CN120256971A 一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法 （北京中数睿智科技有限公司）

(19)国家知识产权局地址100083北京市海淀区知春路23号10(72)发明人韩涵王甫宁何江和龙博孙昊夏暄陈善君所(普通合伙)44866GO6N3/0464(2023一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方理数据；根据分布式推理数据进行数据并行检发明基于人工智能技术有效提高了多模态智能2步骤S1:获取多模态数据，并将多模态数据转化为高维向量；基于高维向量构建知识图谱；利用动态蒸馏技术将知识图谱的语义关系编码为模型微调梯度方向；步骤S2:基于高维向量设计分布式架构；基于分布式架构进行混合检索，得到混合检索数据；基于预设的递归反思机制以及混合检索数据执行分布式推理，生成分布式推理数据；根据分布式推理数据进行数据并行检测，得到数据并行参数；步骤S3:基于数据并行参数进行节点资源调度，从而获得节点负载均衡数据；基于节点负载均衡数据构建三级反思体系；基于三级反思体系进行认知三级反思，生成三级反思数步骤S4:将认知蒸馏数据进行思维显示化，得到显示化思维数据；根据显示化思维数据训练推理引擎；根据模型微调梯度方向对推理引擎进行模型参数的定向注入，得到智能体推理模型。2.根据权利要求1所述的多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，其特征在于，步骤S1具体为：步骤S11:获取多模态数据，并提取文本数据以及图像数据；步骤S12:基于文本数据识别关键实体；根据关键实体抽取实体关系；步骤S13:根据关键实体以及实体关系构建语义图；步骤S14:基于图像数据识别图像目标，并将图像目标映射到语义图，并利用预设的向量数据库将语义图转化为高维向量；步骤S15:基于高维向量构建知识图谱；步骤S16:利用动态蒸馏技术将知识图谱的语义关系编码为模型微调梯度方向。3.根据权利要求1所述的多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，其特征在于，步骤S2具体为：步骤S21:基于高维向量进行向量分区，得到分区向量空间；步骤S22:根据分区向量空间设计分布式向量索引结构；基于分布式向量索引结构设计分布式架构；步骤S23:基于分布式架构进行混合检索，其中包括向量检索、全文检索以及重排序检步骤S24:基于预设的递归反思机制以及混合检索数据进行分布式推理，生成分布式推理数据；步骤S25:根据分布式推理数据进行数据并行检测，得到数据并行参数。4.根据权利要求3所述的多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，其特征在于，步骤S24具体为：步骤S241:根据预设的检索目标信息对混合检索数据进行结果不一致检测，得到检索结果异常数据；步骤S242:基于检索结果异常数据动态修正提示词，得到提示词修正数据；步骤S243:根据检索结果异常数据触发反思条件，得到反思条件数据；步骤S244:基于反思条件数据激活预设的递归反思机制，得到递归反思机制启动数据；步骤S245:根据递归反思机制启动数据以及提示词修正数据进行重新推理执行，生成3分布式推理数据。5.根据权利要求3所述的多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，其特征在于，步骤S25具体为：步骤S251:根据分布式推理数据提取分布式推理路径；步骤S252:基于分布式推理路径识别数据流依赖关系；步骤S253:根据数据流依赖关系计算任务粒度因子；步骤S254:根据任务粒度因子进行并行线程设定，得到并行线程数据；步骤S255:基于并行线程数据进行任务调度模拟，得到任务调度数据；步骤S256:根据任务调度数据进行数据并行检测，得到数据并行参数。6.根据权利要求1所述的多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，其特征在于，步骤S3中节点资源调度具体为：基于数据并行参数进行负载不均检测，得到负载不均数据；根据负载不均数据识别负载异常节点；基于负载异常节点评估节点计算能力；基于负载异常节点计算节点任务通信开销；根据节点计算能力进行节点任务分配，得到节点任务分配数据；基于节点任务通信开销进行通信成本最小路径选择，得到通信成本最小路径数据；基于节点任务分配数据通信成本最小路径数据进行节点资源调度，得到节点负载均衡数据。7.根据权利要求1所述的多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，其特征在于，步骤S3中构建三级反思体系具体为：基于节点负载均衡数据进行用户任务推理，得到用户任务推理数据；基于预设的目标推理数据对用户任务推理数据进行推理差异分析，得到推理差异数据，并根据推理差异数据修正输出生成策略参数，得到结果反思层数据；根据用户任务推理数据识别任务执行决策树路径，得到决策树路径数据；基于决策树路径数据识别低效节点并增加缓存机制，得到过程反思层数据；根据用户任务推理数据评估长期运营数据，并基于长期运营数据识别底层认知偏差，得到底层认知偏差数据；基于底层认知偏差数据触发知识图谱重构，以得到策略反思层数整合结果反思层数据、过程反思层数据以及策略反思层数据，以构建三级反思体系。8.根据权利要求1所述的多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，其特征在于，步骤S3中认知蒸馏具体为：将三级反思数据进行结构化整理，得到结构化三级反思数据；基于结构化三级反思数据提取共性认知经验；基于共性认知经验进行知识内容压缩，以得到压缩认知知识数据；将压缩认知知识数据抽象成知识认知单元；基于知识认知单元进行语义映射，得到语义映射数据；基于语义映射数据注入任务流程，生成认知蒸馏数据。9.根据权利要求1所述的多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，其特征在于，4步骤S41:基于认知蒸馏数据添加类型标签，得到认知标签数据；步骤S42:基于认知标签数据构建知识显示单元；步骤S43:根据知识显示单元绘制认知思维图谱，得到显示化思维数据；步骤S44:根据显示化思维数据训练推理引擎；步骤S45:根据模型微调梯度方向对推理引擎进行模型参数的定向注入，得到智能体推理模型。10.根据权利要求9所述的多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，其特征在于，步骤S45具体为：步骤S451:根据模型微调梯度方向构建梯度引导信号；步骤S452:基于梯度引导信号构建定向损失函数；步骤S453:基于定向损失函数确定微调网络层；步骤S454:基于微调网络层动态调整微调强度，以得到定向微调机制；步骤S455:基于定向微调机制对推理引擎进行参数显式注入，得到显式注入参数；步骤S456:基于定向微调机制对推理引擎进行参数隐式注入，得到隐式注入参数；步骤S457:根据显式注入参数以及隐式注入参数构建智能体推理模型。5技术领域[0001]本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法。