一种多模态智能体RAG-ReAct双引擎协同训练方法

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种多模态智能体RAG‑ReAct双引擎协同训练方法。该方法包括以下步骤：获取多模态数据，并将多模态数据转化为高维向量；基于高维向量构建知识图谱；利用动态蒸馏技术将知识图谱的语义关系编码为模型微调梯度方向；基于高维向量设计分布式架构；基于分布式架构进行混合检索，得到混合检索数据；基于预设的递归反思机制以及混合检索数据执行分布式推理，生成分布式推理数据；根据分布式推理数据进行数据并行检测，得到数据并行参数；基于数据并行参数进行节点资源调度，从而获得节点负载均衡数据。本发明基于人工智能技术有效提高了多模态智能体在复杂任务环境中的推理准确率与资源利用率。