CN120197714A 对话推理方法、设备、介质及产品

(19)国家知识产权局层(普通合伙)31402对推理任务的分析生成能够体现推理多样性及2推理模型获取推理任务；基于所述推理任务生成推理路径，所述推理路径包括至少一个推理节点，每一推理节点关联一任务类型及相应的场景信息；基于所述推理路径进行推理，获取推理结果。2.根据权利要求1所述的对话推理方法，其特征在于，所述基于所述推理任务生成推理对所述推理任务进行解析，获取场景信息和至少一个子任务，每一所述子任务关联一任务类型；基于所述子任务、所述任务类型和所述场景信息，生成所述推理路径，每一所述子任务关联一所述推理节点。3.根据权利要求2所述的对话推理方法，其特征在于，基于所述推理路径进行推理，获所述推理模型根据所述推理路径中的所述推理节点生成智能体，每一所述推理节点对应一智能体；根据所述推理路径中各个所述推理节点之间的关联关系，获取所述智能体之间的逻辑基于所述逻辑关系构建所述智能体之间的逻辑联系；采用所述智能体对与相应所述推理节点关联的所述子任务进行处理，获取相应的任务基于所述智能体之间的所述逻辑联系及所述任务结果获取所述推理结果。4.根据权利要求3所述的对话推理方法，其特征在于，所述基于所述智能体之间的所述逻辑联系及所述任务结果获取所述推理结果，包括：每一所述子任务对应一验证策略，根据所述验证策略对与所述子任务关联的所述任务结果进行验证，获取与所述子任务关联的验证结果；基于所述逻辑联系及所述验证结果，生成所述推理结果。5.根据权利要求1所述的对话推理方法，其特征在于，在所述推理模型获取推理任务，之前还包括：对初始推理模型进行训练，确认所述推理模型。6.根据权利要求5所述的对话推理方法，其特征在于，所述对初始推理模型进行训练，所述初始推理模型获取训练任务集合；对所述训练任务集合中的训练任务进行解析，获取任务类型和场景信息；基于所述任务类型和所述场景信息，获取场景信息和至少一个子训练任务，每一所述子训练任务关联一任务类型；基于所述子训练任务、所述任务类型和所述场景信息，生成推理路径，所述推理路径包括至少一个推理节点，每一推理节点关联一任务类型及相应的场景信息；所述初始推理模型根据所述推理路径中的所述推理节点生成智能体，每一所述推理节点对应一智能体；3根据所述推理路径中各个所述推理节点之间的关联关系，获取所述智能体之间的逻辑关系；基于所述逻辑关系构建所述智能体之间的逻辑联系；采用所述智能体对与相应所述推理节点关联的所述子训练任务进行处理，获取相应的任务结果；基于所述智能体之间的所述逻辑联系及所述任务结果获取所述训练推理结果；根据所述训练推理结果和所述训练任务对应的标准结果，调整所述初始推理模型。7.根据权利要求6所述的对话推理方法，其特征在于，所述根据所述训练推理结果和所述训练任务对应的标准结果，调整所述初始推理采用PPO策略基于所述训练推理结果和所述训练任务对应的标准结果，调整所述初始推理模型。8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1至7中任意一项所述方法的步骤。9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述方法的步骤。4对话推理方法、设备、介质及产品技术领域背景技术[0002]随着人工智能技术的快速发展，大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)在对话推理领域展现出了强大的能力。对话推理作为人工智能的重要研究方向，旨在通过构建智能系统，使其能够理解用户输入的问题，并通过一系列逻辑推理步骤得出合理的结论。然而，当前对话推理技术仍面临诸多挑战，特别是在处理复杂任务和多任务场景时的推理能[0003]目前，基于大语言模型的推理方法主要采用独白体形式，即由单个模型以第一视角推理完成整个推理过程。在独白体推理中，先处理自然语言进行意图识别和流程规划，再进行流程规划和流程执行，最终组织执行结果并输出推理结论。[0004]然而，现有技术仍存在以下不足：首先，现有的独白体推理方法在处理多任务或复杂任务时，难以兼顾推理多样性与推理连贯性，限制了模型的推理能力。独白体模型容易陷入单一路径依赖，难以灵活转换策略，导致推理多样性不足。其次，现有推理模型在推理过程中缺乏明确的角色分工与管理机制，导致注意力频繁转移和连贯性不足。最后，现有技术缺乏有效的任务分配与调度机制，导致推理过程中出现资源分配不合理与推理路径冲突的问题。这些问题严重影响了对话推理系统在复杂场景下的应用效果。