背景技术[0002]传统的多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练在多模态数据向量化及知识图谱构建过程中，往往依赖固定模板或静态特征抽取机制，难以适应动态、语义复杂的多模态环境，导致语义融合能力不足；混合检索阶段常采用静态的向量索引结构，缺乏对数据分布动态变化的感知能力，难以实现高效的数据访问和检索策略更新，影响下游推理任务的精度和效率；递归反思机制在传统实现中缺乏对异常推理路径或冲突信息的细粒度感知与修正策略，导致反思过程难以有效反馈至训练框架，影响模型鲁棒性与泛化能力；在数据并行检测及节点资源调度环节，未充分考虑推理路径的任务依赖特性及节点通信开销差异，资源利用率低、存在调度瓶颈；模型微调过程普遍采用单一损失函数与固定注入策略，未区分任务阶段中对显式与隐式参数注入的不同要求，导致训练过程难以形成稳定有效的知识内化路径。发明内容[0003]基于此，本发明有必要提供一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，以解决至少一个上述技术问题。[0004]为实现上述目的，一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，包括以下步步骤S1:获取多模态数据，并将多模态数据转化为高维向量；基于高维向量构建知识图谱；利用动态蒸馏技术将知识图谱的语义关系编码为模型微调梯度方向；步骤S2:基于高维向量设计分布式架构；基于分布式架构进行混合检索，得到混合检索数据；基于预设的递归反思机制以及混合检索数据执行分布式推理，生成分布式推理数据；根据分布式推理数据进行数据并行检测，得到数据并行参数；步骤S3:基于数据并行参数进行节点资源调度，从而获得节点负载均衡数据；基于节点负载均衡数据构建三级反思体系；基于三级反思体系进行认知三级反思，生成三级反步骤S4:将认知蒸馏数据进行思维显示化，得到显示化思维数据；根据显示化思维数据训练推理引擎；根据模型微调梯度方向对推理引擎进行模型参数的定向注入，得到智能体推理模型。[0005]本发明通过引入多模态数据高维向量化及基于动态蒸馏机制的知识图谱构建，使智能体具备了更强的语义建模能力与适应动态语境的能力，从而有效克服传统方法在处理异构语义关系时表达能力弱的缺陷。通过分布式架构和混合检索机制的协同设计，系统能够根据数据分布动态更新索引结构并优化数据访问路径，显著提升了检索效率和推理准确6性。在推理阶段引入递归反思机制与数据并行检测模块，增强了模型对复杂任务依赖关系和异常推理路径的自适应调整能力，同时通过数据并行参数实现了任务分解与节点负载均衡的优化调度，有效解决了传统并行推理中资源利用率低与通信瓶颈的问题。三级反思体系进一步提升了模型在推理中对异常路径的自我纠偏能力，形成了认知层级的反馈闭环。通过认知蒸馏与思维显示化技术，系统不仅实现了认知层知识的显性输出，还将深层语义信息转化为具备直观表达能力的思维表征，为模型训练过程提供透明可控的反馈依据。最终，通过定向注入技术结合训练阶段获得的微调梯度，实现了推理引擎参数的差异化内化与动态适应，打通了从语义建模、分布式推理到模型注入的闭环路径，极大增强了智能体在附图说明[0006]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本发明的其它特图1为本发明一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法的步骤流程示意图2为本发明中步骤S1的详细步骤流程示意图；本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式[0007]下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的[0008]此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。[0010]为实现上述目的，请参阅图1至图2,本发明提供了一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1:获取多模态数据，并将多模态数据转化为高维向量；基于高维向量构建知识图谱；利用动态蒸馏技术将知识图谱的语义关系编码为模型微调梯度方向；本实施例中，通过设定多模态数据采集方案，获取图像、文本和语音三类数据。图像数据通过4000×3000分辨率的工业相机采集，帧率为30fps;文本数据通过日志系统导7出，字符编码统一为UTF-8;语音数据采用PCM编码，采样率为44.1kHz,位深16bit。对上述多模态数据分别使用特定嵌入机制进行向量化处理：图像数据输入至ResNet-152网络的全连接层前一层，输出维度为2048维特征向量；文本数据通过固定词表大小为50,000的BERT-Base模型提取768维嵌入；语音数据使用基于log-Mel频谱的CNN网络提取512维特征。将不同模态向量进行标准化处理(均值为0,方差为1)后，使用CanonicalCorrelationAnalysis(CCA)将其统一映射至共享语义空间，最终构建统一的4096维高维向量。基于该高维向量，采用规则驱动+聚类分群相结合的方式构建知识图谱：首先设定聚类数目为K=100,采用KMeans对向量空间进行聚类划分，每个聚类中心代表一个概念节点；随后，根据领实例之间建立边关系，形成关系三元组。构建完成的知识图谱通过RDF(ResourceDescriptionFramework)格式进行存储和访问。在语义关系转化为模型微调梯度方向过程中，采用基于反向传播的图注意机制(GraphAttentionNetwork,GAT),将图中节点之间的注意力权重作为边梯度贡献因子，设定每条边的权重上限为1.0,低于0.05的边连接被舍弃。通过引入动态蒸馏机制，在训练中动态调整目标模型梯度方向：设定教师模型为结构保持图嵌入模型(如DGI),学生模型为推理引擎，采用KL散度作为损失函数，蒸馏温度t设置为2.0,蒸馏比例权重α设为0.7,动态调整目标模型在相邻迭代轮中沿语义梯度方向进行参数更新。[0011]步骤S2:基于高维向量设计分布式架构；基于分布式架构进行混合检索，得到混合检索数据；基于预设的递归反思机制以及混合检索数据执行分布式推理，生成分布式推理数据；根据分布式推理数据进行数据并行检测，得到数据并行参数；本实施例中，针对统一后的4096维高维向量，设计分布式向量存储与计算架构，采用Faiss分布式索引系统对向量数据进行处理。首先构建IVF+PQ索引结构，设定聚类中心数为nlist=1000,量化段数为M=32,单段位宽为8bit。为支持高并发访问与数据划分，向量数据被分片至32个节点，每个节点最多容纳100万条向量记录。混合检索模块基于双引擎结构，由向量检索引擎和基于规则的关系匹配引擎组成。向量检索部分对用户查询的高维向量使用L2距离度量进行前k=50条的近邻检索，关系匹配部分根据查询对应的知识图谱结制，以检索置信度阈值θ=0.6为标准，仅保留置信度高于阈值的数据作为混合检索数据。在阶段调用已知因果规则进行一次匹配判断；逻辑合成阶段采用结构化规则模板(如前提-结论模板),合并相邻检索项；规则抽象阶段采用图卷积神经网络(GCN)在图结构中执行归纳传播，传递深层语义。每个阶段均在GPU节点上并行计算，最终合并结果生成分布式推理数据。