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本公开公开了一种智能体的任务处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及自然语言处理、智能体等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取用户输入的任务请求；所述任务请求中包括用户标识和对应的业务标识中至少一个；基于所述用户标识和所述业务标识中至少一个，从本地的多级记忆存储模块中获取用户级记忆信息和业务级记忆信息中至少一个；基于所述用户级记忆信息和所述业务级记忆信息中至少一个，对所述任务请求进行任务处理。

本公开提供一种基于大模型的内容检测策略的评估方法，涉及大模型、自然语言处理、内容检测、内容安全等人工智能技术领域。其中，基于大模型的内容检测策略的评估方法包括：获取目标资源以及使用待评估内容检测策略对目标资源进行内容检测所得到的检测数据；使用大模型，根据目标资源对审查点数据进行验证，根据验证结果生成第一检测问题；使用大模型，根据预设证据库对证据链数据进行验证，根据验证结果生成第二检测问题；使用大模型，对推理过程数据与标签数据进行验证，根据验证结果生成第三检测问题；根据第一检测问题、第二检测问题与第三检测问题，得到待评估内容检测策略的评估结果。本公开能够提升内容检测策略的评估准确性与评估效率。

本公开提供了一种策略确定方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大数据、内容平台等技术领域。策略确定方法包括：对目标对象进行分组，以获得多个实验组；为所述多个实验组配置分组资源和多种候选策略组合；其中，不同实验组对应不同的候选策略组合；在各个实验组内，基于对应的候选策略组合，将对应的分组资源分配给对应的目标对象，以激励所述目标对象发布内容；基于所述各个实验组内目标对象的内容发布量，获取各个实验组的实验结果；基于所述实验结果，在所述多种候选策略组合中确定目标策略组合。本公开可以高效准确地获得目标策略。