本技術(shù)涉及人工智能，具體涉及一種面向不確定事件應(yīng)對的組織知識智能化應(yīng)用方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、ai?agent（人工智能代理）是具有自主性的人工智能程序。它能夠感知環(huán)境（通過傳感器、數(shù)據(jù)輸入等方式收集信息），并基于這些感知做出決策或者采取行動，以實現(xiàn)特定的目標(biāo)或者任務(wù)。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，ai代理在各個領(lǐng)域（如醫(yī)療、金融、制造等）中發(fā)揮著越來越重要的作用。

2、然而，在不確定性事件應(yīng)對情境下，事件發(fā)生與結(jié)果無法確定，且與業(yè)務(wù)活動或其他相關(guān)因素之間的關(guān)系也存在不確定性。傳統(tǒng)的ai代理通常依賴于預(yù)先定義的規(guī)則和有限的決策樹，難以應(yīng)對復(fù)雜、多變的環(huán)境和任務(wù)。大語言模型（large?language?model,?llm）憑借其強大的自然語言理解和生成能力，為構(gòu)建更智能、更靈活的ai代理提供了新的可能性。此外，在此類情境下，利用人工智能與人類的互補能力，通過人智協(xié)同的方式能夠有效應(yīng)對此類挑戰(zhàn)。

3、但是，如何充分挖掘業(yè)務(wù)員工的經(jīng)驗和知識并融入到ai代理的設(shè)計中生成能夠與業(yè)務(wù)員工協(xié)同決策的ai代理，促進經(jīng)驗知識智能化應(yīng)用，仍然是一個亟待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)中的問題，本技術(shù)提供一種面向不確定事件應(yīng)對的組織知識智能化應(yīng)用方法及裝置，以增強ai代理在動態(tài)環(huán)境中的適應(yīng)性，使得ai代理在復(fù)雜和變化多端的環(huán)境中能夠做出更為準(zhǔn)確和及時的響應(yīng)。

2、為了解決上述問題中的至少一個，本技術(shù)提供以下技術(shù)方案：

3、第一方面，本技術(shù)提供一種面向不確定事件應(yīng)對的組織知識智能化應(yīng)用方法，包括：

4、獲取應(yīng)對不確定事件的經(jīng)驗知識，從所述經(jīng)驗知識中提取關(guān)鍵特征；所述關(guān)鍵特征包括不確定事件、業(yè)務(wù)情境、協(xié)同參與者、流程步驟和決策邏輯；

5、基于協(xié)作情境元模型建立情境模型，將所述不確定事件、業(yè)務(wù)情境、協(xié)同參與者與所述情境模型相關(guān)聯(lián)，形成決策知識節(jié)點；根據(jù)所述流程步驟和所述決策邏輯定義決策知識節(jié)點之間的關(guān)系，并基于所述決策知識節(jié)點和所述決策知識節(jié)點之間的關(guān)系構(gòu)建知識庫系統(tǒng)；

6、對所述知識庫系統(tǒng)進行檢索，獲得面向各類不確定事件的所述決策知識節(jié)點和所述決策知識節(jié)點之間的關(guān)系；基于面向各類不確定事件的所述決策知識節(jié)點和所述決策知識節(jié)點之間的關(guān)系生成面向ai?agent的任務(wù)鏈與思維鏈；基于所述任務(wù)鏈與所述思維鏈生成ai?agent；

7、接收用戶的輸入命令，并通過ai?agent對所述輸入命令進行解析；ai?agent基于所述任務(wù)鏈和所述思維鏈對解析的結(jié)果進行推理生成決策建議，并基于所述任務(wù)鏈生成應(yīng)對不確定事件的決策方案。

8、進一步的，所述獲取應(yīng)對不確定事件的經(jīng)驗知識的步驟包括：

9、通過不確定事件應(yīng)對復(fù)盤引導(dǎo)獲取復(fù)盤文件，由復(fù)盤文件獲取不確定事件的第一經(jīng)驗知識；

10、利用大語言模型解析歷史數(shù)據(jù)，獲得不確定事件的第二經(jīng)驗知識；所述歷史數(shù)據(jù)包括歷史案例和會議紀(jì)要。

11、進一步的，所述將所述不確定事件、業(yè)務(wù)情境、協(xié)同參與者與情境模型相關(guān)聯(lián)，形成決策知識節(jié)點的步驟包括：

12、將不確定事件作為觸發(fā)條件，通過所述情境模型中的事件驅(qū)動節(jié)點實現(xiàn)動態(tài)響應(yīng)；

13、獲取與業(yè)務(wù)情境相關(guān)的運營數(shù)據(jù)，將所述運營數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為所述情境模型的?動態(tài)約束變量?；

14、將協(xié)同參與者定義為所述情境模型中的?角色節(jié)點?，并綁定其決策權(quán)限。

15、進一步的，所述根據(jù)所述流程步驟和所述決策邏輯定義決策知識節(jié)點之間的關(guān)系的步驟包括：

16、?將所述決策邏輯拆解為決策條件與執(zhí)行動作之間的邏輯鏈，并將所述邏輯鏈轉(zhuǎn)換為因果規(guī)則，建立事件觸發(fā)條件與處置措施間的確定性映射，形成初始因果規(guī)則庫；

17、根據(jù)初始因果規(guī)則庫建立可變的因果關(guān)系模板，允許根據(jù)所述業(yè)務(wù)情境動態(tài)調(diào)整因果強度，并通過嵌入因果推斷引擎，支持對未來發(fā)生但可能存在的因果關(guān)系進行模擬；

