【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及云服务网络安全，尤其涉及一种基于moe模型的多智能体专家工具自动化调用方法和系统。
技术介绍
1、在当今数字化时代，云服务已成为企业运营和信息技术基础设施的核心组成部分。云服务的稳定性和安全性直接关系到企业的正常运营和用户的信任度。随着云服务的广泛应用，其复杂性也日益增加，尤其是在网络与测试领域，云服务的网络安全和稳定性问题变得尤为关键。这些问题不仅影响用户体验，还可能导致数据泄露、服务中断等严重后果。
2、传统的云服务运维和测试方法主要依赖于人工操作和固定的流程。这些方法存在诸多不足和缺点。首先，人工操作容易出错，且效率低下，难以应对大规模复杂系统的运维需求。其次，传统的运维流程往往依赖于大量的文档记录和固定的人力团队。文档的维护和更新成本高昂，且容易出现版本不一致、信息过时等问题。此外，人员流动频繁可能导致知识的断层，新员工需要花费大量时间熟悉系统和文档，这进一步降低了运维效率。更重要的是，传统方法无法实时响应云服务环境中的动态变化，例如新出现的安全威胁或性能瓶颈。一旦出现这些问题，往往需要停机维护或进行主...
【技术保护点】
1.一种基于MoE模型的多智能体专家工具自动化调用方法，其特征在于，所述方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于MoE模型的多智能体专家工具自动化调用方法，其特征在于，步骤S1中，通过输入层接收用户的调用指令，通过语法解析、编码转换和数据封装对接收的调用指令进行预处理，所述调用指令由用户采用自然语言或机器语言输入。
3.根据权利要求1所述的基于MoE模型的多智能体专家工具自动化调用方法，其特征在于，步骤S1中，采用MoE模型将调用指令转换为AI任务，根据任务类型和复杂度对转化获得的AI任务进行排序。
4.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于moe模型的多智能体专家工具自动化调用方法，其特征在于，所述方法，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于moe模型的多智能体专家工具自动化调用方法，其特征在于，步骤s1中，通过输入层接收用户的调用指令，通过语法解析、编码转换和数据封装对接收的调用指令进行预处理，所述调用指令由用户采用自然语言或机器语言输入。
3.根据权利要求1所述的基于moe模型的多智能体专家工具自动化调用方法，其特征在于，步骤s1中，采用moe模型将调用指令转换为ai任务，根据任务类型和复杂度对转化获得的ai任务进行排序。
4.根据权利要求1所述的基于moe模型的多智能体专家工具自动化调用方法，其特征在于，步骤s2中，根据ai任务的任务类型和ai智能体的领域类型，建立ai任务与ai智能体的映射关系，将ai任务根据映射关系动态分配至对应的ai智能体，在ai智能体执行ai任务时，实时监测ai智能体的执行状态，根据监测获得的执行状态信息动态调整ai智能体的执行参数和执行策略。
5.根据权利要求1所述的基于moe模型的多智能体专家工具自动化调用方法，其特征在于，步骤s2中，采用自动化配置服务实时监测moe模型的配置文件变更，当监测到moe模型的配置文件发生变更，将更新后的配置文件推送至moe模型核心层，moe模型核心层对接收到更新后的配置文件进行实时动态加载。
6.据权利要求1所述的基于moe模型的多智能体专家工具自动化调用...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑恺，
申请(专利权)人：中电云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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