发明内容[0005]针对现有的独白体推理方法在处理多任务或复杂任务时难以兼顾推理多样性与推理连贯性的问题，现提供一种旨在实现显著提升推理多样性与连贯性的对话推理方法、[0006]为实现上述目的，本申请的一些实施例提供了以下几个方面：第一方面，本申请的一些实施例还提供了一种对话推理方法，包括：推理模型获取推理任务；基于所述推理任务生成推理路径，所述推理路径包括至少一个推理节点，每一推理节点关联一任务类型及相应的场景信息；基于所述推理路径进行推理，获取推理结果。对所述推理任务进行解析，获取场景信息和至少一个子任务，每一所述子任务关联一任务类型；基于所述子任务、所述任务类型和所述场景信息，生成所述推理路径，每一所述子任务关联一所述推理节点。所述推理模型根据所述推理路径中的所述推理节点生成智能体，每一所述推理节5点对应一智能体；根据所述推理路径中各个所述推理节点之间的关联关系，获取所述智能体之间的逻辑关系；基于所述逻辑关系构建所述智能体之间的逻辑联系；采用所述智能体对与相应所述推理节点关联的所述子任务进行处理，获取相应的任务结果；基于所述智能体之间的所述逻辑联系及所述任务结果获取所述推理结果。[0009]可选的，所述基于所述智能体之间的所述逻辑联系及所述任务结果获取所述推理每一所述子任务对应一验证策略，根据所述验证策略对与所述子任务关联的所述任务结果进行验证，获取与所述子任务关联的验证结果；基于所述逻辑联系及所述验证结果，生成所述推理结果。对初始推理模型进行训练，确认所述推理模型。所述初始推理模型获取训练任务集合；对所述训练任务集合中的训练任务进行解析，获取任务类型和场景信息；基于所述任务类型和所述场景信息，获取场景信息和至少一个子训练任务，每一所述子训练任务关联一任务类型；基于所述子训练任务、所述任务类型和所述场景信息，生成推理路径，所述推理路径包括至少一个推理节点，每一推理节点关联一任务类型及相应的场景信息；所述初始推理模型根据所述推理路径中的所述推理节点生成智能体，每一所述推理节点对应一智能体；根据所述推理路径中各个所述推理节点之间的关联关系，获取所述智能体之间的逻辑关系；基于所述逻辑关系构建所述智能体之间的逻辑联系；采用所述智能体对与相应所述推理节点关联的所述子训练任务进行处理，获取相应的任务结果；基于所述智能体之间的所述逻辑联系及所述任务结果获取所述训练推理结果；根据所述训练推理结果和所述训练任务对应的标准结果，调整所述初始推理模[0012]可选的，所述根据所述训练推理结果和所述训练任务对应的标准结果，调整所述采用PPO策略基于所述训练推理结果和所述训练任务对应的标准结果，调整所述初始推理模型。[0013]第二方面，本申请的一些实施例还提供了一种电子设备，所述电子或多个处理器；以及存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如上所述方法的步骤。[0014]第三方面，本申请的一些实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算6机程序指令，所述计算机程序指令可被处理器执行以实现如上所述的方法。[0015]第四方面，本申请的一些实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。[0016]与相关技术相比，本申请实施例提供的方案中，对话推理方法通过推理模型获取推理任务，根据推理任务生成推理路径，基于推理路径进行推理，获取推理结果。通过对推理任务的分析生成能够体现推理多样性及推理连贯性的推理路径，以便于推理模型基于该推理路径对推理任务进行分析处理，从而提高推理结果的准确性。附图说明[0017]一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。[0018]图1为本申请所述对话推理方法的一种实施例的方法流程图；图2为本申请生成推理路径的一种实施例的方法流程图；图3为本申请获取推理结果的一种实施例的方法流程图；图4为本申请对初始推理模型进行训练的一种实施例的方法流程图；图5为本申请电子设备的示例性结构图。具体实施方式[0019]以下结合附图与具体实施例进一步阐述本申请的优点。[0020]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。[0021]在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。[0022]应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第[0023]在本申请的描述中，需要理解的是，步骤前的数字标号并不标识执行步骤的前后顺序，仅用于方便描述本申请及区别每一步骤，因此不能理解为对本申请的限制。