摘要
本发明提供一种AI平台下实现AI助手能力插拔的方法,属于AI助手技术领域,本发明通过构建基于MCP服务的模块化架构,利用三层意图识别实现服务动态发现和匹配,建立工具依赖图模型管理服务间依赖关系,采用Nash均衡博弈模型优化资源分配策略,结合智能调度系统的权重自适应机制实现热插拔过程的性能平衡,通过上下文感知和回溯感知算法提供历史经验指导,最终实现AI助手工具服务的运行时动态热插拔,无需系统重启即可完成能力扩展、移除和更新,并通过反馈机制持续优化热插拔效果和系统性能。解决了AI助手工具服务无法在运行时动态热插拔导致AI平台需要中断服务才能完成能力扩展的技术问题。
技术关键词
AI助手
Kruskal算法
依赖图模型
意图识别
多层次特征提取
智能调度模型
权重机制
调度决策系统
生成工具
迭代计算方法
层次注意力
智能调度系统
层级
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资源分配策略
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