【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其涉及一种基于提示词的大模型任务规划器的优化方法和系统。
技术介绍
1、在基于大模型的agent(智能体)应用中，相比“走一步看一步”的react型agent，具有全局规划能力的“plan and solve agent”更适合复杂任务场景。其采用任务规划器planner和任务执行器executer分开的设计思路，先通过任务规划器将目标分解成所需的一系列步骤或子任务，再利用执行器调用一个或多个工具来完成该任务，在解决复杂任务时可并行/批量执行子任务，从而效率更高。但由于大模型对特定领域的特定任务缺乏可靠的推理能力，再加上用户问题输入的不够精准，极大程度上可能导致最关键的任务规划过程，存在任务规划清单可执行差、过度发散甚至不正确的问题，从而影响整个任务目标的最终达成。而提示词是与大模型交流的语言，是激发大模型能力最直接的方法，对大模型的推理效果存在显著影响。现在还没有成标准的提示词拟制规范，业界也都在积极探索，针对任务规划器优化的优秀提示词还较为少见。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求1所述的基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求1所述的基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，所述步骤4包括：
6.根据权利要求1所述的基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求1所述的基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求1所述的基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，所述步骤4包括：
6.根据权利要求1所述的基于提示词的大模型任务规划器的优化方法，其特征在于，通过提示词激发...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭志君，李镭，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十研究所，
类型：发明
国别省市：
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