18、還包括：將所述流程步驟拆解為獨立的決策知識節(jié)點，并分析所述流程步驟中操作間的時序約束，提取流程順序特征?，并將所述流程順序特征轉(zhuǎn)化為所述決策知識節(jié)點間的時序依賴鏈，獲得時間依賴關(guān)系。

19、進一步的，所述基于面向各類不確定事件的所述決策知識節(jié)點和所述決策知識節(jié)點之間的關(guān)系生成面向ai?agent的任務(wù)鏈與思維鏈的步驟包括：

20、將面向不確定事件的執(zhí)行過程分解為一系列子任務(wù)，并確定所述子任務(wù)之間的執(zhí)行順序和依賴關(guān)系，生成面向ai?agent的任務(wù)鏈；

21、基于面向不確定事件的決策邏輯，結(jié)合鏈?zhǔn)剿季S方法，設(shè)計感知思維鏈、記憶思維鏈和推理思維鏈，并構(gòu)建ai?agent的推理路徑，獲得面向ai?agent的思維鏈；

22、為任務(wù)鏈中的每個子任務(wù)指定關(guān)聯(lián)的思維鏈節(jié)點集合，形成映射關(guān)系表。

23、進一步的，所述基于所述任務(wù)鏈與所述思維鏈生成ai?agent的步驟包括：

24、根據(jù)所述任務(wù)鏈中的子任務(wù)類型，定義ai?agent的能力維度集合，并基于所述能力維度構(gòu)建agent特征向量；

25、采用langchain框架構(gòu)建agent模型架構(gòu)，所述agent模型架構(gòu)包括核心推理模塊、任務(wù)執(zhí)行模塊、工具調(diào)用模塊和記憶管理模塊；

26、通過知識蒸餾技術(shù)壓縮agent模型，并根據(jù)硬件資源動態(tài)選擇模型版本，獲得最終的ai?agent。

27、進一步的，所述ai?agent基于所述任務(wù)鏈和所述思維鏈對解析的結(jié)果進行推理生成決策建議，并基于所述任務(wù)鏈生成應(yīng)對不確定事件的決策方案的步驟還包括：記錄aiagent與用戶的交互內(nèi)容，并從所述交互內(nèi)容中提取新的決策經(jīng)驗，并基于新的決策經(jīng)驗對所述知識庫系統(tǒng)進行優(yōu)化。

28、第二方面，本技術(shù)提供一種面向不確定事件應(yīng)對的組織知識智能化應(yīng)用裝置，包括：

29、知識提取模塊，用于獲取應(yīng)對不確定事件的經(jīng)驗知識，從所述經(jīng)驗知識中提取關(guān)鍵特征；所述關(guān)鍵特征包括不確定事件、業(yè)務(wù)情境、協(xié)同參與者、流程步驟和決策邏輯；

30、知識庫系統(tǒng)構(gòu)建模塊，用于基于協(xié)作情境元模型建立情境模型，將所述不確定事件、業(yè)務(wù)情境、協(xié)同參與者與所述情境模型相關(guān)聯(lián)，形成決策知識節(jié)點；根據(jù)所述流程步驟和所述決策邏輯定義決策知識節(jié)點之間的關(guān)系，并基于所述決策知識節(jié)點和所述決策知識節(jié)點之間的關(guān)系構(gòu)建知識庫系統(tǒng)；

31、ai?agent生成模塊，用于對所述知識庫系統(tǒng)進行檢索，獲得面向各類不確定事件的所述決策知識節(jié)點和所述決策知識節(jié)點之間的關(guān)系；基于面向各類不確定事件的所述決策知識節(jié)點和所述決策知識節(jié)點之間的關(guān)系生成面向ai?agent的任務(wù)鏈與思維鏈；基于所述任務(wù)鏈與所述思維鏈生成ai?agent；

32、交互模塊，用于接收用戶的輸入命令，并通過ai?agent對所述輸入命令進行解析；ai?agent基于所述任務(wù)鏈和所述思維鏈對解析的結(jié)果進行推理生成決策建議，并基于所述任務(wù)鏈生成應(yīng)對不確定事件的決策方案。

33、第三方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)所述的面向不確定事件應(yīng)對的組織知識智能化應(yīng)用方法的步驟。

34、第四方面，本技術(shù)提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述的面向不確定事件應(yīng)對的組織知識智能化應(yīng)用方法的步驟。

35、第五方面，本技術(shù)提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)所述的面向不確定事件應(yīng)對的組織知識智能化應(yīng)用方法的步驟。

36、由上述技術(shù)方案可知，本技術(shù)提供一種面向不確定事件應(yīng)對的組織知識智能化應(yīng)用方法及裝置，該方法從歷史案例和模擬案例中獲取應(yīng)對不確定事件的經(jīng)驗知識，并基于該經(jīng)驗知識構(gòu)建知識庫系統(tǒng)，將經(jīng)驗知識轉(zhuǎn)化為知識庫系統(tǒng)的節(jié)點和關(guān)系，再根據(jù)其任務(wù)鏈和思維鏈構(gòu)建ai?agent，以負責(zé)執(zhí)行任務(wù)和決策。通過將業(yè)務(wù)專家及員工的在不確定事件下的洞察與經(jīng)驗知識高效提取并融入ai代理設(shè)計中，提升其決策的專業(yè)性和可靠性，進而促進經(jīng)驗知識外化與智能化應(yīng)用，使得ai代理在復(fù)雜和變化多端的環(huán)境中能夠做出更為準(zhǔn)確和及時的響應(yīng)。