摘要
本发明提供了一种基于AI大模型的端到端智能系统开发方法及系统,该方法包括以下步骤:S1、接收用户通过自然语言描述的系统需求;S2、通过AI大模型解析需求并转化为形式化规格;S3、自动生成系统架构和组件划分;S4、递归式生成各组件代码;S5、动检测并修复生成的代码问题;S6、自动集成所有组件形成完整系统;S7、基于系统反馈或用户反馈持续优化系统。本发明通过自动完成需求分析、架构设计、模块划分、代码编写和测试等多个阶段的工作,分布式集成与智能合约:通过区块链智能合约和图数据库进行分布式集成验证,确保组件间的数据一致性、接口匹配与安全性,且优化集成过程,跨领域协作、开发效率高。
技术关键词
开发方法
代理协作系统
深度强化学习
区块链智能合约
自动生成系统
生成代码
生成对抗网络
自动化设计系统
智能系统开发
代码缺陷检测
自然语言
验证机制
引入遗传算法
模块
智能优化方法
复杂度
监督学习模型
系统运行状态
集成策略
系统为您推荐了相关专利信息
自动生成系统
数据管理模块
RPA技术
DBSCAN聚类算法
协同工作平台
数据调度方法
深度强化学习
充电站
数学模型
DQN算法
电信诈骗识别
人工智能辅助
防控方法
账户
区块链智能合约
深度强化学习
施工场地
注意力机制
强化学习模型
智能体神经网络
静电粉末喷涂设备
远程管理控制方法
远程控制中心
粉末输送系统
统计特征