本公開涉及計算機，尤其涉及人工智能、云計算等領域，特別涉及一種跨平臺作業方法、裝置及第一智能體。

背景技術：

1、許多企業通過將運維信息呈現在運維平臺上以方便運維人員進行運維，運維人員只需要訪問運維平臺中的特定頁面即可獲取自身需求的運維信息，進而進行運維作業。

技術實現思路

1、本公開提供了一種用于提高跨平臺作業效率的方法、裝置、設備以及存儲介質。

2、根據本公開的第一方面，提供了一種跨平臺作業方法，包括：

3、獲取用于以自然語言描述跨平臺作業問題的問題描述信息；

4、利用預先訓練的第一智能體，基于所述問題描述信息規劃得到回答所述跨平臺作業問題所需執行的第一任務；

5、利用所述第一智能體，調用各所述第一任務對應的目標第二智能體分別執行各所述第一任務，得到各所述第一任務的執行結果，其中，所述目標第二智能體為多個預設的第二智能體中能夠執行對應的任務的智能體，不同第二智能體具備執行不同類別的任務的能力；

6、利用所述第一智能體，基于各所述第一任務的執行結果總結得到所述跨平臺作業問題的答案并展示。

7、根據本公開的第二方面，提供了一種智能體訓練方法，包括：

8、獲取用于以自然語言描述樣本跨平臺作業問題的第一樣本描述信息、回答所述樣本跨平臺作業問題所需執行的第三任務、各所述第三任務的執行結果、所述樣本跨平臺作業問題的答案、第一樣本提示詞以及第二樣本提示詞；

9、基于所述第一樣本描述信息、所述第一樣本提示詞以及所述第三任務，訓練第一大語言模型，其中，所述第一大語言模型用于在所述第一樣本提示詞的引導下規劃得到回答所述樣本跨平臺作業問題所需執行的任務；

10、基于各所述第三任務的執行結果、所述第二樣本提示詞以及所述樣本跨平臺作業問題的答案，訓練第二大語言模型，其中，所述第二大語言模型用于在所述第二樣本提示詞的引導下總結各所述第三任務的執行結果得到所述樣本跨平臺作業問題的答案；

11、訓練得到的智能體包括所述第一大語言模型、所述第二大語言模型。

12、根據本公開的第三方面，提供了一種跨平臺作業裝置，包括：

13、信息獲取模塊，用于獲取用于以自然語言描述跨平臺作業問題的問題描述信息；

14、規劃模塊，用于利用預先訓練的第一智能體，基于所述問題描述信息規劃得到回答所述跨平臺作業問題所需執行的第一任務；

15、執行模塊，用于利用所述第一智能體，調用各所述第一任務對應的目標第二智能體分別執行各所述第一任務，得到各所述第一任務的執行結果，其中，所述目標第二智能體為多個預設的第二智能體中能夠執行對應的任務的智能體，不同第二智能體具備執行不同類別的任務的能力；

16、答案模塊，用于利用所述第一智能體，基于各所述第一任務的執行結果總結得到所述跨平臺作業問題的答案并展示。

17、根據本公開的第四方面，提供了一種智能體訓練裝置，包括：

18、樣本獲取模塊，用于獲取用于以自然語言描述樣本跨平臺作業問題的第一樣本描述信息、回答所述樣本跨平臺作業問題所需執行的第三任務、各所述第三任務的執行結果、所述樣本跨平臺作業問題的答案、第一樣本提示詞以及第二樣本提示詞；

19、第一訓練模塊，用于基于所述第一樣本描述信息、所述第一樣本提示詞以及所述第三任務，訓練第一大語言模型，其中，所述第一大語言模型用于在所述第一樣本提示詞的引導下規劃得到回答所述樣本跨平臺作業問題所需執行的任務；

20、第二訓練模塊，用于基于各所述第三任務的執行結果、所述第二樣本提示詞以及所述樣本跨平臺作業問題的答案，訓練第二大語言模型，其中，所述第二大語言模型用于在所述第二樣本提示詞的引導下總結各所述第三任務的執行結果得到所述樣本跨平臺作業問題的答案；

21、訓練得到的智能體包括所述第一大語言模型、所述第二大語言模型。

22、根據本公開的第五方面，提供了一種第一智能體，包括：

23、輸入模塊，用于接收輸入信息；

24、處理模塊，用于基于所述輸入模塊接收的所述輸入信息確定目標任務，基于所述目標任務確定大語言模型，通過調用大語言模型執行前述第一方面任一所述的方法，得到輸出信息；