分布式推理数据经过时间戳记录、逻辑流向检测与内容差异标注后，基于Spark框架进行数据并行检测，设定数据冲突检测阈值为冲突频度>0.3/秒步状态等参数信息，形成最终数据并行参数集。[0012]步骤S3:基于数据并行参数进行节点资源调度，从而获得节点负载均衡数据；基于节点负载均衡数据构建三级反思体系；基于三级反思体系进行认知三级反思，生成三级反本实施例中，使用数据并行参数对分布式节点执行负载均衡资源调度。调度机制8基于Kubernetes自定义调度器实现，调度器将并行参数中的负载强度、数据同步延迟、历史冲突频次作为调度指标，采用加权求和评分函数，其中负载强度权重为0.5,延迟权重为0.3,冲突频次权重为0.2,总评分高于阈值0.75的节点优先分配。调度周期设为5秒一次，调度单元以Pod为最小单位，节点CPU使用率超过85%则自动触发Pod迁移机制。在获取节点负载均衡数据后，基于其运行状态与交互路径构建三级反思体系。该体系包含任务行为层、知识回溯层与模型结构层，分别对应实时任务反馈、历史知识路径追踪与模型参数更新。每一层均配备独立反思触发机制：任务行为层基于平均任务执行时长波动超过20%;知识回溯层基于前一轮推理置信度低于0.4;模型结构层基于多次训练后loss下降率<1e-4作为触发依据。执行认知三级反思时，每层反思单元会结合负载均衡数据中的节点状态与历史推理轨蒸馏模块进行信息压缩与知识抽象处理。蒸馏过程采用教师-学生结构，教师模型为结构注意力网络，学生模型为三层感知机结构，输入为反思数据的时间序列编码向量，输出为压缩表示的知识单元，向量长度被压缩为原来的1/4.蒸馏损失采用MSE损失加熵正则化项构成，蒸馏数据以JSON格式输出，记录每一个反思任务所对应的知识抽象节点与结构标签。[0013]步骤S4:将认知蒸馏数据进行思维显示化，得到显示化思维数据；根据显示化思维数据训练推理引擎；根据模型微调梯度方向对推理引擎进行模型参数的定向注入，得到智能体推理模型。[0014]本实施例中，将认知蒸馏数据进行思维显示化处理，具体操作为使用图形可视化引擎Graphviz进行图结构渲染，结合思维节点的层级结构与关系方向构建图形展示。节点采用形状编码(圆形表示行为信息，方形表示知识概念，六边形表示模型结构);边采用颜色区分不同关系(红色表示因果，蓝色表示引用，绿色表示并行关系);节点标签基于认知蒸馏数据中的知识摘要字段确定，每张图包含不超过100个节点，图形输出格式为SVG以便于前端交互。基于显示化思维数据训练推理引擎。推理引擎采用逻辑归纳程序为基础，训练数据由可视化图中提取的三元组(实体1-关系-实体2)组成，使用结构化规则学习器(如ILP)提取归纳规则。设定训练轮数为500,学习率为0.001,采用Adam优化器。训练过程中使用一致性检查模块剔除语义矛盾的规则组(冲突率阈值为>5%),仅保留有效规则集用于训练更新。结合步骤S1中得到的模型微调梯度方向，对推理引擎进行模型参数的定向注入。该操作通过将微调梯度方向向量(经单位向量化)乘以特定系数γ=0.8后加权至目标参数张量中，实现向特定语义方向的参数偏移。该注入操作仅对推理引擎中隐藏层第2层与输出层生效，注入频率为每迭代20轮执行一次，参数更新步长设定为1e-4。通过该方式获得的推理引擎即为最终训练完成的智能体推理模型。步骤S11:获取多模态数据，并提取文本数据以及图像数据；本实施例中，将来自多源异构数据系统(如医学成像设备、工业监控系统、文本录入系统等)的数据进行统一采集与整理处理。图像数据格式限制为JPEG或PNG,分辨率不低于512×512像素，图像数据来源需附带元数据如拍摄时间、设备编号与采集条件。文本数据以UTF-8编码格式读取，最大单条长度不得超过4096个字符，文本数据需以句点、分号或换行符进行分句处理。采用正则表达式(如\w+匹配词元)对文本进行初步清洗，去除特殊符9号、HTML标签及非标准字符编码。图像数据需通过双线性插值进行尺寸归一化(归一化目标尺寸为224×224像素),并转换为RGB通道三维矩阵，数值归一化至[0,1]区间。所有处理后的数据需统一存储在以数据哈希值命名的目录结构中，便于后续检索与关联操作。[0016]步骤S12:基于文本数据识别关键实体；根据关键实体抽取实体关系；本实施例中，使用基于词性标注规则的命名实体识别工具对步骤S11中的文本数据进行实体识别操作。实体识别采用CRF(条件随机场)标注方法，并依赖词性标注工具进行学、工业和地理三大类术语，词典由公开语料库(如UMLS、GeoNames、机械产品词汇集)构建并去除低频词项(出现频率低于5次)。在实体识别完成后，采用基于依存句法分析(使用语法分析工具如spaCy的dependencyparser)提取主谓宾关系作为实体间的关系抽取方式，[0017]步骤S13:根据关键实体以及实体关系构建语义图；本实施例中，构建语义图的过程基于图数据库架构，采用Neo4j进行图数据存储。每一个关键实体被定义为一个节点，其节点标签类型由实体词典中的所属类别决定(如“设置信度评分(基于CRF预测概率，保留至小数点后三位)。图结构构建过程中，如发现同名实体，计算其上下文相似度(Jaccard相似度，阈值设为0.75),若相似度高于阈值则合并为同一节点，合并规则以较高置信度实体保留为主。该语义图完成后通过Cypher查询语言导出[0018]步骤S14:基于图像数据识别图像目标，并将图像目标映射到语义图，并利用预设的向量数据库将语义图转化为高维向量；本实施例中，图像目标识别采用基于YOLOv5的目标识别方法，模型输入为步骤S11含边界框(BoundingBox)坐标、类别标签、置信度，边界框坐标归一化至[0,1]。识别出的图像目标与语义图进行映射，通过计算图像目标的类别标签与语义图节点标签的编辑距离(Levenshtein距离),设定最大编辑距离为2,若满足映射条件，则创建从图像目标节点至语义图节点的“图像对应”边关系。语义图转化为高维向量的过程采用图嵌入技术，采用Node2Vec算法，维度设定为128,walklength=40,numberofwalks=10,contextsize=5,窗口大小为10。生成的嵌入向量存入向量数据库(如FAISS),用于后续的知识图谱构建。[0019]步骤S15:基于高维向量构建知识图谱；本实施例中，知识图谱构建基于步骤S14中嵌入后的语义图向量。采用图聚类方式(如K-Means聚类，聚类中心数k=50)对嵌入向量进行语义主题划分。每个聚类代表一个语义子图，子图内节点之间的边权重通过余弦相似度计算，权重小于0.3的边将被剔除。子图之间通过共现实体建立跨子图连接关系，连接阈值设定为共现次数≥3.最终将所有子图合件进行语义描述，构建本体关系包括“is-a”、“part-of”、“caused-by”等15类系统定义属性。[0020]步骤S16:利用动态蒸馏技术将知识图谱的语义关系编码为模型微调梯度方向。[0021]本实施例中，采用动态蒸馏技术将知识图谱中的语义关系转化为模型微调梯度方向。具体过程首先对知识图谱中每一条关系路径进行编码，路径长度控制在3以内，并采用路径位置嵌入(PositionalPathEmbedding)方式，将每一条路径嵌入为一个向量。路径嵌入维度为128,采用注意力机制(基于多头注意力，head=8)提取关系权重。将路径嵌入与当前模型梯度空间进行对齐，通过最大互信息(MutualInformationMaximization)方式计算路径嵌入与模型梯度向量的相关性。