[0024]实施例一本申请为解决现有的独白体推理方法在处理多任务或复杂任务时难以兼顾推理多样性与推理连贯性的缺陷，提出了一种对话推理方法。参阅图1,其为一符合本申请一优选实施例的对话推理方法的流程示意图，从图中可以看出，本实施例中所提供的一种对话7推理方法包括以下步骤：S1.推理模型获取推理任务；S2.基于所述推理任务生成推理路径，所述推理路径包括至少一个推理节点，每一推理节点关联一任务类型及相应的场景信息；S3.基于所述推理路径进行推理，获取推理结果。[0025]在本实施例中，对话推理方法通过推理模型获取推理任务，根据推理任务生成推理路径，基于推理路径进行推理，获取推理结果。通过对推理任务的分析生成能够体现推理多样性及推理连贯性的推理路径，以便于推理模型基于该推理路径对推理任务进行分析处理，从而提高推理结果的准确性。本申请实施例二涉及一种对话推理方法。实施例二是在实施例一的基础上进行的步骤S2可包括以下步骤：S21.对所述推理任务进行解析，获取场景信息和至少一个子任务，每一所述子任务关联一任务类型；S22.基于所述子任务、所述任务类型和所述场景信息，生成所述推理路径，每一所述子任务关联一所述推理节点。[0027]在本实施例中，推理模型可以是基于大型语言模型构建的对话推理系统，该系统能够接收用户输入的推理任务，并通过一系列推理步骤生成合理的推理结果。推理任务可以是用户提出的问题、命令或需求，例如"分析某公司近期财务状况”、"评估某产品市场前景"等。结合systemprompt(系统提示)及对推理任务的解析，明确各个子任务对应的角色(如：问题分解者、策略提出者、方案验证者等)的身份及功能。各个子任务之间具有明确的职责和推理任务，确保子任务之间能够多视角和多策略的有效结合。[0028]推理模型获取推理任务后，首先对推理任务进行解析，获取场景信息和至少一个子任务，每一所述子任务关联一任务类型。作为举例而非限定，场景信息包括苏格拉底式对[0029]基于所述子任务、所述任务类型和所述场景信息，生成所述推理路径，每一所述子任务关联一所述推理节点。推理路径是一个有向图结构，其中每个节点代表一个推理步骤，节点之间的连接表示推理的逻辑顺序。在上述例子中，推理路径可能包含三个推理节点，分别对应“收集财务数据”、"计算关键财务指标"和"分析财务趋按照逻辑顺序连接，形成完整的推理路径。[0030]实施例三本申请实施例三涉及一种对话推理方法。实施例三是在实施例一的基础上进行的改进，参阅图3具体改进之处在于：S31.所述推理模型根据所述推理路径中的所述推理节点生成智能体，每一所述8推理节点对应一智能体；在本实施例中，智能体是能够执行特定任务的功能模块，具有独立的推理能力。基于各推理节点对应的场景信息可以明确互动环境，智能体之间可通过结构化的对话形式以支持推理过程的稳定推进。例如，对应”收集财务数据"节点的智能体具备搜索和整理财务数据的能力，对应”计算关键财务指标”节点的智能体具备数学计算和财务分析的能力，对应"分析财务趋势"节点的智能体具备趋势识别和预测的能力。[0031]S32.根据所述推理路径中各个所述推理节点之间的关联关系，获取所述智能体之间的逻辑关系；在上述例子中，"收集财务数据"节点与"计算关键财务指标"节点之间存在前后依赖关系，因为只有先收集到财务数据，才能计算财务指标；同样，"计算关键财务指标"节点与“分析财务趋势”节点之间也存在依赖关系。这些关联关系决定了相应智能体之间的逻辑关系。[0032]S33.基于所述逻辑关系构建所述智能体之间的逻辑联系；逻辑联系是指智能体之间的数据传递和协作机制。逻辑联系体现在智能体与智能体之间的互动实现共识建立、观点协商与策略补充；通过对智能体的监督实现任务目标动态调整和角色职责更新，以多轮次对话形式不断细化优化推理过程。例如，"收集财务数据"智能体完成任务后，会将收集到的财务数据传递给“计算关键财务指标”智能体；后者完成计算后，会将计算结果传递给“分析财务趋势”智能体。这种数据传递和协作机制确保了整个推理过程的连贯性和有效性。[0033]S34.采用所述智能体对与相应所述推理节点关联的所述子任务进行处理，获取相应的任务结果；每个智能体根据自身的能力和接收到的数据，执行对应的子任务，并生成任务结[0034]例如，"收集财务数据”智能体可能生成包含公司近期财务报表的数据集，"计算关键财务指标”智能体可能生成包含利润率、资产回报率等指标的分析报告，"分析财务趋势"智能体可能生成关于公司财务状况趋势的预测结果。[0035]S35.基于所述智能体之间的所述逻辑联系及所述任务结果获取所述推理结果。每一所述子任务对应一验证策略，根据所述验证策略对与所述子任务关联的所述任务结果进行验证，获取与所述子任务关联的验证结果；基于所述逻辑联系及所述验证结[0037]在本实施例中，验证策略是确保任务结果准确性和可靠性的机制。