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基于多模型的智能体应用构建研究

孙天文，许梦婕，杨光，梁晓天，刘晗

【摘要】针对当前智能体存在场景适应性不足、算力利用效率不高以及跨模态交互能力有限等问题，本研究提出了一种基于多模型协同的智能体应用构建方法。通过设计多模型整合与协作机制、灵活的云端资源调度策略以及跨模态交互实现方案，构建了面向

实际业务场景的智能体系统框架。研究首先从多模型的角色划分和任务路由入手，建立服务质量（ＱｏＳ）权重驱动的动态协作机制；其次依托云计算环境，设计了支持中央处理器（ＣＰＵ）、图形处理器（ＧＰＵ）和张量处理单元（ＴＰＵ）等异构资源的弹性调度方法；最后在此基础上，实现统一语义空间与对话状态跟踪（ＤＳＴ）的跨模态交互方案。实验结果表明，所构建的多模型智能体系统在复杂任务场景下的响应时延、资源利用率以及生成质量等方面均优于单模型方案，显著提升了系统性能与应用价值。

【关键字】多模型；智能体；云计算；跨模态交互；性能优化

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