跨智能体的算法资源调度方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本公开提供了跨智能体的算法资源调度方法、装置、设备和介质。该算法资源调度方法包括：接收来自第一代理节点的第一任务协同请求；基于第一任务协同请求，得到任务标签，并生成第二任务协同请求；发送第二任务协同请求至第二代理节点，以便第二代理节点根据任务标签确定目标算法资源；接收来自第二代理节点的目标算法资源；发送目标算法资源至第一代理节点。本公开实施例能够提高智能体的任务执行效率与算法资源利用率。本公开实施例可应用于智能医疗、智能交通、智能城市管理等场景。智能城市管理等场景。智能城市管理等场景。

【技术实现步骤摘要】
跨智能体的算法资源调度方法、装置、设备和介质


[0001]本公开涉及大数据领域，特别是涉及跨智能体的算法资源调度方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]智能体是指在某一环境中，能够自主对环境中的变化作出反应并解决环境中存在的问题的计算实体。想要保证智能体可以对环境变化作出正确反应以及高效的解决问题，需要向智能体提供大量的算法资源。
[0003]但是，单个智能体中存储的算法资源是有限的。目前，在相关技术中缺少能在不同智能体之间进行实时算法资源互通与统一协同调度的方法，这使得智能体在执行任务的效率较低，也使智能体中的算法资源利用率较低，造成了算法资源浪费。

技术实现思路

[0004]本公开实施例提供了跨智能体的算法资源调度方法、装置、设备和介质，能够提高智能体的任务执行效率与算法资源利用率。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种算法资源调度方法，所述算法资源调度方法用于跨智能体系统的中心节点，所述跨智能体系统至少包括所述中心节点、第一代理节点、第二代理节点、第一智能体和第二智能体，所述中心节点分别与所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种跨智能体的算法资源调度方法，其特征在于，所述算法资源调度方法用于跨智能体系统的中心节点，所述跨智能体系统至少包括所述中心节点、第一代理节点、第二代理节点、第一智能体和第二智能体，所述中心节点分别与所述第一代理节点和所述第二代理节点通信连接，所述第一智能体与所述第一代理节点通信连接，所述第二智能体与所述第二代理节点通信连接；所述算法资源调度方法包括：接收来自第一代理节点的第一任务协同请求，所述第一任务协同请求由第一智能体发送至所述第一代理节点；基于所述第一任务协同请求，得到任务标签，并生成第二任务协同请求，所述任务标签用于表征所述第一任务协同请求的关键信息，所述第二任务协同请求中含有所述任务标签；发送所述第二任务协同请求至第二代理节点，以便所述第二代理节点根据所述任务标签确定目标算法资源，所述目标算法资源由所述第二智能体发送至所述第二代理节点；接收来自所述第二代理节点的所述目标算法资源；发送所述目标算法资源至所述第一代理节点，以便所述第一智能体调用所述第一代理节点中的所述目标算法资源。2.根据权利要求1所述的算法资源调度方法，其特征在于，所述第二代理节点中存储有多个候选算法资源；所述目标算法资源由所述第二代理节点通过以下方式确定：获取所述第二代理节点中的每一个所述候选算法资源的算法资源标签，所述算法资源标签用于表征所述候选算法资源的关键信息；将所述算法资源标签与所述任务标签匹配程度最高的候选算法资源，确定为所述目标算法资源。3.根据权利要求1所述的算法资源调度方法，其特征在于，在发送所述目标算法资源至所述第一代理节点之后，所述算法资源调度方法还包括：接收来自所述第一代理节点的任务完成结果；将所述任务完成结果发送至所述第二代理节点，以便所述第二代理节点将所述任务完成结果记录在算法资源使用记录中，所述任务完成结果指示了使用所述目标算法资源执行所述第一任务协同请求对应的任务是否成功；所述第二代理节点中存储有多个候选算法资源；所述目标算法资源由所述第二代理节点通过以下方式确定：获取所述第二代理节点中的每一个所述候选算法资源的算法资源标签，所述算法资源标签用来表示所述候选算法资源的特征；根据所述任务标签与所述算法资源标签的匹配程度，生成算法资源候选集合，所述算法资源候选集合中包括多个所述算法资源标签与所述任务标签匹配程度符合第一预设条件的所述候选算法资源；基于所述算法资源使用记录确定所述算法资源候选集合中的每一个所述候选算法资源的实用性分数；将所述实用性分数最高的所述候选算法资源确定为所述目标算法资源。
4.根据权利要求3所述的算法资源调度方法，其特征在于，所述算法资源使用记录中包括：所述第二代理节点中的每一个所述候选算法资源的任务成功次数；所述基于所述算法资源使用记录确定所述算法资源候选集合中的每一个所述候选算法资源的实用性分数，包括：根据所述任务成功次数，得到所述候选算法资源处理任务的成功率；根据所述成功率，确定所述候选算法资源的所述实用性分数；或者，所述算法资源使用记录中包括：所述第二代理节点中的每一个所述候选算法资源的任务成功时间；所述基于所述算法资源使用记录确定所述算法资源候选集合中的每一个所述候选算法资源的实用性分数，包括：根据所述任务成功时间，得到所述候选算法资源处理任务的成功时间占比率；根据所述成功时间占比率，确定所述候选算法资源的所述实用性分数；或者，所述算法资源使用记录中包括：所述第二代理节点中的每一个所述候选算法资源的任务成功次数与任务成功时间；所述基于所述算法资源使用记录确定所述算法资源候选集合中的每一个所述候选算法资源的实用性分数，包括：根据所述任务成功次数，得到所述候选算法资源处理任务的成功率；根据所述任务成功时间，得到所述候选算法资源处理任务的成功时间占比率；根据所述成功率和所述成功时间占比率，确定所述候选算法资源的所述实用性分数。5.根据权利要求4所述的算法资源调度方法，其特征在于，所述根据所述任务成功次数，得到所述候选算法资源处理任务的成功率，包括：根据当前测算的所述候选算法资源的所述任务成功次数和执行总次数的比值关系，得到第一占比率；根据每一个所述候选算法资源的所述任务成功次数和执行总次数的比值关系，得到第二占比率；根据所述第一占比率和所述第二占比率，得到所述候选算法资源处理任务的所述成功率。6.根据权利要求4所述的算法资源调度方法，其特征在于，所述第二任务协同请求中包含所述第一代理节点发出所述第一任务协同请求的第一时间；所述任务成功时间通过以下方式确定：记录接收到所述任务完成结果的第二时间；根据所述第一时间与所述第二时间确定成功执行所述第一任务协同请求对应的任务的所述目标算法资源的所述任务成功时间；所述根据所述任务成功时间，得到所述候选算法资源处理任务的成功时间占比率，包括：根据当前测算的所述候选算法资源的所述任务成功时间与所述任务成功次数的比值关系，得到第一比率；根据每一个所述候选算法资源的所述任务成功时间与所述任务成功次数的比值关系，得到第二比率；
根据所述第一比率与所述第二比率，得到所述候选算法资源处理任务的所述成功时间占比率。7.根据权利要求4所述的算法资源调度方法，其特征在于，所述算法资源使用记录中包括：所述第二代理节点中的每一个所述候选算法资源执行不同任务难度的所述第一任务协同请求对应的任务的任务成功次数与任务成功时间；所述基于所述算法资源使用记录确定每一个所述候选算法资源的实用性分数包括：根据所述第二任务协同请求，确定所述第一任务协同请求对...

【专利技术属性】
技术研发人员：王耀威，蒋冬梅，汤左淦，侯奎，高文，
申请(专利权)人：鹏城实验室，
类型：发明
国别省市：