，mas)是一种由多个相互作用的智能体组成的系统，这些智能体能够协作完成复杂的任务。在文本生成技术中，多智能体系统可以用来模拟不同角色之间的交互，从而生成更为丰富和多样的文本内容。

5、尽管现有的深度学习文本生成技术在许多应用中表现出色，但它们仍存在一些挑战和问题。例如，传统的深度学习文本生成算法往往需要大量的数据准备以及模型微调工作以适应特定的任务或领域，这不仅耗费时间和计算资源，而且可能无法充分利用专业知识；此外，另有一些技术采用的是单一智能体的架构，这限制了其生成内容的多样性和专业性。

6、现有技术存在的主要缺点包括但不限于：

7、1、过度依赖模型训练微调：传统的文本生成算法，尤其是基于深度学习的模型，往往需要针对具体的应用场景进行模型训练微调才能达到满意的性能，这个过程不仅耗时耗力，而且需要大量的标注数据，增加了开发成本和周期。

8、2、专业知识的局限性：虽然大语言模型能够生成表述高度自然的文本，但由于缺乏专门领域的训练数据，对通用大模型来说，它们在生成具有高度专业性的内容时表现不佳。对某一领域的专用大模型来说，其在跨领域时的表现又会得到限制，医疗领域的大模型很难在工程领域得到好的效果，因此，模型对专业知识存在局限性、缺乏灵活性，模型可能无法准确地提供所需的信息。

9、3、生成内容的单一性：使用传统深度学习模型或单一智能体进行文本生成时，可能会导致生成内容的视角较为单一，缺乏多样性，而对于需要从不同角度分析问题或需要创造多维内容时的文本生成场景下，这是一个明显的短板。

10、4、灵活性不足：现有的文本生成技术往往局限在单一的写作模型、场景领域中，难以快速适应新出现的需求或变化的环境条件，当应用场景发生变化时，整个系统可能需要重新设计或调整，灵活性较差。

11、5、缺乏反思机制：大多数现有的文本生成方法在生成内容后缺少一个有效的反馈环节，无法自动评估生成文本的质量并进行必要的修正，这可能导致错误或不合适的信息被直接输出给用户。

12、综上所述，虽然当前的文本生成方法已经在很大程度上改进了自然语言处理的效果，但在灵活性、专业性、多样性以及自我完善能力方面仍然存在较大的提升空间。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于多智能体协同机制mopar的文本生成系统及方法，旨在解决现有技术中的上述问题。

2、本发明实施例提供一种基于多智能体协同机制mopar的文本生成系统，包括：

3、匹配智能体，与领域多智能体系统连接，用于获取用户写作需求，根据所述写作需求生成匹配提示词，将所述匹配提示词传输至所述领域多智能体系统，并通过所述匹配提示词与所述领域多智能体系统进行领域匹配，以及根据所述领域多智能体系统中反思智能体的反馈信息进行优化；

4、领域多智能体系统，包括若干个不同领域的多智能体，与所述匹配智能体连接，用于接收所述匹配提示词，并根据所述匹配提示词获取对应领域的多智能体，并通过对应领域的多智能体基于多智能体协同机制mopar生成用户所需的文本内容。

5、本发明实施例提供一种基于多智能体协同机制mopar的文本生成方法，包括：

6、通过匹配智能体获取用户写作需求，根据所述写作需求生成匹配提示词，将所述匹配提示词传输至领域多智能体系统，并通过所述匹配提示词与所述领域多智能体系统进行领域匹配，以及根据所述领域多智能体系统中反思智能体的反馈信息进行优化；

7、通过领域多智能体系统接收所述匹配提示词，并根据所述匹配提示词获取对应领域的多智能体，并通过对应领域的多智能体基于多智能体协同机制mopar生成用户所需的文本内容。

8、本发明实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述基于多智能体协同机制mopar的文本生成方法的步骤。

9、本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现上述基于多智能体协同机制mopar的文本生成方法的步骤。

10、采用本发明实施例可以包括以下有益效果：本发明实施例为克服现有技术中存在的问题，提出一种以自然语言为表现形式的基于mopar多智能体协同机制的文本生成技术，通过引入多智能体间的协作机制，为用户提供更加高效、专业且富有创意的文本生成服务。

技术特征：

1.一种基于多智能体协同机制mopar的文本生成系统，其特征在于包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述写作需求包括写作主题、目标受众以及内容要求；

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述领域多智能体系统具体包括：

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述审查结果为所述初始文本内容满足用户写作需求或所述初始文本内容不满足用户写作需求。

5.一种基于多智能体协同机制mopar的文本生成方法，其特征在于包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述写作需求包括写作主题、目标受众以及内容要求；

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过对应领域的多智能体基于多智能体协同机制mopar生成用户所需的文本内容具体包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述审查结果为所述初始文本内容满足用户写作需求或所述初始文本内容不满足用户写作需求。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求5-8中任一项所述的基于多智能体协同机制mopar的文本生成方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求5-8中任一项所述的基于多智能体协同机制mopar的文本生成方法的步骤。

技术总结本申请提供了一种基于多智能体协同机制MOPAR的文本生成系统及方法，根据本申请的系统包括：匹配智能体，与领域多智能体系统连接，用于获取用户写作需求，根据所述写作需求生成匹配提示词，将匹配提示词传输至领域多智能体系统，并通过匹配提示词与领域多智能体系统进行领域匹配，以及根据领域多智能体系统中反思智能体的反馈信息进行优化；领域多智能体系统，包括若干个不同领域的多智能体，与所述匹配智能体连接，用于接收匹配提示词，并根据匹配提示词获取对应领域的多智能体，并通过对应领域的多智能体基于多智能体协同机制MOPAR生成用户所需的文本内容。本申请通过引入多智能体间的协作机制，为用户提供更加高效、专业且富有创意的文本生成服务。技术研发人员：孙玺晨受保护的技术使用者：数字郑州科技有限公司技术研发日：技术公布日：2025/1/6