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龍圖騰網獲悉浪潮通用軟件有限公司申請的專利基于大模型ReAct的商業智能系統的實現方法、系統及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：CN120372068B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510875086.0，技術領域涉及：G06F16/953；該發明授權基于大模型ReAct的商業智能系統的實現方法、系統及設備是由吳藝文;周祥國;彭鵬;韓華兵;劉振;羅朝軍;鄭偉波;戴海宏;儀思奇設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大模型ReAct的商業智能系統的實現方法、系統及設備在說明書摘要公布了：本申請提供了一種基于大模型ReAct的商業智能系統的實現方法、系統及設備，屬于人工智能技術領域。該方法應用于ChatBI平臺；包括：主智能體接收來自用戶終端的查詢請求信息并通過預設Prompt工程引導LLM按照預設ReAct范式對查詢請求信息進行循環推理，循環推理過程包括：步驟1：通過LLM對來自上游任務的輸入信息進行分析并確定下游任務對應的待執行行動；步驟2：根據待執行行動對應的各行動任務及其行動任務類型，執行推理行動；步驟3：接收推理行動反饋結果及更新循環推理上下文，并確定是否觸發下一輪循環推理，直至滿足預設循環終止條件；基于循環推理得到的各決策分析結果，生成查詢結果并發送至用戶終端。

本發明授權基于大模型ReAct的商業智能系統的實現方法、系統及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于大模型ReAct的商業智能系統的實現方法，其特征在于，所述方法應用于ChatBI平臺；所述方法包括： 主智能體接收來自用戶終端的查詢請求信息，并通過預設Prompt工程引導大語言模型LLM按照預設ReAct范式對所述查詢請求信息進行循環推理，所述循環推理過程包括： 步驟1：思考階段：通過LLM對來自上游任務的輸入信息進行分析并確定下游任務對應的待執行行動；其中，所述輸入信息為所述查詢請求信息或來自步驟3的推理行動反饋結果；所述待執行行動包括任務分解得到的一個或多個行動任務； 步驟2：行動階段：根據所述待執行行動對應的各行動任務及其行動任務類型，執行相應的推理行動；其中，所述推理行動至少包括以下一種或多種：通過預設通信協議組選擇調用功能智能體池中一個或多個預設功能智能體、通過預設通信協議組選擇調用預設工具集中一個或多個預設調用工具或與用戶交互澄清；所述預設通信協議組包括與所述預設功能智能體通信的A2A協議、與所述預設調用工具通信的MCP協議； 步驟3：觀察階段：接收推理行動反饋結果及更新循環推理上下文，并確定是否觸發下一輪循環推理，直至滿足預設循環終止條件，得到與所述查詢請求信息對應的各決策分析結果； 基于所述循環推理得到的各所述決策分析結果，生成查詢結果并發送至所述用戶終端；其中，所述查詢結果為單模態響應結果或多模態響應結果； 其中，所述預設Prompt工程至少包括預先定義的以下模塊：角色定義模塊、核心指令模塊、可用資源模塊、功能智能體列表與描述模塊、工具列表與描述模塊、數據庫Schema領域知識模塊、對話歷史模塊、當前用戶請求模塊、輸出格式要求模塊及動態信息注入模塊； 其中，所述功能智能體列表與描述模塊包括基于各所述預設功能智能體向預設注冊中心發送能力注冊信息后生成的智能體能力列表，通過A2A協議，以便所述主智能體通過所述智能體能力列表查詢與所述待執行行動匹配的所述預設功能智能體；其中，所述能力注冊信息至少包括各所述預設功能智能體的標簽及可執行任務類型列表； 其中，智能體注冊及調用包括：功能智能體A和功能智能體B向注冊中心發送能力注冊信息，包括注冊能力agent_id、task_list，注冊中心即可生成智能體能力列表；在主智能體在思考階段查詢可用智能體及能力時，注冊中心返回給主智能體智能體列表及能力；然后，主智能體可以通過待執行行動，進行任務請求，功能智能體返回處理結果狀態，智能體主動進行事件上報；主智能體根據事件上報進行狀態廣播從而同步事件上報智能體的事件； 其中，工具通過統一的MCP協議進行標準化調用；主智能體或被授權的功能智能體能夠理解工具的能力描述，并生成符合MCP規范的調用指令；MCP協議下主智能體與調用工具交互包括：主智能體生成工具調用指令發送至系統MCP接口層，接口層解析指令并調用工具；工具執行后，返回標準結果，系統MCP接口層轉發標準化結果；主智能體解析結果并在后續思考中使用； 其中，在進行循環推理之后，所述方法還包括： 確定與所述用戶終端的歷史對話關鍵信息，并將所述歷史對話關鍵信息編碼為歷史對話向量，以根據所述歷史對話向量構建所述循環推理上下文； 其中，在主智能體接收來自用戶終端的查詢請求信息之后，所述方法還包括： 匹配預設用戶畫像數據庫中與所述用戶終端對應的用戶畫像；其中，所述預設用戶畫像數據庫包括若干基于用戶行為信息構建的用戶畫像；所述用戶行為信息至少包括：歷史查詢行為、關注業務指標、常用圖表類型及角色權限； 將匹配到的所述用戶畫像添加至所述循環推理上下文，以使所述LLM執行與所述用戶畫像匹配的循環推理。

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