在动态蒸馏中，每一次反向传播操作中添加图谱嵌入指导梯度变化方向，其控制权重λ设定为0.1,加入损失函数中作为图谱引导项。梯度方向调整方法为向图谱嵌入方向投影梯度向量，并加权求和以生成微调方向向量，最终用于后续模型更新。步骤S21:基于高维向量进行向量分区，得到分区向量空间；本实施例中，高维向量来源于步骤S15中构建的知识图谱嵌入向量，向量维度固定为128维。首先对所有向量进行欧氏范数归一化，确保向量在单位球面上分布。向量分区采用基于聚类的划分策略，使用K-Means聚类算法，其中聚类中心数k取决于整体向量规模，具中心采用K-Means++策略，最大迭代次数设为300,收敛阈值设为1e-4.聚类完成后，每个聚类簇定义为一个子空间，所有属于该簇的向量构成该分区向量空间。为了避免边界模糊问题，使用SoftAssignment方法，为每个向量计算其到所有聚类中心的距离，并保存前3个最近聚类簇作为软归属标签，距离阈值设为0.2以内时允许重复归属。最终将每个分区空间编[0023]步骤S22:根据分区向量空间设计分布式向量索引结构；基于分布式向量索引结构设计分布式架构；本实施例中，在步骤S21得到的分区向量空间基础上，设计分布式向量索引结构，采用倒排索引与量化编码相结合的混合方式。每个分区向量空间建立独立索引节点，索引节点内部使用IVF(倒排文件索引结构),每个IVF子结构采用PQ(ProductQuantization)进行压缩存储。PQ编码维度划分为8组，每组维度为16,量化码本大小为256,量化误差控制在le-3以内。各分区索引节点统一通过gRPC协议注册到主控协调器，主控协调器维护所有分区编号与其所在索引节点的映射表，并记录每个节点的CPU核数、内存容量与网络带宽状态。分布式架构设计采用主从模式(Master-Worker架构),主控协调器调度所有查询分发与节点负载均衡，负载策略采用轮询法与节点实时负载监测(队列长度、响应延迟)相结合的方式。当某一节点的平均响应时间超过200ms或CPU利用率持续超过85%时，将自动调整该节点任务分配比例不超过总量的5%。整个分布式系统部署在Docker容器集群中，使用Kubernetes管理容器节点的扩缩容，节点间通信带宽要求不低于1Gbps,延迟控制在10ms以[0024]步骤S23:基于分布式架构进行混合检索，其中包括向量检索、全文检索以及重排本实施例中，混合检索流程首先由用户输入的查询被编码为128维向量，该向量通11过步骤S22的主控协调器发送至对应分区的索引节点，触发向量检索过程。向量检索采用为100。并行地，查询同时被解析为关键词短语，进入全文检索模块。全文检索模块基于Elasticsearch,关键词分词采用n-gram分词(n=2~4),索引结构中每个文档对应一个向量向量嵌入与全文字段的联合映射。检索结果按照BM25得分排序，Top-50的全文检索结果与Top-50的向量检索结果进行交叉比对，交叉比对采用Jaccard相似度，设定相似度阈值为=0.6×向量相似度+0.4×BM25得分。该打分机制中，所有分数归一化至[0,1],输出混合检索数据最多不超过100条，按得分从高到低排列。[0025]步骤S24:基于预设的递归反思机制以及混合检索数据进行分布式推理，生成分布式推理数据；本实施例中，递归反思机制采用图回溯与链路分析结合的方式实现分布式推理。对步骤S23的混合检索数据中每条记录提取其对应的语义图节点，获取其上下游一阶连接路径。路径挖掘深度设置为最大3跳，路径之间通过路径支持度进行排序，支持度定义为路径中每个边权重之积，边权重源自知识图谱中的边置信度(由Node2Vec中向量相似度计算得出，权重范围为[0,1])。选取Top-10高支持度路径作为候选推理路径，采用启发式搜索 (如A*算法)对路径节点的关联性进行评估，启发函数为目标节点到路径末端节点的余弦相似度。多节点推理过程在每个索引节点上独立并行完成，结果由主控协调器汇总。所有推理结果再进行一致性检验，采用三元组置信度重构策略，若出现路径内关系冲突(如“包含”与“排斥”共现),则剔除冲突路径。最终保留前20条无推理数据，格式为路径序列及其支持度得分。[0026]步骤S25:根据分布式推理数据进行数据并行检测，得到数据并行参数。[0027]本实施例中，数据并行检测基于步骤S24中的分布式推理数据进行，目的是提取各路径推理所引起的模型梯度波动情况。所有推理路径对应的知识单元嵌入向量输入至目标微调模型，通过前向传播获取其对模型输出的影响向量，对每个影响向量执行L2范数运算，结果用于判断其对模型更新方向的扰动强度。将所有路径嵌入输入分布式节点组内的张量计算引擎(如TensorRT或ONNXRuntime),每个节点以每批次32条路径为处理单元。路径扰动强度高于设定阈值(阈值设定为0.25)时，标记该路径为梯度敏感路径。并行检测输出包括每条路径编号、扰动强度值、节点计算用时、使用内存峰值与最终分类标签影响概率。以路径为单位建立数据并行参数配置表，包括：路径编号、推荐节点编号(按最短计算用时排序)、并行批次数、单批内存占用(单位为MB)、推理触发频率(单位为次/分钟),该参数表用于后续微调训练过程的调度配置。步骤S241:根据预设的检索目标信息对混合检索数据进行结果不一致检测，得到检索结果异常数据；本实施例中，混合检索数据由步骤S23输出，包含检索结果条目及其向量相似度得分、以及最终融合打分(范围0~1)。预设的检索目标信息由任务上下文定义，包括目标实体每条检索结果解析为结构体，字段包括实体标签、主要描述字段、语义向量标签等。利用布尔逻辑规则，对每条结果执行与目标信息的匹配操作，例如使用正则表达式检测描述字段中是否包含约束关键词，若缺失则标记为不一致；再比较实体类别是否匹配目标类型，若不匹配则标记为不一致。所有标记为“不一致”的数据汇总成检索结果异常数据集，每条记录标注，完全基于结构规则执行，设定最大允许异常占比为10%,如超过该比率，整体检索任务将被判定为异常。[0029]步骤S242:基于检索结果异常数据动态修正提示词，得到提示词修正数据；本实施例中，在获取检索结果异常数据后，需动态修正原始提示词。原始提示词存储于检索初始化配置中，为自然语言描述句，例如：“查找具备主动感知能力的红外监测装例，提取异常数据中频繁出现但原始提示词中未出现的关键词，频率统计使用TF-IDF方法，其中TF计算基于异常数据的语义文本字段，IDF参照训练集中已有知识文本计算，阈值设为归类标准库，将检索到的“热成像仪”等实体映射示词尾部。修正后的提示词重新组合为结构化提示词模板，模板结构体类别词组+功能描述词组”,各部分之间以连接符“-”连接。最终输出提示词修正数据为[0030]步骤S243:根据检索结果异常数据触发反思条件，得到反思条件数据；本实施例中，对检索结果异常数据进行分析，判断是否满足反思条件。反思条件设定为三种情形之一触发即可：1)异常数据条目数占混合检索总数据比例大于阈值(阈值设定为20%);2)异常类型中“实体类别冲突”比例超过50%;3)修正后的提示词与原提示词之间Jaccard相似度小于0.5。上述三项指标分别通过精确匹配计数器、分类占比函数、以及字符级Jaccard相似度计算实现。以Jaccard相似度为例，对提示词按空格划分为关键词集合A和B,Jaccard(A,B)=|A∩B|/|AUB|,相似度低于0.5即判定为语义转移较大，需反思。满足任思条件数据，并附带对应指标值及检测时间戳，反思条件数据作为标准结构体向后传递。