本發(fā)明涉及人工智能與智能體任務(wù)控制，具體為基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法。
背景技術(shù)：
1、基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持是指在智能體執(zhí)行長(zhǎng)程任務(wù)過程中，對(duì)任務(wù)執(zhí)行日志、狀態(tài)上下文以及歷史記憶進(jìn)行管理，以在中斷恢復(fù)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移時(shí)維持任務(wù)連續(xù)性與執(zhí)行一致性；目前的長(zhǎng)程任務(wù)保持方法包括基于狀態(tài)機(jī)的流程控制方法、基于日志記錄的恢復(fù)方法以及基于記憶檢索的上下文輔助方法；
2、然而，基于現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行長(zhǎng)程任務(wù)恢復(fù)時(shí)，一方面，在遭遇外部異步中斷后，歷史記憶與當(dāng)前目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間容易出現(xiàn)混雜和漂移，導(dǎo)致恢復(fù)階段難以準(zhǔn)確匹配有效上下文；另一方面，現(xiàn)有方案對(duì)不同狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的邏輯前置關(guān)系和風(fēng)險(xiǎn)程度考慮不足，容易在企業(yè)級(jí)核心系統(tǒng)災(zāi)難恢復(fù)等復(fù)雜場(chǎng)景中引發(fā)狀態(tài)判斷偏差、錯(cuò)誤狀態(tài)轉(zhuǎn)移以及任務(wù)執(zhí)行偏差，進(jìn)而降低智能體長(zhǎng)程任務(wù)執(zhí)行的穩(wěn)定性和可靠性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，具體而言，本發(fā)明的技術(shù)方案包括：
2、在智能體基于分層有限狀態(tài)機(jī)執(zhí)行長(zhǎng)程任務(wù)的過程中，響應(yīng)于接收到的外部異步中斷事件，獲取智能體在該分層有限狀態(tài)機(jī)的當(dāng)前狀態(tài)節(jié)點(diǎn)下的任務(wù)執(zhí)行日志和當(dāng)前狀態(tài)上下文，生成當(dāng)前記憶快照；
3、將當(dāng)前記憶快照轉(zhuǎn)化為快照特征向量，并將快照特征向量存入向量記憶庫；
4、當(dāng)智能體從外部異步中斷事件中恢復(fù)并觸發(fā)狀態(tài)轉(zhuǎn)移時(shí)，獲取智能體在分層有限狀態(tài)機(jī)中的當(dāng)前轉(zhuǎn)移目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，并基于當(dāng)前轉(zhuǎn)移目標(biāo)節(jié)點(diǎn)生成目標(biāo)檢索特征，通過計(jì)算目標(biāo)檢索特征與向量記憶庫中快照特征向量的相似度，從向量記憶庫中檢索出歷史記憶快照序列；
5、對(duì)歷史記憶快照序列進(jìn)行語義散度計(jì)算，量化出上下文漂移熵；
6、將上下文漂移熵輸入預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行映射處理，計(jì)算出歸一化至零到一區(qū)間的發(fā)生上下文失效的風(fēng)險(xiǎn)概率值；
7、將風(fēng)險(xiǎn)概率值分別與預(yù)設(shè)的安全閾值和預(yù)設(shè)的危險(xiǎn)閾值進(jìn)行比對(duì)，其中，預(yù)設(shè)的危險(xiǎn)閾值大于預(yù)設(shè)的安全閾值；
8、當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)概率值低于預(yù)設(shè)的安全閾值時(shí)，生成第一控制指令；當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)概率值大于或等于預(yù)設(shè)的安全閾值且低于預(yù)設(shè)的危險(xiǎn)閾值時(shí)，生成第二控制指令；
9、當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)概率值大于或等于預(yù)設(shè)的危險(xiǎn)閾值時(shí)，生成第三控制指令；響應(yīng)于第一控制指令，驅(qū)動(dòng)智能體按照預(yù)設(shè)的默認(rèn)執(zhí)行路徑完成狀態(tài)轉(zhuǎn)移；
10、響應(yīng)于第二控制指令，觸發(fā)智能體對(duì)歷史記憶快照序列執(zhí)行局部記憶過濾操作；
11、響應(yīng)于第三控制指令，掛起長(zhǎng)程任務(wù)，并觸發(fā)記憶清洗與邏輯對(duì)齊流程，以壓縮向量記憶庫中導(dǎo)致上下文漂移熵升高的歷史記憶快照。
12、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具備以下有益效果：
13、1.本發(fā)明通過在智能體基于分層有限狀態(tài)機(jī)執(zhí)行長(zhǎng)程任務(wù)過程中，于接收到外部異步中斷事件時(shí)同步獲取當(dāng)前狀態(tài)節(jié)點(diǎn)下的任務(wù)執(zhí)行日志和當(dāng)前狀態(tài)上下文并生成記憶快照，再將記憶快照轉(zhuǎn)化為快照特征向量寫入向量記憶庫，使中斷前后的執(zhí)行軌跡、權(quán)限邊界、資源占用、目標(biāo)子任務(wù)及狀態(tài)機(jī)層級(jí)位置得到統(tǒng)一保留，從而為恢復(fù)階段提供可檢索、可追溯的長(zhǎng)期記憶基礎(chǔ)；