25、輸出模塊，用于輸出所述處理模塊得到的所述輸出信息。

26、根據本公開的第六方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機指令用于使所述計算機執行根據上述第一方面中任一項所述的方法。

27、根據本公開的第七方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現根據上述第一方面中任一項所述的方法。

28、應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

技術特征：

1.一種跨平臺作業方法，包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述利用預先訓練的第一智能體，基于所述問題描述信息規劃得到回答所述跨平臺作業問題所需執行的第一任務，包括：

3.根據權利要求1所述的方法，還包括：

4.根據權利要求1所述的方法，所述利用所述第一智能體，基于各所述第一任務的執行結果總結得到所述跨平臺作業問題的答案并展示，包括：

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述利用所述第一智能體，基于各所述第一任務的執行結果總結得到所述跨平臺作業問題的答案并展示，包括：

6.根據權利要求1所述的方法，還包括：

7.根據權利要求1-6任一所述的方法，其中，所述第一智能體的訓練過程包括：

8.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第一任務包括故障定位任務，多個所述第二智能體中包括故障定位智能體；

9.根據權利要求8所述的方法，其中，所述執行結果用于表示所述故障定位任務所指示的故障的定位結果，或者，所述執行結果用于表示所述故障的定位結果和所述故障的解決方式。

10.根據權利要求8所述的方法，其中，所述利用所述故障定位智能體，基于所述故障描述信息規劃得到執行所述故障定位任務所需執行的第一診斷步驟以及各所述第一診斷步驟的診斷順序，包括：

11.根據權利要求10所述的方法，其中，所述第三提示詞用于描述基于示例故障描述信息規劃得到執行示例故障定位任務所需執行的診斷步驟以及各診斷步驟的診斷順序的過程，所述示例故障定位任務為所述示例故障描述信息所描述的故障定位任務。

12.根據權利要求10所述的方法，其中，所述將所述故障描述信息和第三提示詞輸入至所述第三大語言模型，得到所述第三大語言模型在所述第三提示詞的引導下輸出的、執行所述故障定位任務所需執行的第一診斷步驟以及各所述第一診斷步驟的診斷順序，包括：

13.根據權利要求12所述的方法，其中，所述第三提示詞用于描述調用各所述診斷工具時的注意事項。

14.根據權利要求8所述的方法，其中，所述利用所述故障定位智能體，基于各所述第一診斷步驟的診斷結果總結得到所述故障定位任務的執行結果并反饋至所述第一智能體，包括：

15.根據權利要求8-14任一所述的方法，其中，所述故障定位智能體的訓練過程包括：

16.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第一任務包括邊緣資源管理任務，多個所述第二智能體中包括邊緣資源管理智能體；

17.根據權利要求16所述的方法，其中，所述執行結果用于表示所述邊緣資源能否滿足所述邊緣資源管理任務所指示的需求，或者，能夠滿足所述邊緣資源管理任務所指示的需求的邊緣資源部署方案。

18.根據權利要求16所述的方法，其中，所述利用所述邊緣資源管理智能體，基于所述資源管理描述信息規劃得到執行所述邊緣資源管理任務所需執行的第一資源分析步驟以及各所述第一資源分析步驟的資源分析順序，包括：

19.根據權利要求18所述的方法，其中，所述第五提示詞用于描述基于示例資源管理描述信息規劃得到執行示例邊緣資源管理任務所需執行的資源分析步驟以及各資源分析步驟的資源分析順序的過程，所述示例邊緣資源管理任務為所述示例資源管理描述信息所描述的邊緣資源管理任務；和/或，所述第五提示詞用于引導所述第五大語言模型使用第一知識庫，所述第一知識庫用于記錄邊緣資源的健康度和/或建設成本。

20.根據權利要求18所述的方法，其中，所述將所述資源管理描述信息和第五提示詞輸入至所述第五大語言模型，得到所述第五大語言模型在所述第五提示詞的引導下輸出的、執行的第一資源分析步驟以及各所述第一資源分析步驟的資源分析順序，包括：

21.根據權利要求16所述的方法，其中，所述利用所述邊緣資源管理定位智能體，基于各所述第一資源分析步驟的資源分析結果總結得到所述邊緣資源管理任務的執行結果并反饋至所述第一智能體，包括：