例如，对于”收键财务指标"子任务，验证策略可能包括检查计算过程的正确性和结果的合理性；对于"分析财务趋势"子任务，验证策略可能包括检查分析逻辑的合理性和预测结果的可信度。[0038]推理结果是整个推理过程的最终输出，它综合了各个智能体的任务结果，并考虑了智能体之间的逻辑联系。在上述例子中，推理结果可能是一份全面分析公司近期财务状9[0039]在本实施例中，可通过systemprompt明确规定子任务推理的设计空间，包括推理任务的结构、角色配置、环境特征及交互机制等。通过科学定义和灵活设置，使推理模型在不同任务场景下能够自适应构建合适的对话推理框架。推理模型根据systemprompt进行任务分析，自动完成对子任务的配置，包括角色分配、对话任务分解、推理链条构建和结果生成。通过动态调整推理路径，确保在复杂任务中灵活应用多策略、多角色的协同推理。通过验证策略对推理结果进行准确性和合理性评估。通过预设规则和多维度评价指标，对推理结果进行逐层分析，生成综合评分，量化对话推理效果。将评价分数作为奖励反馈至推理模型，根据推理任务的表现记录数据，激活强化学习训练过程。推理模型基于这些奖励信号不断调整推理策略和角色互动方式，逐步增强对话体推理能力，提升任务处理的准确性和效率。[0040]与当前基于独白体的推理模型相比，本申请引入智能体角色分工和环境推演，并通过强化学习算法来激发推理模型动态设定并模拟“智能体-智能体交互”与“智能体-环境交互”的能力，从而在推理过程中实现动态策略调整和多视角分析，有效应对复杂任务的多样化需求。通过对话体推理，可以显著提升推理多样性与连贯性，避免独白体推理存在的策略固定、注意力分散及任务冲突问题。[0041]以推理任务为复杂数理问题为例：输入推理模型的问题属于复杂的数学和物理混合的复合问题，该复合问题包括：量子哈密顿算符特征值计算、物理理论的高能规律化验证、化学反应物质结构分析及旋磁矩计算等。推理模型首先分析任务特性，将问题分解为多个子任务，并针对不同学科特点构于数学的子任务和处理矢量分析的子任务。每个子任务关联相应的智能体，智能体之间通过对话进行量子算符特征值的推导计算，逐步验证解答的正确性。在推理路径中，智能体分别提出公式计算、特征值分析和物理意义解释，最终达成共识，得到第一个问题的正确解答。任务切换时，基于推理路径调整推理环境为“物理理论”,引入用于处理物理学的子任务，针对物理学理论的高能规律化问题进行研讨。通过智能体对话，综合物理模型假设和实验验证，最终形成科学合理的结论。在完成物理的子任务后，基于推理路径再次调整环境进入“化学实验室”,由用于处理化学的智能体推导化学反应中物质结构的变化及相关物理量的计算，验证旋磁矩的正确性。通过上述智能体角色分工和对话场景切换，推理模型在面对多学科交叉任务时，能够灵活调整推理策略，避免了传统独白推理模式中策略固定和任务干扰的问题，显著提升了推理的多样性、连贯[0042]以推理任务为开方式问题为例：推理模型通过解析推理任务基于该推理任务的任务类型，生成符号智能体、连接智能体和推理路径，通过符号智能体解释符号主义的理念，使用显示符号和逻辑规则表示知识，强调规则驱动的推理方法。采用连接智能体通过神经网络和分布式学习进行知识建模，利用数据训练模型自主形成表征。根据推理路径，将符号智能体和连接智能体输出的信分，而连接智能体则依赖加权连接自动推导多义词含义。双方通过对比，指出符号智能体依赖人工定义规则，连接智能体则通过数据自学习。在推理稳定性方面，符号智能体在规则内表现稳定，但扩展性不足；连接智能体在分布转移和零样本任务上表现不佳，难以保持鲁棒性。讨论最终形成共识：符号智能体与连接智能体各有优劣，二者结合可实现性能与可解释性的平衡，例如通过神经感知与符号推理的融合，形成互补的人工智能模型。该案例展示了对话体推理在开放性问题分析中的优势：通过多角色观点表达和对话互动，可推动学术议题的全面分析和深度解读。本申请实施例四涉及一种对话推理方法。实施例四是在实施例一的基础上进行的在执行步骤S1之前还可包括：对初始推理模型进行训练，确认所述推理模型。[0044]进一步地，参阅图4所述对初始推理模型进行训练，确认所述推理模型可包括以下步骤：A1.所述初始推理模型获取训练任务集合；训练任务集合是一组用于训练模型的样本，每个样本包含一个推理任务和对应的标准结果。例如，训练任务集合可能包含多个不同领域、不同复杂度的推理任务，如财务分[0045]A2.对所述训练任务集合中的训练任务进行解析，获取任务类型和场景信息；初始推理模型需要学习如何从训练任务中提取关键信息，包括任务类型(如分析、[0046]A3.