[0031]步骤S244:基于反思条件数据激活预设的递归反思机制，得到递归反思机制启动本实施例中，接收步骤S243生成的反思条件数据后，依据条件类型激活递归反思操作调用知识图谱关系反向边信息，从异常结果对应的实体节点出发，追溯其最近3层上游节点，构建反向三元组集合。意图重构操作基于原提示词与修正词之间的差异，使用句法分析器(如SpaCy)提取主谓宾结构及修饰成分，构建意图树并进行逻辑校正，保留主语一致、谓语逻辑连贯的重构提示。语义增强通过设定语言模板对提示词进行扩展，例如原提示“红外监测”扩展为“能在黑暗中进行物体识别的红外监测设备”,该模板由领域知识句库选取规则完成。最终所有反思操作形成启动数据，包含反向三元组集合、提示词意图树、增强文本集等，并记录反思编号、激活时间与目标推[0032]步骤S245:根据递归反思机制启动数据以及提示词修正数据进行重新推理执行，生成分布式推理数据。[0033]本实施例中，基于步骤S244生成的递归反思机制启动数据与步骤S242中的提示词修正数据，进行重新推理执行。重新推理不复用上一次路径，而以新修正提示词为种子向量，通过BERT嵌入模型生成128维提示向量，输入分布式推理引擎的初始向量通道。路径搜索阶段采用BeamSearch算法，宽度设为5,深度最大为3跳。与上一次不同，加入反向三元组数据作为路径搜索初始边集合，优先级设定为优于通用知识边10%。每跳中，保留相似度大于0.4的候选路径，路径相似度定义为当前节点嵌入与目标实体嵌入之间的余弦相似度。推理过程中，意图重构树提供语义对齐模板，所有路径需符合“目保留。最后推理结果去重后，统一转化为结构化三元组集及其得分(由路径支持度与语义匹配度加权计算，权重分别为0.7和0.3),生成最终的分布式推理数据，并打上“反思执行”标步骤S251:根据分布式推理数据提取分布式推理路径；本实施例中，分布式推理数据由步骤S245生成，数据格式为包含三元组路径的结构化向量集合，每条路径由若干实体节点和边类型组成，格式为[(实体A,关系R1,实体B), (实体B,关系R2,实体C),...]。推理路径提取的核心操作为路径解析与去冗余。首先读取全部三元组集合，并使用路径哈希规则提取唯一路径标识符。哈希算法采用SHA-256,对路径中节点和边依次编码后输入，确保路径结构一致性。对具有相同哈希值的路径进行合并，保留平均推理置信度(来自原路径中置信度字段，数值范围0~1)最高的一条路径。随后对路径中的节点进行标签标准化处理，使用预设的实体归一化字典，将同义词(如“红外摄像头”与“红外监控设备”)统一为标准术语。处理完成后，输出结构化的分布式推理路径数据集，每条路径以JSON数组表示，包括路径节点列表、边类型列表、累计置信度字段(浮点数值),并附带唯一路径ID。[0035]步骤S252:基于分布式推理路径识别数据流依赖关系；本实施例中，基于分布式推理路径，执行数据流依赖关系识别。路径中每一对连续三元组的实体节点构成“依赖对”,即前一节点的输出作为后一节点的输入。以三元组路径[(设备识别，输出信号),(信号处理，生成判断),(判断结果，控制反馈)]为例，识别出信号处理依赖于设备识别的输出，判断生成依赖于信号处理的结果，构成依赖链设备识别→信号处理→判断生成→控制反馈。为实现自动识别，首先构建路径依赖图，使用有向图结构表算法找出所有从起始节点到终止节点的路径，每条路径即为一条数据流依赖链。每条依赖链附带其构建路径的置信度最小值作为保守估计。为提高依赖识别的精度，过滤置信度低于0.35的路径段，确保数据流路径具有实际可用性。最终输出格式为：依赖链编号、依赖路[0036]步骤S253:根据数据流依赖关系计算任务粒度因子；本实施例中，根据识别出的数据流依赖关系，计算每一条任务路径对应的任务粒度因子。任务粒度因子定义为任务间并发性能M),其中：D为路径中节点的平均依赖度(每个节点的入边数量的平均值)、N为路径总节点数、T_i为第i个节点的处理复杂度值(取值范围1~10,由任务类型预设)、M为最大复杂度值。“实体抽取”赋值为5,“简单逻辑判断”赋值为2.D值通过分析依赖图结构获取，计算入边数量除以节点数。所有路径粒度因子计算完成后，按F值从高到低排序，用于指导后续线程设定。输出内容为：路径ID、粒度因子值(浮点数)、参与计算的任务节点数、每个节点的复杂度映射值列表及依赖度表。[0037]步骤S254:根据任务粒度因子进行并行线程设定，得到并行线程数据；本实施例中，接收步骤S253计算结果后，根据任务粒度因子进行并行线程设定。并行线程设定采用比例映射策略，设定最大并行线程上限为64条，最小为8条。设定映射规则为：若粒度因子F≥0.75,则分配64条线程；F∈(0.50,0.75),则按线性比例设定线程数：线程数=round(8+(F-0.5)×(64-8)/0.25);F<0.50时统一设定为8条线程。每条路径的线程配置记录线程数值、分配目标CPU核ID(根据主机线程负载分布表匹配，每个CPU最多绑定4个线程)、并行区段索引(每个路径的非依赖段可作为并行区段),并记录配置时间戳。最终输出并行线程数据格式为JSON,每条记录包括路径ID、线程数、每线程分配的节点编号列表、对应CPU核ID与预期并发执行时间窗口(单位为ms)。[0038]步骤S255:基于并行线程数据进行任务调度模拟，得到任务调度数据；本实施例中，基于并行线程数据，构建任务调度模拟系统。调度模拟采用事件驱动时序仿真方法。首先初始化任务调度表，按照每个线程分配的任务段填充事件列表，每个事配”设定为90ms。输入数据就绪时间依据依赖路径数据流图计算，前驱任务完成时间即为当前任务输入时间。任务模拟调度采用时间轮(TimeWheel)行任务调度状态更新。仿真执行时间设定为最大任务链总预计时间+20%,模拟过程中记录完成)、输入等待时长与上下游依赖标识。[0039]步骤S256:根据任务调度数据进行数据并行检测，得到数据并行参数。[0040]本实施例中，根据任务调度数据，执行数据并行检测，提取数据并行参数。检测逻辑基于任务之间的无依赖重叠区段分析。首先构建任务调度甘特图，横轴为时间(单位ms),纵轴为线程ID,填入所有任务调度时间段。遍历全部线程，在同一时间窗口内查找是否存在两个以上的非依赖任务段(由步骤S252的依赖图标识),若存在则认定为并行潜力段。对每段并行潜力区段记录并行级别(同时任务数)、平均任务粒度(来自步骤S253)与线程利用率(=任务段时间总和/时间窗口长度)。设定数据并行参数输出结构为：并行区段ID、起止时间、涉及线程ID列表、并行任务数、平均赖任务ID列表。若检测到总并行区段数占调度总时间段比例小于25%,则记录为低并行性标记。所有并行参数形成完整的并行执行评估集，供后续推理调度优化模块调用。[0041]优选的，步骤S3中节点资源调度具体为：基于数据并行参数进行负载不均检测，得到负载不均数据；本实施例中，在数据并行参数提取的基础上，将数据并行参数中的每一线程单元峰值(memorypeakusage)作为基础指标，采用标准差分析法(StandardDeviationAnalysis)对同一时间周期内各线程单元的负载进行计算。将每个线程的负载定义为：负载Li=数据处理量(MB)/执行时间(s),以此为基础，统计所有线程负载的均值μ和标准差σ,设置标准差阈值δ=1.2,根据条件|Li-μ|>δ×σ确定该线程负载为异常，记录对应线程编号与其时间戳、所在节点编号，形成负载不均数据。