22.根據權利要求16-21任一所述的方法，其中，所述邊緣資源管理智能體的訓練過程包括：

23.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第一任務包括報警分析任務，多個所述第二智能體中包括報警分析智能體；

24.根據權利要求23所述的方法，其中，所述執行結果用于表示所述報警分析任務所指示的報警的產生原因，或者，所述報警的閾值調整建議，或者，所述報警的處理方式。

25.根據權利要求23所述的方法，其中，所述利用所述報警分析智能體，基于所述報警描述信息規劃得到執行所述報警分析任務所需執行的第一報警分析步驟以及各所述第一報警分析步驟的報警分析順序，包括：

26.根據權利要求25所述的方法，其中，所述第七提示詞用于描述基于示例報警描述信息規劃得到執行示例報警分析任務所需執行的報警分析步驟以及各報警分析步驟的報警分析順序的過程，所述示例報警分析任務為所述示例報警描述信息所描述的報警分析任務；和/或，所述第五提示詞用于引導所述第五大語言模型使用第二知識庫，所述第二知識庫用于記錄報警對業務產生的影響、產生報警的設備的歷史變更信息。

27.根據權利要求25所述的方法，其中，所述將所述報警描述信息和第七提示詞輸入至所述第七大語言模型，得到所述第七大語言模型在所述第七提示詞的引導下輸出的、執行的第一報警分析步驟以及各所述第一報警分析步驟的報警分析順序，包括：

28.根據權利要求23所述的方法，其中，所述利用所述報警分析智能體，基于各所述第一報警分析步驟的報警分析結果總結得到所述報警分析任務的執行結果并反饋至所述第一智能體，包括：

29.根據權利要求23-28任一所述的方法，其中，所述報警分析智能體的訓練過程包括：

30.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第一任務包括數據查詢任務，多個所述第二智能體中包括數據查詢智能體；

31.根據權利要求30所述的方法，其中，所述執行結果用于表示能夠展示所述數據查詢任務所指示的數據的頁面。

32.根據權利要求30所述的方法，其中，所述利用所述數據查詢智能體，基于所述查詢描述信息規劃得到執行所述數據查詢任務所需執行的第一數據定位步驟以及各所述第一數據定位步驟的數據定位順序，包括：

33.根據權利要求32所述的方法，其中，所述第九提示詞用于描述基于示例查詢描述信息規劃得到執行示例數據查詢任務所需執行的數據定位步驟以及各數據定位步驟的數據定位順序的過程，所述示例數據查詢任務為所述示例查詢描述信息所描述的數據查詢任務。

34.根據權利要求32所述的方法，其中，所述將所述查詢描述信息和第九提示詞輸入至所述第九大語言模型，得到所述第九大語言模型在所述第九提示詞的引導下輸出的、執行的第一數據定位步驟以及各所述第一數據定位步驟的數據定位順序，包括：

35.根據權利要求30所述的方法，其中，所述利用所述數據查詢智能體，基于各所述第一數據定位步驟的數據定位結果總結得到所述數據查詢任務的執行結果并反饋至所述第一智能體，包括：

36.根據權利要求30-35任一所述的方法，其中，所述數據查詢智能體的訓練過程包括：

37.一種智能體訓練方法，包括：

38.一種跨平臺作業裝置，包括：

39.一種智能體訓練裝置，包括：

40.一種第一智能體，包括：

41.一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，所述計算機指令用于使所述計算機執行根據權利要求1-36中任一項所述的方法。

42.一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現根據權利要求1-36中任一項所述的方法。

技術總結
本公開提供了一種跨平臺作業方法、裝置及第一智能體，涉及計算機技術領域，尤其涉及人工智能、云計算等領域。具體實現方案為：獲取用于以自然語言描述跨平臺作業問題的問題描述信息；利用預先訓練的第一智能體，基于所述問題描述信息規劃得到回答所述跨平臺作業問題所需執行的第一任務；利用所述第一智能體，調用各所述第一任務對應的目標第二智能體分別執行各所述第一任務，得到各所述第一任務的執行結果，其中，所述目標第二智能體為多個預設的第二智能體中能夠執行對應的任務的智能體，不同第二智能體具備執行不同類別的任務的能力；利用所述第一智能體，基于各所述第一任務的執行結果總結得到所述跨平臺作業問題的答案并展示。

技術研發人員：樊迪,王昌寧
受保護的技術使用者：北京百度網訊科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24