软件学报:jos:7703 · 记录 #1
地质灾害知识服务在应急指挥、公共安全与科学传播中具有重要作用, 但现有基于大语言模型的问答系统在多源异构知识融合、复杂任务规划及高可信推理方面仍存在不足. 针对上述问题, 提出一种面向地质灾害知识服务的多智能体协同推理框架. 该框架以显式任务状态驱动为核心, 通过角色分工的智能体协作机制, 将复杂查询拆解为检索、分析、生成与验证等子任务, 并通过任务回写与闭环一致性校验实现推理过程的可追踪与结果可控. 在数据层面, 框架支持对科普专业、法律法规与灾害记录等多源知识的统一语义接入; 在推理层面, 构建了基于协同执行与质量控制的层次化推理流程. 实验结果表明, 该框架在领域知识覆盖、回答一致性与协同推理能力方面均优于单模型结合外部检索的基线方法, 尤其在法律法规与灾害统计等高可靠任务中表现出更稳定的性能. 为多智能体大模型在灾害应急知识服务中的应用提供了一种可行的系统化解决方案.
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2026 · 正式发表 · DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007703
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地质灾害知识服务在应急指挥、公共安全与科学传播中具有重要作用, 但现有基于大语言模型的问答系统在多源异构知识融合、复杂任务规划及高可信推理方面仍存在不足. 针对上述问题, 提出一种面向地质灾害知识服务的多智能体协同推理框架. 该框架以显式任务状态驱动为核心, 通过角色分工的智能体协作机制, 将复杂查询拆解为检索、分析、生成与验证等子任务, 并通过任务回写与闭环一致性校验实现推理过程的可追踪与结果可控. 在数据层面, 框架支持对科普专业、法律法规与灾害记录等多源知识的统一语义接入; 在推理层面, 构建了基于协同执行与质量控制的层次化推理流程. 实验结果表明, 该框架在领域知识覆盖、回答一致性与协同推理能力方面均优于单模型结合外部检索的基线方法, 尤其在法律法规与灾害统计等高可靠任务中表现出更稳定的性能. 为多智能体大模型在灾害应急知识服务中的应用提供了一种可行的系统化解决方案.
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