采用的数据处理量和执行时间通过训练日志采集模块进行提取，每秒记录频率为5Hz,内存峰值通过每个节点的资源监控系统中的系统调用getrusage(RUSAGE_SELF)获取。基于数据并行参数进行计算资源分配比例分析，从而获得节点计算负载分布数本实施例中，在多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法中，训练任务在异构集群计算架构上以数据并行的方式分发至多个计算节点，为获取节点计算负载分布数据，首先对每一训练批次中实际分配至各节点的训练样本数量进行记录，节点类型包括但不限工具(如NVIDIANsightCompute与IntelVTuneProfiler)对每个节点内CUDA核心或等效处理单元的调用频率、流式多处理器的占用率、张量核心的使用率等关键参数进行监测，采样周期设为200毫秒；接着，为量化节点的处理能力，将训练批次的执行时间窗口(以毫秒为单位)与该节点所承担的样本数量进行配对分析，形成描述每个节点处理强度的负载指标；最后，通过遍历所有参与训练的计算节点，对每个节点的样本处理能力进行归一化汇总，形成由节点编号与其对应负载强度构成的二维表格结构，输出为节点计算负载分布数据表，该数据表用于后续处理速率分析与算力调度行为的异常判别提供基础依据。[0043]根据节点计算负载分布数据计算任务处理速率；本实施例中，从上述所得节点计算负载分布数据中提取各节点单位时间内处理任务数，即将每个节点在固定周期(如每10秒内)完成的batch数量与处理周期比值进行除法计算，得到任务处理速率(单位为batch/s)。通过对每个节点记录的执行日志进行聚合提取，结合系统级监控框架(如Prometheus+Grafana)中采集的Job完成时间戳，对所有计算单元建立任务处理速率向量集合R={r_1,r_2,...,r_n},其中r_i表示第i个节点的平均任务处理速率。任务处理速率还需关联实际分配算子种类及运算密度，利用Tensor计算调度表明确计算图拓扑中存在负载瓶颈位置，保证速率度量维度统一。[0044]根据任务处理速率评估算力调用频率；取nvml库中提供的GPUUtilization率和GPUCoreFrequency(单位MHz)数据，将该频率与任务处理速率做归一化映射，生成算力调用频率指标矩阵。对每个节点构建三元组记录：(处理速率r_i,调用频率f_i,功耗P_i),以频率变化是否随速率线性增长为条件，对所有节点使用最小二乘拟合得到残差均值。若某节点残差超过设定阈值(如5%),则初步标记为算力调用频率异常点。全部计算节点按节点编号归入频率调用统计表中，并在共识表中加入“频率利用率偏离系数”,用于后续异常识别。[0045]基于算力调用频率识别异常芯片调用，得到异常芯片调用数据；本实施例中，将算力调用频率统计表与任务调度事件日志进行联动校验。针对频率偏离度大于0.05(设定值)的节点，继续读取该芯片内核的温度上升梯度(单位℃/s)与功时间戳筛选高频低效调用行为，通过追踪GPU的DriverAPI日志、PCIe事件冲突记录、memory-throttle记录，形成包含节点编号、时间段、异常事件编号的“异常芯片调用数据表”。数据表记录所有芯片异常周期内指令调用频率低于平均值20%以上或频率飙升超过最大频率的1.1倍并持续时间超过2秒的调用段。[0046]基于异常芯片调用数据进行总线仲裁失效检测，得到总线仲裁失效数据；本实施例中，选取异常芯片调用数据对应的芯片编号与周期，读取PCIe或片间NoC总线的访问记录。通过TotalAccessQueueLength(单位为请求数)以及ArbitrationLatency(单位为ns)参数，判断在该时间段内是否存在访问冲突。设置仲裁延迟门限为800ns,若出现连续3次以上的超时行为，并且仲裁队列深度达到16个事务以上，定义为一次仲裁失效事件。事件数据使用系统控制单元的内部状态转储(如AXI仲裁器的仲裁请求响应记录)进行交叉验证，形成总线仲裁失效数据表，字段包括仲裁器编号[0047]根据总线仲裁失效数据进行负载不均分析，得到负载不均数据。[0048]本实施例中，基于总线仲裁失效数据，映射回对应的任务调度节点和数据并行映数定义为：某节点在仲裁失效窗口中请求等待时间与平均调度时间之比。当某节点的不均衡指数大于2,且对应仲裁失败次数超过5次时，该节点被标记为负载不均节点。将这些节点度优化策略的输入数据源。[0049]根据负载不均数据识别负载异常节点；本实施例中，依据负载不均数据，统计每个节点下属线程的异常频次，设置异常频次阈值t=3,在同一训练轮次中若某一节点的异常线程频次大于等于阈值t,则将该节点标记为负载异常节点。异常频次由记录模块中的线程时间戳与节点ID进行聚类统计，每轮训练周期统一为1000步(iteration)。所有负载异常节点形成节点编号列表，并附带对应的异常线程明细以备后续调度模块使用。[0050]尤其重要的是，识别负载异常节点包括以下步骤：根据负载不均数据计算节点单位处理耗时；本实施例中，在执行RAG-ReAct双引擎模型的训练任务时，部署于异构集群系统的各计算节点(包括NVIDIAA100GPU节点、IntelXeonCPU节点与XilinxFPGA加速卡)分别记录训练过程中分配到的样本数量N_i以及该节点的训练处理耗时T_i。所有训练批次均使用统一批次大小，每批为256个样本，训练过程中采用NCCL通信协议进行任务同步。通过硬件性能计数器如NVIDIANsightSystems和IntelVTuneProfiler定时(每200ms周期)记录每批处理时间。单位处理耗时通过T_i/N_i计算得出，单位为ms/sample。所有计算过程通过Python的NumPy库在控制主机完成，并统一写入InfluxDB数据库供后续数据处理。[0051]根据节点单位处理耗时统计CPU核心温度；本实施例中，每个计算节点上部署基于Linuxlm-sensors服务与IntelPowerGadget工具组合，实时采集CPU每个物理核心(Core0至CoreN,N依节点不同)对应的温度数据。为确保测量一致性，每秒进行5次采样，取滑动平均值。该节点对应关系进行绑定，并以“节点ID+核心号+时间戳”为主键写入Prometheus时序数据库中。温度数据采用摄氏度标度，典型正常温度区间设定为45℃至80℃,高于85℃判定为异常预警温度。所有温度采集与数据绑定操作通过Python与PrometheusPythonClient库实现。本实施例中，热失衡检测采用“局部温升梯度+核心间温差”双重判断机制。首先，在同一物理处理器内，提取所有核心的瞬时温度值，计算温度最大值与最小值之间的差值△T。若△T≥15℃(该值来源于IntelCPUTjunction测试数据及芯片热传导层偏差容限),则判定该芯片处于热失衡状态。其次，若单个核心温度在连续3个检测周期(即600ms)内上升速率超过10℃/s,则定义为“热斜率异常点”。两类异常均记入热失衡数据测逻辑通过C语言编写的嵌入式脚本运行于主控节点操作系统下。[0053]根据CPU热失衡数据检测异常散热路径；本实施例中，通过热失衡数据表中定位的高温核心所在区域坐标，结合主板散热布局CAD图进行物理对位，将对应位置的散热器组件编号、导热垫布置区域进行映射。在硬件层面，配备热成像装置(如FLIRA615红外热像仪),采集CPU区域30秒热场图像，分辨率为640×480,采样频率为每秒15帧。使用OpenCV库对热图进行温度梯度图像增强，并识别出局部过热区域的中心坐标。