14、2.本發(fā)明通過相鄰快照特征向量距離形成局部方差、結(jié)合狀態(tài)參數(shù)與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)前置條件參數(shù)差異形成邏輯沖突特征，按照預(yù)設(shè)權(quán)重計(jì)算上下文漂移熵，從而將歷史記憶與當(dāng)前目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的混雜、漂移和邏輯不兼容問題進(jìn)行量化識(shí)別，避免僅按文本相似度恢復(fù)而導(dǎo)致錯(cuò)誤上下文混入；
15、3.本發(fā)明通過聚類分析形成多個(gè)同質(zhì)化快照簇，并對(duì)各簇執(zhí)行特征降維和語義融合生成單一融合快照，以融合快照替換向量記憶庫中的目標(biāo)沖突快照集合，同時(shí)結(jié)合長(zhǎng)程任務(wù)初始設(shè)定目標(biāo)和當(dāng)前已完成子任務(wù)列表進(jìn)行邏輯校驗(yàn)，校驗(yàn)通過后重新發(fā)起向當(dāng)前轉(zhuǎn)移目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，校驗(yàn)不通過則觸發(fā)人工干預(yù)報(bào)警并保持掛起，由此實(shí)現(xiàn)對(duì)高沖突歷史記憶的定向壓縮、邏輯對(duì)齊和審計(jì)可追溯控制。
1.基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，其特征在于，根據(jù)所述風(fēng)險(xiǎn)概率值分別與預(yù)設(shè)的安全閾值和預(yù)設(shè)的危險(xiǎn)閾值進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)結(jié)果生成對(duì)應(yīng)的控制指令的步驟具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，其特征在于，對(duì)歷史記憶快照序列進(jìn)行語義散度計(jì)算，量化出上下文漂移熵的步驟，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，其特征在于，將上下文漂移熵輸入預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行映射處理，計(jì)算出歸一化至零到一區(qū)間的發(fā)生上下文失效的風(fēng)險(xiǎn)概率值的步驟，之前還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，其特征在于，所述將上下文漂移熵輸入預(yù)設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行映射處理，計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)概率值的步驟，具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，其特征在于，響應(yīng)于第三控制指令，掛起長(zhǎng)程任務(wù)，并觸發(fā)記憶清洗與邏輯對(duì)齊流程，以壓縮向量記憶庫中導(dǎo)致上下文漂移熵升高的歷史記憶快照的步驟，具體包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，其特征在于，方法還包括獲取智能體在分層有限狀態(tài)機(jī)中的全局狀態(tài)機(jī)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的步驟；將向量記憶庫中的目標(biāo)沖突快照集合替換為所有的單一融合快照，完成對(duì)歷史記憶快照的壓縮步驟之后，方法還包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，其特征在于，響應(yīng)于第二控制指令，觸發(fā)智能體對(duì)歷史記憶快照序列執(zhí)行局部記憶過濾操作的步驟，具體包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，其特征在于，長(zhǎng)程任務(wù)包括企業(yè)級(jí)核心系統(tǒng)災(zāi)難恢復(fù)任務(wù)，外部異步中斷事件包括由底層硬件不穩(wěn)定引發(fā)的次級(jí)報(bào)警事件，智能體為用于執(zhí)行企業(yè)級(jí)核心系統(tǒng)災(zāi)難恢復(fù)任務(wù)的自主智能體。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于長(zhǎng)期記憶的智能體長(zhǎng)程任務(wù)一致性保持方法，其特征在于，任務(wù)執(zhí)行日志包括數(shù)據(jù)庫重建日志、微服務(wù)重啟日志以及網(wǎng)絡(luò)路由重配置日志中的至少一項(xiàng)，當(dāng)前狀態(tài)上下文包括智能體在企業(yè)級(jí)核心系統(tǒng)災(zāi)難恢復(fù)任務(wù)中的當(dāng)前節(jié)點(diǎn)權(quán)限信息和當(dāng)前資源分配狀態(tài)。