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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于异步因果推断反思的持续任务规划系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119313114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411849041.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于异步因果推断反思的持续任务规划系统及方法是由朱世强;张嘉韬;胡拓成;宋雨璠;宋伟设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异步因果推断反思的持续任务规划系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于信息处理技术领域，公开了基于异步因果推断反思的持续任务规划系统及方法，基于大语言模型，通过行动者模块，将任务目标和环境观察作为输入，预测下一步行动作为输出；通过关联推理模块从当前轨迹的环境观察中提取事物之间的关联信息，进行层级因果推断第一层次的因果推断，确定事物之间的关联性；通过干预计划生成模块根据反事实推理得到的新轨迹以及之前提取的关联信息进行层级因果推断第二层次的因果推断，生成下一次干预实施的计划，验证任务失败的原因；通过反事实推理模块根据任务目标、任务轨迹条件下重新生成任务轨迹进行层级因果推断第三层次的因果推断，确定前一次尝试失败的原因。显著提高了长期任务规划的成功率。

本发明授权基于异步因果推断反思的持续任务规划系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异步因果推断反思的持续任务规划系统的持续任务规划方法，所述系统包括行动者模块、关联推理模块、干预计划生成模块和反事实推理模块；所述行动者模块，基于上下文学习的自回归大语言模型，根据当前的任务目标和状态信息输出任务规划的结果；所述关联推理模块由大语言模型构成，从当前环境观察中提取关联信息，通过层级因果推断第一层次的关联推理，以确定前一次尝试的失败轨迹中物品之间的关联性；所述干预计划生成模块由大语言模型构成，根据之前提取的关联信息以及反事实推理信息通过层级因果推断第二层次的推理，即生成下一次干预实施的计划，以验证任务失败的原因；所述反事实推理模块由大语言模型构成，根据当前任务轨迹通过层级因果推断第三层次的反事实推理，通过想象不同情景下的行动结果，生成反事实推理反馈，以确定任务失败原因并优化后续干预计划；其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1，行动者模块的行动者通过当前任务信息与环境信息，输出智能体下一步最优的行动；S2，将动作或决策输出输入到智能体进行执行，与环境进行交互，观测动作执行后的环境观测信息；S3，判断当前环境状态信息是否满足任务目标，如果满足则回到步骤1继续执行下一个任务；如果未满足任务目标且未达到最大步骤数限制，则重复执行步骤1-3；如果达到最大步骤数限制，则任务执行失败，进行下一次尝试前，执行步骤4-7；S4，反事实推断模块通过层级因果推断第三层次的反事实推理，整合规划失败的信息，输出规划失败的原因；S5，关联推理模块通过层级因果推断第一层次的关联推理，整合任务规划轨迹信息，输出物体与容器之间的关联信息；S6，干预计划生成模块通过层级因果推断第二层次的推理，整合反事实推理模块和关联推理模块生成的信息，输出下一次完成任务时的干预计划；S7，获取得到的干预计划后，重新回到步骤1，将其添加到状态信息的异步因果推断反思信息中，然后进行下一次尝试。

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