一种基于模型上下文协议的实时强化学习大语言模型交互方法及系统

一种基于模型上下文协议的实时强化学习大语言模型交互方法及系统，包括：对模型和环境进行初始化，加载初始策略LLM的推理层及初始化学习层，配置并启动隔离的运行环境及MCP服务端，同时启动多个并行的Actor实例；执行异步并行交互与数据收集，多个Actor实例并行地通过MCP服务端来与策略大语言模型的推理层进行交互，并对交互数据进行收集；根据收集到的交互数据及奖励机制来计算得到用于强化学习的奖励信号；根据奖励信号和交互数据对策略大语言模型进行调整与优化；进行权重热更新与参数下发，将学习层优化后的模型权重通过热更新机制部署到推理层，供所有Actor实例使用。从而为LLM与复杂应用之间提供统一、高效的接口，支持实时交互、强化学习及适应性调整。