一种基于多个大语言模型的多智能体合作围捕方法

本发明公开了一种基于多个大语言模型的多智能体合作围捕方法，包括：依据围捕任务定义智能体的状态空间及动作空间；初始化仿真环境，设定各智能体及围捕对象的初始位置与状态；为每个智能体选定大语言模型，同时获取或构建围捕任务数据集；选择适配围捕任务的微调策略，对选定的大语言模型进行定制化微调；编写专用的围捕提示词模板；利用微调后的围捕决策大模型控制决策，实现多智能体协同围捕；对围捕决策大模型进行评估与优化；在实际环境中部署并测试优化后的围捕决策大模型。本发明能够有效解决现实围捕任务中面临的目标不确定、环境复杂多变、时间资源限制等问题，提供了更自然的交互方式、更强的适应性和灵活性，以及更高的可解释性和透明性，同时降低人力成本，实现更高效、智能的自动化协同。