基于分布式智能体的大模型提示词自动优化方法

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于分布式智能体的大模型提示词自动优化方法，该方法获取候选提示词集合中每个候选提示词的初始评分值序列；根据任一候选提示词的初始评分值序列中的初始评分值差异，获取任一候选提示词的评分共识指数和评估影响价值指数；根据每个候选提示词的评分共识指数和评估影响价值指数，将候选提示词集合划分为高共识度提示词集合和低共识度提示词集合；对高共识度提示词集合和低共识度提示词集合进行自适应评分处理，得到每个候选提示词的最终评分，以在候选提示词集合进行最优候选提示词的筛选，得到最优候选提示词集合，通过候选提示词的自适应评估与筛选，显著提高了评估流程的资源利用效率。