大模型驱动多智能体的军事需求生成框架

联合作战军事需求生成涉及的参与人员多、工作量庞大,生成过程大多依赖个体经验与多来源文档,存在需求生成效率较低等问题,难以有效支撑联合作战体系设计。随着大模型技术的发展,大模型驱动的智能体在诸多领域展现出卓越的性能,多智能体系统通过分布式决策实现群体智能,能够高效处理复杂任务。针对军事需求生成过程中存在的效率低下的问题,提出大模型驱动多智能体的军事需求生成框架。该框架整合了多模态信息获取智能体、军事专家智能体、会议主持人等要素。多模态信息获取智能体集成多模态信息处理工具,能够快速获取军事需求,并与用户进行问答交互;军事专家智能体以自然语言对话的形式模拟人类专家讨论生成需求的场景,大模型驱动军事专家智能体理解环境,并能自主调用开源论文库、搜索引擎等工具以支持对话;会议主持人接收人类用户的指令,利用大模型细化指令内容,生成对话提示词和问题背景描述。以俄乌冲突为实验背景,对相关多模态信息进行军事需求生成。实验结果表明,当多模态信息量在大模型最大处理容量以内时,该框架显著降低了军事需求生成的时间消耗,视频资源节省时间占比达到80%～85%,音频资源节省时间占比为90%～95%。