基于多智能体仿真与对抗训练的多模态工具调用数据生成系统及方法

本发明属人工智能与机器学习领域，旨在解决多模态工具调用数据人工生成成本高、真实性差、负样本质量低、场景覆盖不足的问题，含四大核心模块：工具知识库模块以PostgreSQL存API元数据，结合预训练LLM生成多样用户意图与连贯调用序列；多智能体交互模块通过用户、助手、环境智能体协同，生成含多模态输入的对话与调用数据；对抗性环境仿真模块借三种对抗策略批量生成高质量负样本并自动标注；人类反馈迭代模块靠模型失败案例优化策略，以性能提升率判定收敛。系统支持本地/云端部署，适配LLM与Agent模型训练，适用于对话式AI助手、垂直领域智能Agent的训练与鲁棒性评估。