CN119105738B 基于多智能体协作的科学绘图方法、系统和存储介质 （北京医准医疗科技有限公司）

本发明提供了一种基于多智能体协作的科选择适合本次绘图任务的编程语言作为编程环有技术中多智能体系统只能在单一预设环境中2根据用户提供的绘图数据和绘图需求，任务规划智能体生成本次绘图任务的任务规根据所述任务规划，环境选择智能体选择适合本次绘图任务适合本次绘图任务的编程语言作为编程环境根据所述任务规划和编程环境推荐结果，代码生成与执行智能体生成符合需求的代代码生成智能体利用RAG查找工具查找预将生成的所述代码传递到JupyterNotebook环境内核，使用相若未查询到相似案例，基于查找结果和大模型自身知识的环境选择智能体将所述环境推荐结果反馈给所述任根据所述环境推荐结果，所述任务规划智能体更新所述任务规划中4.根据权利要求1所述的科学绘图方法，其特征在于，所述利用通过大语言模型提取本次绘图任务待生成的图片类型，利用RAG查找工具在所述向量按所述任务规划给出的执行顺序将所述待执行任务发送给对若任一所述待执行任务执行失败，所述任务规划智能体根据反馈新的任务规划。任务规划智能体，用于根据用户提供的绘图数据和绘图3规划；环境选择智能体，用于根据所述任务规划，选择适合本次绘图任务的编果选择适合本次绘图任务的编程语言作为编程环境代码生成与执行智能体，用于根据所述任务规划和所述编代码生成智能体利用RAG查找工具查找预将生成的所述代码传递到JupyterNotebook环境内核，使用相次绘图任务的相似案例以及从预存的向量数据库中查找生成代码所需的代码模板和库函令被处理器执行时使得处理器实现如权利要求1_74[0003]现有的多智能体系统多用于通用数据分析，缺乏对科学绘图的专门设计和支[0005]为解决相关技术中的问题，本发明提供了一种基于多智能体协作的科学绘图方规划；令被至少一个处理器执行以使得处理器实现如5[0030]通用型多智能体系统通常用于各种自动化任务处理，如AutoGen，MetaGPT，6举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块([0042]本发明实施例提供的各项方法可以由服务器105执行，也可以由终端设备101、789[0057]其中，{file_path}为要解析的文件路径，{plot_requirements}为画图要求，[0058]在这里，任务规划智能体需要根据用户提供的绘图数据的内容和绘图要求给出[0062]环境选择智能体利用RAG(Retrieval_AugmentedGeneration)查找工具查找本次goalstepbystepinacontinuousJupyternotebook.Sinceitisanotebookenvironment,don'tuseasyncio.run.Instead,useawaitifyouneedtocallan[0070]此时可以要求模型输出一段目标环境的函数代码，便于定位信息，启动对应的[0071]环境选择智能体还会将环境推荐结果反馈给任务规划智能体；根据环境推荐结[0074]代码生成智能体利用RAG查找工具查找预存的向量数据库；基于从向量数据库中查找到的代码模板和库函数，生成符合需求的代码；将生成的代码传递到JupytergoalstepbystepinacontinuousJupyternotebook.Sinceitisanotebookenvironment,don'tuseasyncio.run.Instead,useawaitifyouneedtocallan根据实际绘图任务而得到的，在代码行中通过“[]”中的文字进行了说明。代码行中[0088]基于同一发明构思，本公开实施例还提供了基于多智能[0091]任务规划智能体310，用于根据用户提供的绘图数据和绘图需求生成本次绘图任似案例以及从预存的向量数据库中查找生成代码所[0098]基于上述的科学绘图系统，使用该系统执行科学绘图任务的一个流程示意如图4装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程[0107]上述对本公开的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或