基于大模型Agent Skill的无人集群算法评测系统及方法

本发明公开一种基于大模型Agent Skill的无人集群算法评测系统及方法，该系统包括：大模型核心模块、Skill编排器、八个子技能模块及知识注入模块；通过三层Prompt工程实现自然语言理解与任务规划，采用状态机完成多Skill调度与状态流转管理；利用算法分类Skill模块构建三维正交分类空间，结合仿真执行、指标计算模块完成自动化评测；分析优化Skill模块基于因果推理与PROMETHEE方法实现根因识别与改进方案排序，ROS2代码生成Skill模块输出可部署代码，知识注入模块动态融入领域知识提升评测精度。本发明实现端到端自动化评测、可解释诊断与一键部署，通用性强、鲁棒性高，适用于各类无人集群算法验证与优化。