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本发明提供了类共享预测残差校正学习方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：对MCP工具进行分类派发并筛选进入TTL学习流水线的目标工具类别；采集四族运行时特征；以工具类别为单位训练类共享GBDT主干模型输出分位数分布；对高频工具训练个体化残差GBDT子模型进行偏差校正；通过相邻真实调用对比、ε‑探针、上游反事实及拒绝回补四种方式持续派生训练标签并闭环更新模型；在缓存命中前根据分位数分布与Agent敏感度联合决策TTL。本发明实现了条目级动态TTL预测，兼顾高命中率与低错命中率，推理开销可忽略且具备冷启动平滑过渡能力。

本申请提供了一种异构智能体蜂群协调方法、系统、设备及程序产品，该方法包括：任务接入层接收当前待处理任务并进行任务特征提取，获得任务需求向量，随后将任务需求向量广播至异构智能体蜂群，以供其中接收到任务需求向量的智能体基于自身当前的多维能力指纹向量，计算出自身当前的任务匹配得分并据此决定是否向任务接入层发送竞标消息；任务接入层收集竞标消息并据此进行仲裁，确定中标智能体并由中标智能体执行当前待处理任务。本申请仅在广播任务需求向量和发送竞标消息等时刻才会产生通信，具有自适应协调频率，同时降低了通信开销。另外，本申请还考虑了智能体的动态能力，实现了基于实际能力的任务分配，提升了任务匹配准确率。

一种智能问答系统、方法和电子设备，涉及人工智能技术领域，系统包括交互接入层、核心处理层和数据支撑层。交互接入层由跨平台适配模块构成，用于转发用户输入与应答。核心处理层包括智能交互模块、知识管理模块、数据处理模块及大模型驱动单元；智能交互模块调用大模型驱动单元进行意图识别和问题改写，据此分发任务至对应模块；知识管理模块整合多源异构知识，融合向量与分词搜索检索文档知识，并通过图数据库查询关联检索图知识；数据处理模块转化任务为取数指令并获取数据；两模块均采用大模型驱动单元优化结果后返回。数据支撑层为上层提供知识检索、维度匹配和取数数据。本申请打通知识孤岛，降低数据获取门槛，提升咨询取数效率。