若热场梯度图中高温区域不沿热管方向扩散，或存在高温点但风扇、散热器出口温度无显著上升，则视为散热路径异常。所有图像处理步骤部署在NVIDIAJetsonTX2边缘平台上进行硬件加速，确保实时性。[0054]根据异常散热路径进行供电导热垫接触老化检测，得到热垫接触老化数据；本实施例中，检测供电模块区域导热垫的接触老化程度需采用离线拆机+在线热场比对组合手段。在线检测阶段，根据前述热像图中的高温点与导热垫覆盖区域重合关系，判断该导热垫存在潜在接触老化风险。若在VRM模块(以IR35201为主控)与散热模组接触区域出现温度超过90℃、且风扇转速高于2500RPM(通过PWM信号直接温度回落趋势，则记录为导热垫老化嫌疑点。进一步使用X射线CT扫描仪对主板局部三维结构进行剖析，评估导热垫贴合层气隙厚度是否超过0.3mm(根据厂商Datasheet定义为最小有效接触值)。最终，导热垫接触老化数据表记录老化等级、位置编及热传导速率衰减比例(通过现场校准实测获得)。[0055]根据热垫接触老化数据识别负载异常节点。[0056]本实施例中，结合上述导热垫接触老化数据，建立硬件级故障标记表。若节点上任一核心存在导热垫老化等级为严重(气隙厚度>0.5mm,温度>95℃持续超600秒),且该节点单位处理耗时较全节点均值高出1.5倍(根据节点耗时标准差范围设置阈值),则将该节点flag=1”以便控制系统在训练调度中排除或重新分配任务至其他节点。识别过程在后端服务器使用Go语言实现，并定期将标记结果写入Kubernetes调度系统的元数据接口中，实现对RAG-ReAct智能体训练任务的调度级干预。[0057]基于负载异常节点评估节点计算能力；基于负载异常节点计算节点任务通信开本实施例中，在识别出负载异常节点后，提取各节点CPU主频(GHz)、可用内存(MB)、GPU浮点运算能力(FLOPS)作为基础计算能力指标。CPU主频和内存大小通过节点上的lscpu和free-m命令静态采集，GPU计算能力通过nvidia-smi命令结合GPU型号计算获得性能参数。nvidia-smi--query-gpu=name,clocks.sm,memory.total--format=csv采集并换算为TFLOPS。三项能力指标分别归一化至[0,1]区间，使用加权评分法评估节点综合能力，设权重向量为w=[0.3,0.2,0.5](分别对应CPU、内存、GPU),则每节点计算能力值为：Cj=0.3*norm_CPUj+0.2*norm_MEMj+0.5*norm_GPUj.所有节点评估完毕后，按计算能力降序排列生成节点能力数据表。对于每个负载异常节点，提取其在数据并行过程中的跨节点通信频次(fij)和通信数据量(dij,单位MB),计算通信开销为：CommCostij=fij×dij×通信频次通过任务图调度日志分析得出，通信数据量通过监控线程发出的send/recv事件中聚合字节数获得。将各节点间通信开销汇总形成通信开销矩阵CommMatrix[N][N],其中N为节点总数。[0058]根据节点计算能力进行节点任务分配，得到节点任务分配数据；本实施例中，依据节点能力数据表与步骤S264中的通信开销矩阵，采用加权任务分配策略。首先对任务负载量进行量化，提取任务执行时长Tj与其计算操作量OPj(单位：GFLOP),计算任务单位负载值：Wj=0Pj/Tj.将所有任务按Wj降序排列，并采用能力优先填充法将任务分配给计算能力最高的节点，确保每个节点的总任务负载不超过其能力阈值，阈[0059]基于节点任务通信开销进行通信成本最小路径选择，得到通信成本最小路径数本实施例中，利用通信开销矩阵CommMatrix[N][N],在节点间构建加权有向图，边权即为通信开销值。采用Dijkstra算法进行最小通信路径搜索，分别针对每对通信相关节点对(ni,nj),确定其最小通信开销路径，并记录路径所含中继节点、中继次数、总数据量等详细信息。若通信链路带宽存在约束，则在路径选择中加入带宽可用性判断逻辑(例如带宽使用率不得超过90%),所需带宽使用率通过/proc/net/dev实时统计采集。最终形成通信成本最小路径数据表，每行对应一对节点的最优路径及路径详情。[0060]基于节点任务分配数据通信成本最小路径数据进行节点资源调度，得到节点负载均衡数据。[0061]本实施例中，在获取节点任务分配数据与最小通信路径数据之后，采用资源重调度策略以提升任务分布的均衡性。通过最小化全局负载方差的方式构建调度优化问题，目标函数定义为：Minimize∑(Cj_actual-Cj_expected)^2,其中Cj_actual为当前分配给节点j的总任务负载，Cj_expected为理想平均负载=(∑所有任务Wj)/节点总数。在满足通信路径总成本不增加的约束下，采用迭代迁移法逐步将超载节点的部分任务迁移至低载节点，迁移代价包括任务再分配带来的通信路径变更与额外中继开销。调度结果记录为节点[0062]优选的，步骤S3中构建三级反思体系具体为：基于节点负载均衡数据进行用户任务推理，得到用户任务推理数据；本实施例中，依据节点负载均衡数据，提取每个节点实际分配任务编号、节点资源使用情况(CPU使用率、GPU计算线程活跃度、内存读写频率)及任务执行结果数据(中间表示张量shape、计算路径调用日志、响应时延)。采用任务推理触发机制，每当节点资源使用率连续超过95%阈值超过T=200ms周期，触发对其已完成的任务进行反推，记录该任务对应的输入向量结构、推理阶段执行路径、节点切换情况等作为用户任务推理数据。推理信息通过调用分布式训练平台中的任务回溯组件实现，利用系统内的算子调用日志(由PyTorchProfiler导出)结合任务分配表进行联合还原，生成完整的用户任务推理数据表，表字段包[0063]基于预设的目标推理数据对用户任务推理数据进行推理差异分析，得到推理差异数据，并根据推理差异数据修正输出生成策略参数，得到结果反思层数据；本实施例中，从系统训练初始化阶段导入的目标推理数据中提取标准化参考路径、参考节点调用序列、目标推理张量特征(张量稀疏率、激活均值、注任务推理数据中的对应字段进行逐项比对。推理差异指标计算包括：调用路径长度偏差△略映射表进行策略参数修正，修正项包括：重调注意力聚焦系数α,设α修正范围为[-0.05,+0.1];调整生成最大步长B,B修正范围为[+5,+20];重新赋值候选答案排序权重γ,γ更新区间为[-0.2,+0.4]。修正后策[0064]根据用户任务推理数据识别任务执行决策树路径，得到决策树路径数据；基于决策树路径数据识别低效节点并增加缓存机制，得到过程反思层数据；本实施例中，调用推理数据分析引擎，将用户任务推理数据中的模块级执行路径映射为决策树结构。构建方式为：以输入类型作为根节点，按任务流中不同执行阶段依次扩展分支，每个决策路径节点记录当前阶段调用的算子名称、调度节点编号、计算资源占用率。使用任务日志文件中记录的调用顺序，结合调度路径记录(由RAG执行引擎日志采集),在图数据库中构建多级路径树结构。若同一任务模态下存在多个执行路径，则以最长执行路径作为主路径，记录其分支次数、调用栈深度及中断次数。最终输出的决策树路径数据包(由节点调度切换次数计算而得)。对决策树路径数据进行逐路径分析，提取每个节点的平均任务执行延时Tj,设节点延时均值μT,标准差σT,若存在Tj>μT+2×σT的节点，判定为低效节点。将此类节点加入低效节点池，并对其加入缓存机制。