基于所述任务类型和所述场景信息，获取场景信息和至少一个子训练任务，每一所述子训练任务关联一任务类型；初始推理模型需要学习如何将复杂的训练任务分解为多个子训练任务，并为每个子训练任务分配适当的任务类型。[0047]A4.基于所述子训练任务、所述任务类型和所述场景信息，生成推理路径，所述推理路径包括至少一个推理节点，每一推理节点关联一任务类型及相应的场景信息；初始推理模型需要学习如何构建有效的推理路径，确保各个推理节点之间的逻辑关系合理，能够有效地解决训练任务。[0048]A5.所述初始推理模型根据所述推理路径中的所述推理节点生成智能体，每一所述推理节点对应一智能体；初始推理模型需要学习如何为不同类型的推理节点生成适当的智能体，确保每个智能体具备执行对应子训练任务的能力。[0049]A6.根据所述推理路径中各个所述推理节点之间的关联关系，获取所述智能体之间的逻辑关系；初始推理模型需要学习如何识别推理节点之间的关联关系，并将这些关系转化为智能体之间的逻辑关系。[0050]A7.基于所述逻辑关系构建所述智能体之间的逻辑联系；初始推理模型需要学习如何建立智能体之间的数据传递和协作机制，确保整个推理过程的连贯性和有效性。[0051]A8.采用所述智能体对与相应所述推理节点关联的所述子训练任务进行处理，获取相应的任务结果；11初始推理模型需要学习如何协调各个智能体执行对应的子训练任务，并生成任务[0052]A9.基于所述智能体之间的所述逻辑联系及所述任务结果获取所述训练推理结初始推理模型需要学习如何综合各个智能体的任务结果，并考虑智能体之间的逻辑联系，生成最终的训练推理结果。[0053]A10.根据所述训练推理结果和所述训练任务对应的标准结果，调整所述初始推理模型。[0054]初始推理模型需要通过比较训练推理结果和标准结果之间的差异，不断调整自身[0055]进一步地，步骤A10可包括：采用PPO(ProximalPolicyOptimizati所述训练推理结果和所述训练任务对应的标准结果，调整所述初始推理模型。[0056]PPO(ProximalPolicyOptimization)是一种强化学习算法，它通过优化策略函数来最大化期望回报。在本实施例中，PPO策略用于调整初始推理模型的参数，使其生成的训练推理结果更接近标准结果。具体来说，PPO策略通过计算训练推理结果与标准结果之间的差异，生成梯度信息，然后使用这些梯度信息更新模型参数。这种调整过程会不断重复，直到模型性能达到预期水平。一种对话推理方法可包括以下步骤：推理模型获取推理任务；基于所述推理任务生成推理路径，所述推理路径包括至少一个推理节点，每一推理节点关联一任务类型及相应的场景信息；基于所述推理路径进行推理，获取推理结果。[0058]在本实施例中，推理模型可以是基于神经网络构建的对话推理系统，该系统能够接收用户输入的推理任务，并通过一系列推理步骤生成合理的推理结果。推理任务可以是用户提出的问题、命令或需求，例如"分析某产品的市场竞争力"、"评估某项技术的发展前景"等。[0059]推理模型获取推理任务后，首先对推理任务进行解析，获取场景信息和至少一个子任务，每一所述子任务关联一任务类型。例如，对于”分析某产品[0060]基于所述子任务、所述任务类型和所述场景信息，生成所述推理路径，每一所述子任务关联一所述推理节点。推理路径是一个有向图结构，其中每个节点代表一个推理步骤，节点之间的连接表示推理的逻辑顺序。在上述例子中，推理路径可能包含三个推理节点，分别对应”收集市场数据”、"分析竞品情况"和”评估产品优势"逻辑顺序连接，形成完整的推理路径。[0061]推理模型根据所述推理路径中的所述推理节点生成智能体，每一所述推理节点对集市场数据"节点的智能体具备搜索和整理市场数据的能力，对应"分析竞品情况"节点的智能体具备竞品分析和比较的能力，对应"评估产品优势"节点的智能体具备优势识别和评估的能力。[0062]根据所述推理路径中各个所述推理节点之间的关联关系，获取所述智能体之间的逻辑关系。在上述例子中，"收集市场数据"节点与"分析竞品情况"节点之间存在前后依赖关系，因为只有先收集到市场数据，才能分析竞品情况；同样，产品优势”节点之间也存在依赖关系。这些关联关系决定了相应智能体之间的逻辑关系。[0063]基于所述逻辑关系构建所述智能体之间的逻辑联系。逻辑联系是指智能体之间的数据传递和协作机制。例如，"收集市场数据"智能体完成任务后，会将收集到的市场数据传递给"分析竞品情况"智能体；后者完成分析后，会将分析结果传递给"评估产品优势"智能体。这种数据传递和协作机制确保了整个推理过程的连贯性和有效性。[0064]采用所述智能体对与相应所述推理节点关联的所述子任务进行处理，获取相应的任务结果。每个智能体根据自身的能力和接收到的数据，执行对应的子任务，并生成任务结品情况”智能体可能生成包含竞品特点、市场份额等信息的分析报告，"评估产品优势"智能体可能生成关于产品竞争优势的评估结果。