基于大语言模型的行为树自动生成方法、装置及电子设备
Abstract
本申请公开了基于大语言模型的行为树自动生成方法、装置及电子设备，涉及人工智能与自动化控制技术领域，包括：获取任务描述信息，构建节点变量上下文对象，注入结构化提示词，形成资源约束感知的生成上下文；依据任务描述的语义向量，检索满足质量阈值的高质量案例，通过选择算法筛选动态少样本示例并嵌入生成提示词；调用本地部署的大语言模型生成行为树，通过评估算子对生成结果执行语法检查与逻辑缺陷检测，将检测失败结果转化为结构化反馈信息，驱动模型进行最小化迭代精炼，直至通过检查或达到最大迭代次数。解决了大语言模型生成行为树可用性低、稳定性差、部署成本高的问题，使轻量级大语言模型在消费级硬件上实现约90%的生成成功率。
Type
Publication
发明专利（实质性审查）, CN122133823A