该发明技术创新性地引入了思考模型，使智能体具备了任务规划、工具调用、知识增强和反思进化等多重能力。通过系统化的设计与核心能力的定向优化，能够低成本地支持不同应用场景下智能体的规模化建设与部署；通过建设大规模仿真能力，加速智能体构建与分发。该技术系统已成功应用于文心智能体平台、商家智能体、文心快码等多个重点场景，显著提升了智能体的研发效率，降低了研发门槛。其中，商家智能体通过规划+专家的多模型协同技术和大规模仿真技术，提升反思、进化和使用工具的能力，构建AI营销能力；文心快码依托代码推荐和智能体系统，与传统DevOps工具链有机结合，推动人机协同结对编程的深度探索与落地。

　　二、基于大模型高效训练框架的多模型协同进化技术

　　该发明技术从工程和算法两个角度攻克系列难题。工程架构上，从混合并行策略、通信效率、计算存储优化全方位创新突破，显著提升大语言模型训练性能，支撑文心全系列模型全流程高效稳定训练。算法策略上，研发了大小模型协同的预训练技术，攻克了模型间知识难以继承的技术难题，改变了传统模型的训练范式，降低了新模型训练成本。基于该发明构建了各规模模型的技术壁垒，使文心大模型训练吞吐速度在过去一年提升了4.1倍，支持文心一言高效满足不同需求的广泛业务，赋能千行万业。

　　三、基于大模型和知识检索增强技术的多模态内容创编一体的智能系统