[0065]每一所述子任务对应一验证策略，根据所述验证策略对与所述子任务关联的所述任务结果进行验证，获取与所述子任务关联的验证结果。验证策略是确保任务结果准确性和可靠性的机制。例如，对于”收集市场数据”子任务，验证策略可能包括检查数据的完整性、一致性和时效性；对于”分析竞品情况"子任务，验证策略性和结果的客观性；对于”评估产品优势”子任务，验证策略可能包括检查评估标准的合理性和结果的可信度。[0066]基于所述智能体之间的所述逻辑联系及所述任务结果获取所述推理结果。或者，基于所述逻辑联系及所述验证结果，生成所述推理结果。推理结果是整个推理过程的最终输出，它综合了各个智能体的任务结果，并考虑了智能体之间的逻辑联系。在上述例子中，推理结果可能是一份全面分析产品市场竞争力的报告，包含市场数据、竞品情况和产品优势等内容。[0067]在所述推理模型获取推理任务之前，还需要对初始推理模型进行训练，确认所述推理模型。训练过程包括以下步骤：所述初始推理模型获取训练任务集合。训练任务集合是一组用于训练模型的样本，每个样本包含一个推理任务和对应的标准结果。例如，训练任务集合可能包含多个不同[0068]对所述训练任务集合中的训练任务进行解析，获取任务类型和场景信息。初始推理模型需要学习如何从训练任务中提取关键信息，包括任务类型(如分析、评估、预测等)和[0069]基于所述任务类型和所述场景信息，获取场景信息和至少一个子训练任务，每一所述子训练任务关联一任务类型。初始推理模型需要学习如何将复杂的训练任务分解为多个子训练任务，并为每个子训练任务分配适当的任务类型。[0070]基于所述子训练任务、所述任务类型和所述场景信息，生成推理路径，所述推理路径包括至少一个推理节点，每一推理节点关联一任务类型及相应的场景信息。初始推理模型需要学习如何构建有效的推理路径，确保各个推理节点之间的逻辑关系合理，能够有效地解决训练任务。[0071]所述初始推理模型根据所述推理路径中的所述推理节点生成智能体，每一所述推理节点对应一智能体。初始推理模型需要学习如何为不同类型的推理节点生成适当的智能体，确保每个智能体具备执行对应子训练任务的能力。[0072]根据所述推理路径中各个所述推理节点之间的关联关系，获取所述智能体之间的逻辑关系。初始推理模型需要学习如何识别推理节点之间的关联关系，并将这些关系转化为智能体之间的逻辑关系。[0073]基于所述逻辑关系构建所述智能体之间的逻辑联系。初始推理模型需要学习如何建立智能体之间的数据传递和协作机制，确保整个推理过程的连贯性和有效性。[0074]采用所述智能体对与相应所述推理节点关联的所述子训练任务进行处理，获取相应的任务结果。初始推理模型需要学习如何协调各个智能体执行对应的子训练任务，并生成任务结果。[0075]基于所述智能体之间的所述逻辑联系及所述任务结果获取所述训练推理结果。初始推理模型需要学习如何综合各个智能体的任务结果，并考虑智能体之间的逻辑联系，生成最终的训练推理结果。[0076]根据所述训练推理结果和所述训练任务对应的标准结果，调整所述初始推理模型。初始推理模型需要通过比较训练推理结果和标准结果之间的差异，不断调整自身的参[0077]采用A2C策略基于所述训练推理结果和所述训练任务对应的标准结果，调整所述初始推理模型。A2C(AdvantageActor-Critic)是一种强化学习算法，它结合了策略梯度和值函数近似的优点。在本实施例中，A2C策略用于调整初始推理模型的参数，使其生成的训练推理结果更接近标准结果。具体来说，A2C策略通过计算训练推理结果与标准结果之间的差异，生成梯度信息，然后使用这些梯度信息更新模型参数。这种调整过程会不断重复，直到模型性能达到预期水平。[0078]需要说明的是实施例一、实施例二、实施例三、实施例四、实施例五均是对话推理方法的一种。[0079]此外，本申请一些实施例还提供了一种电子设备。所述电子设备可以是各种形式蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似[0080]所述电子设备包括：一个或多个处理器；以及存储有计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令在被执行时使所述处理器执行如上述任意一个或多个实施例所提供的方法的步骤。图5公开了一种所述电子设备的示例性结构图。如图5所示，该电子设备包括：一个或多个处理器1101、存储器1102,以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在一些其它实施例中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分为服务器阵列、一组刀片式服务器，或者多处理器系统)。其中接和关系，以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。[0081]所述电子设备还可以包括：输入装置1103和输出装置1104。处理器1101、存储器1102、输入装置1103和输出装置1104可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。[0082]输入装置1103可接收输入的数字或字符信息，以及产生与所述电子设备的用户设个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置1104可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。[0083]为了提供与用户的交互，所述电子设备可以为计算机。该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈，或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声[0084]本申请实施例中，计算机可读介质上存储有计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现上述任意一个或多个实施例所提供的方法的步骤。该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个计算机可读指令。[0085]存储器1102可以作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块。处理器1101通过运行存储在存储器1102中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，以实现本申请实施例中的上述任意一个或多个实施例所提供的方法对应的程序指令/模块。[0086]存储器1102可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据所述电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1102可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件，或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器1102可选包括相对于处理器1101远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至所述电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。[0087]需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。[0088]计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体，可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。[0089]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言一诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言一诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行，或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。[0090]在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一些实施例中，本申请的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本申请的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本申请的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或[0091]本申请实施例提供的计算机程序产品包括一个或多个计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时，全部或部分