一种基于Agent的自主学习方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于Agent的自主学习方法及系统，该方法包括：对获取的教材、教辅数据进行文本预处理和数据清洗，存入数据库；根据用户选择系统生成指令以及输入的相关信息，利用预训练好的意图识别器识别相关信息，从数据库中获取数据并生成对应试卷；对用户答题情况进行批改，计算得分；并结合输入的相关信息与试卷信息，生成用户本次测试的学情报告；根据学情报告和相关信息，通过检索增强生成技术从数据库中提取相关教材、教辅原始位置对应内容，编写出针对薄弱项的学习教辅和练习题；生成用户的专有复习计划，辅助用户解决薄弱项知识点。该方法可以实现针对每个用户个体情况的因材施教，有助于提高学习效率与学习效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能自主学习系统的，特别涉及一种基于agent的自主学习方法及系统。

技术介绍

1、自主学习系统是能够在运行过程中，捕捉用户使用过程中产生的繁杂数据信息，从而有效的记录用户的行为轨迹，评估用户已有行为正确性的系统。目前已经广泛应用于在线课程平台、智能图书馆、企业培训等领域。能够为广大学习者提供学习和获取知识的辅佐作用，促进学习者的终生成长。

2、ai agent能够感知其环境、做出决策并采取行动的人工实体，是具有以下特征的工具。自治：ai虚拟智能能够独立执行任务，而无需人工干预或输入。知觉：智能体能通过各种传感器(如摄像头或麦克风)感知和解释它们所处的环境。反应：ai智能体可以评估环境并做出相应的响应以实现其目标。推理和决策：ai智能体是智能工具，可以分析数据并做出决策以实现目标。他们使用推理技术和算法来处理信息并采取适当的行动。学习：可以通过机器、深度和强化学习元素、技术，来学习和提高他们的表现。通信：ai智能体可以使用不同的方法与其他智能体或人类进行通信，例如理解和响应自然语言、识别语音以及通过文本交换消息。以目标为导向：它们本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Agent的自主学习方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于Agent的自主学习方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于Agent的自主学习方法，其特征在于，所述步骤S2中意图识别器为采用Transformer模型，使用NLP技术，根据多种业务场景训练出的分类模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于Agent的自主学习方法，其特征在于，所述步骤S3，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于Agent的自主学习方法，其特征在于，所述步骤S3，还包括：>

6.一种基于...

【技术特征摘要】

1.一种基于agent的自主学习方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于agent的自主学习方法，其特征在于，所述步骤s1包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于agent的自主学习方法，其特征在于，所述步骤s2中意图识别器为采用transformer模型，使用nlp技术，根据多种业务场景训练出的分类模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于agent的自主学习方法，其特征在于，所述步骤s3，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于agent的自主学习方法，其特征在于，所述步骤s...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈刚，
申请(专利权)人：上海晏鼠计算机技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：