【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能(ai)，尤其涉及大语言模型(llm,large languagemodel)、ai智能体(ai agent)等领域，具体涉及一种基于人工智能的信息处理方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，以及一种ai智能体。
技术介绍
1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
2、近来，随着大语言模型的不断进步，ai在语言理解、知识记忆、逻辑推理等方面的能力取得了巨大提升，为ai智能体的发展提供了强有力的支持。ai智能体是一种以大语言模型作为核心推理引擎的高级人工智能系统，不仅具备大语言模型的语言理解与生成能力，还能够高效灵活地解决各种复杂问题，进一步释放大语言模型蕴含的机器智能，从而为用户提供更加精准、更加个性化的服务。
3、在此部分中描述的方法不一定是之前已经设想到或采用的方法。除非另有指明，否则不应假定此部分中描述的任何方法仅因其包括在此部分中就被认为是现有技术。类似地，除非另有指明，否则此部分中提及的问题不应认为在任何现有技术中已被公认。
技术实现思路
1、本公开提供了一种基于人工智能的信息处理方法、装置、电子设备
2、根据本公开的一方面，提供了一种基于人工智能的信息处理方法，包括：获取待处理的输入信息；确定与输入信息的处理相关联的执行信息，执行信息包括待检索的记忆信息或待调用的工具信息中的至少一者；利用执行信息获得与输入信息的处理对应的至少一个处理结果信息；以及整合至少一个处理结果信息以生成用于进行反馈的输出信息。
3、根据本公开的另一方面，提供了一种ai智能体，被配置为执行如上的方法。
4、根据本公开的另一方面，提供了一种基于人工智能的信息处理装置，包括：输入单元，被配置为获取待处理的输入信息；规划单元，被配置为确定与输入信息的处理相关联的执行信息，执行信息包括待检索的记忆信息或待调用的工具信息中的至少一者；行动单元，被配置为利用执行信息获得与输入信息的处理对应的至少一个处理结果信息；以及输出单元，被配置为整合至少一个处理结果信息以生成用于进行反馈的输出信息。
5、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器，其中，存储器存储有能够被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上所述的方法。
6、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如上所述的方法。
7、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。
8、根据本公开的一个或多个实施例，可以简单且有效地提升ai智能体的智能化程度。
9、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于人工智能的信息处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述输入信息呈多模态，并且所述获取待处理的输入信息，包括：将多模态的所述输入信息转换为统一的信息格式。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述确定与所述输入信息的处理相关联的执行信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，响应于确定不需要基于所述执行信息对所述任务进行处理，生成对所述任务进行处理得到的中间输出信息。
6.根据权利要求4或5所述的方法，还包括：
7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其中，所述记忆信息包括工作记忆信息，所述工作记忆信息被配置为与当前正在被处理的所述任务相关联。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述工作记忆信息还被配置为与所述至少一个任务中的每个任务的处理状态相关联。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，所述记忆信息包括事件记忆信息，所述事件记忆信息被配置为与历史事件相关联。
10.根据权利要
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中，所述记忆信息包括认知记忆信息，所述认知记忆信息被配置为与应用所述方法的用户相关联，以使得生成的所述输出信息符合所述用户的用户画像。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中，所述工具信息包括：插件工具、函数工具、接口工具或模型工具中的至少一者。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述工具信息包括统一的工具描述规范。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，其中，所述方法基于大语言模型的推理能力执行。
15.一种人工智能的智能体，被配置为执行根据权利要求1至14中任一项所述的方法。
16.一种基于人工智能的信息处理装置，包括：
17.根据权利要求16所述的装置，还包括：
18.根据权利要求16或17所述的装置，其中，所述输入信息呈多模态，并且所述输入单元包括：转换单元，被配置为将多模态的所述输入信息转换为统一的信息格式。
19.根据权利要求17或18所述的装置，其中，所述规划单元包括：
20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述思考单元还被配置为：
21.根据权利要求19或20所述的装置，其中，所述反思单元还被配置为响应于确定所述至少一个处理结果信息不符合所述预设标准，指示所述分解单元以重新基于所述输入信息，确定与所述输入信息的处理相关联的至少一个任务。
22.根据权利要求19至21中任一项所述的装置，其中，所述记忆信息包括工作记忆信息，所述工作记忆信息被配置为与当前正在被处理的所述任务相关联。
23.根据权利要求22所述的装置，其中，所述工作记忆信息还被配置为与所述至少一个任务中的每个任务的处理状态相关联。
24.根据权利要求16至23中任一项所述的装置，其中，所述记忆信息包括事件记忆信息，所述事件记忆信息被配置为与历史事件相关联。
25.根据权利要求16至24中任一项所述的装置，其中，所述记忆信息包括角色记忆信息，所述角色记忆信息被配置为与应用所述装置的场景相关联，以使得生成的所述输出信息符合所述场景下的风格。
26.根据权利要求16至25中任一项所述的装置，其中，所述记忆信息包括认知记忆信息，所述认知记忆信息被配置为与应用所述装置的用户相关联，以使得生成的所述输出信息符合所述用户的用户画像。
27.根据权利要求16至26中任一项所述的装置，其中，所述工具信息包括：插件工具、函数工具、接口工具或模型工具中的至少一者。
28.根据权利要求27所述的装置，其中，所述工具信息包括统一的工具描述规范。
29.根据权利要求16至28中任一项所述的装置，其中，所述装置基于大语言模型的推理能力执行。
30.一种电子设备，包括：
31.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1-14中任一项所述的方法。
32.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-14中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的信息处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述输入信息呈多模态，并且所述获取待处理的输入信息，包括：将多模态的所述输入信息转换为统一的信息格式。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述确定与所述输入信息的处理相关联的执行信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，响应于确定不需要基于所述执行信息对所述任务进行处理，生成对所述任务进行处理得到的中间输出信息。
6.根据权利要求4或5所述的方法，还包括：
7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其中，所述记忆信息包括工作记忆信息，所述工作记忆信息被配置为与当前正在被处理的所述任务相关联。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述工作记忆信息还被配置为与所述至少一个任务中的每个任务的处理状态相关联。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，所述记忆信息包括事件记忆信息，所述事件记忆信息被配置为与历史事件相关联。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，所述记忆信息包括角色记忆信息，所述角色记忆信息被配置为与应用所述方法的场景相关联，以使得生成的所述输出信息符合所述场景下的风格。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中，所述记忆信息包括认知记忆信息，所述认知记忆信息被配置为与应用所述方法的用户相关联，以使得生成的所述输出信息符合所述用户的用户画像。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中，所述工具信息包括：插件工具、函数工具、接口工具或模型工具中的至少一者。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述工具信息包括统一的工具描述规范。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，其中，所述方法基于大语言模型的推理能力执行。
15.一种人工智能的智能体，被配置为执行根据权利要求1至14中任一项所述的方法。
16.一种基于人工智能的信息处理装置，包括：
17.根据权利要求16所述的装置，还包括：
18.根据权利要求16或17所述的装置，其中，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王海峰，吴华，田浩，刘璟，李弘宇，曲瑛琪，吴奇飞，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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