一种用于拓展已有大模型能力的动态插件框架

本发明公开了一种用于拓展大语言模型能力的动态插件框架，属于人工智能技术领域。该框架包含插件管理模块、语义分析模块、上下文重构模块、标准化接口及输入输出接口，通过语义驱动的动态加载机制实现功能扩展。其核心在于：采用关键词匹配与语义向量相似度融合算法激活插件，利用前/后处理通道重构任务上下文，结合沙箱环境执行插件并保障系统安全。相较于传统方案，本发明支持插件的热插拔与双向通信，突破静态耦合限制；通过多维度语义理解提升插件命中率，实现跨领域指令的精准解析；同时提供标准化开发接口，允许用户灵活定制插件。实验表明，该系统可在不改动大模型核心代码的前提下，有效整合网络搜索、设备控制等多源插件服务，显著增强垂直场景下的复杂任务处理能力，具有高扩展性、安全性和人机协作效率。