缓存机制实现方式为：在推理任务到达该节点前，通过前一级节点预读取下一任务所需的权重参数与中间激活值，将其写入本地内存或GPUL2缓存，缓存模块采用环形缓存结构，缓存容量设置为256MB,替换策略采用最近最少使用LRU。缓存策略写入节点配置表，低效节点与缓存规则记录写入过程反思[0065]根据用户任务推理数据评估长期运营数据，并基于长期运营数据识别底层认知偏差，得到底层认知偏差数据；基于底层认知偏差数据触发知识图谱重构，以得到策略反思层本实施例中，利用用户任务推理数据中记录的任务标签(如任务目标、任务模态)、实际生成内容结构(如答复文本中实体引用数量、图像推理任务中定位框偏移量)与历史运营日志进行对比分析，运营日志包括过去50轮任务执行的答复结构、用户反馈数据(如标注一致性评分)、任务时长、生成失败率等。将任务表现指标与准确率下降超过12%,生成路径长度增长超过20%,或实体引用偏差率超过18%时，视为认知标签及模态、指标偏移程度。依据认知偏差类型列表，将每类偏差映射至知识图谱中的关系边或实体节点进行标记。若认知偏差集中在特定实体(如人物或组织)上，则重构该节点的引用关系进行实体重绑定。重构过程采用基于规则的实体抽取与图结构更新算法，对同一重新计算路径可达度。重构完成后生成策略反思层数据，包括：被重构实体ID、发生偏差的[0066]整合结果反思层数据、过程反思层数据以及策略反思层数据，以构建三级反思体[0067]本实施例中，将结果反思层数据、过程反思层数据和策略反思层数据按照反思类型(输出差异修正、路径性能调优、知识结构更新)进行分类归档，并构建统一反思索引体系。每一反思记录设置唯一ID,并建立与原始任务推理数据的关联指针。使用哈希映射表(HashMap)将每个反思数据条目快速映射到源任务。通过配置元数据模板(字段包括：反思触发条件、反思类型、反思时间、执行节点、修正参数)生成三级反思级反思数据库中，并建立跨层引用关系图，用于后续溯源与自适应策略推送。[0068]优选的，步骤S3中认知蒸馏具体为：将三级反思数据进行结构化整理，得到结构化三级反思数据；本实施例中，将步骤结果反思层数据、过程反思层数据及策略反思层数据分别提取字段进行标准化统一。该过程首先加载三类反思数据表：Result_Reflection_DB、Process_Reflection_DB、Strategy_Reflection_DB,通过字段映射表将字段进行结构一致“缓存策略参数”字段和Strategy_Reflection_DB中的“知识图谱变更条目”字段统一映射为“CorrectionField”字段；三类表的“反思触发条件”字段分别标准化为"TriggerKey";时间戳字段统一命名为“ReflectionTime”。使用结构化转换工具如SparkSQLDataFrame进行字段映射与合并操作，结果构建一个结构化表格“Structured_Reflection_Data”,该表JSON格式字段使用JSONPath提取子字段，并以嵌套结构存储在嵌套数据表中。[0069]基于结构化三级反思数据提取共性认知经验；本实施例中，在提取共性认知经验阶段，通过遍历“Structured_Reflection_Data”中的“CorrectionField”字段，使用基于规则的相似度匹配算法提取重复性结构。例如，对于多个记录中的参数修正项，若出现多个任务反复调整同一参数(如“BatchSize”字段从32变更为64)超过设定频次阈值(设定为5次),则记录为共性认知事件。提取工具使用FP-Growth频繁项集算法，最小支持度设定为0.02,最小置信度设定为0.8.最终提取出的共发场景=路径耗时>100ms)”为结构单元，统一存储入“Common_Cognition_Experience”表[0070]基于共性认知经验进行知识内容压缩，以得到压缩认知知识数据；本实施例中，在知识内容压缩过程中，基于“Common_Cognition_Experience”表中记录，将共性认知按照“触发-调整-效果”三元组形式进行向量规约处理。压缩方法采用参数归并压缩算法，即将语义重复度高的三元组合并为抽象策略组。例如，对以下三条记录：半，触发=Loss不收敛)”、“(参数=LearningRate NonConvergence,Overfitting}”。使用正则表达式进行关键词聚合，设定语义匹配Jaccard相似度阈值为0.7,合并相似记录后将结果存入“Compressed_Cognition_[0071]将压缩认知知识数据抽象成知识认知单元；本实施例中，在知识认知单元抽象阶段，依据“Compressed_Cognition_Knowledge”表中数据，将每条压缩三元组进行逻辑模块拆分为单独的认知单元。认知单元的结构由三部分组成：认知因子(CognitionFactor)、判定逻辑(ConditionLogic)、动作标签(ActionTag)。例如上述三元组拆分为：认知因子="LearningRate”,判定模式属于高频类”,动作标签=“LearningRate降低一半”。使用因子模板匹配表将参数归一化标记，ConditionLogic字段通过逻辑条件抽象模块表达为布尔表达式(如“LossStdDev>0.2&&TrainingEpoch>10”),ActionTag统一以操作码方式记录(如“OP_DECAY_50”表示参数减半)。最终构建“Knowledge_Cognition_Unit”表，字段包括：UnitID(CHAR(32))、SourceGroupID(关联原始压缩组ID)。[0072]基于知识认知单元进行语义映射，得到本实施例中，语义映射操作以知识认知单元为输入，通过语义向量映射规则将认知因子与任务操作流程字段进行自动配对。使用基于WordPiece分词器的字段语义向量构建方案，分别对认知因子与任务流程字段(如调度参数、算法组件参数等)进行向量化，采用300维GloVe嵌入模型作为底层语义编码，设定余弦相似度阈值为0.85,筛选匹配字段。若认知因子“MaxNodeLoad”与任务流程字段“Task_NodeCapacity”相似度达到0.92,则建立映射ConditionLogic表达式)。[0073]基于语义映射数据注入任务流程，生成认知蒸馏数据。[0074]本实施例中，在认知蒸馏数据生成阶段，将“Semantic_Mapping_Data”中的映射字段与原始任务流程数据结构中的执行控制参数进行融合注入。注入方式基于条件触发机制，即在任务流程运行时，系统监控模块实时读取对应字段的运行值，并依据作，如将“Task_NodeCapacity”字段从128单位调整为64单位。蒸馏数据以日志序列形式记录，生成“Cognition_Distillation_Trace”结构，字段包括：TraceID(CHAR(32))、(DATETIME)、CognitionUnitID(CHAR(32)),作为后续RAG-ReAct双引擎适应训练模块的输入数据源。步骤S41:基于认知蒸馏数据添加类型标签，得到认知标签数据；本实施例中，在对“Cognition_Distillation_Trace”结构中的数据进行认知类型标注时，首先构建认知标签类型字典，划分六类基础标签类型：参数调整(Code=01)、任务分配(Code=02)、条件响应(Code=03)、异常预警(Code=04)、数据纠正(Code=05)、逻辑优化 (Code=06)。通过对“ActionExecuted”字段中的操作码进行