河南
近日，人工智能领域的国际顶级学术会议AAAI-26（第40届国际人工智能与创新应用会议）成功举办。中国科创企业简爱数智（AIGROW）在本次会议上汇报了其与哥伦比亚大学联合撰写的论文《ToC：基于多智能体语言模型的权利要求树搜索》（ToC: Tree-of-Claims Search with Multi-Agent Language Models）。据悉，该论文先前从 23,680 篇论文中脱颖而出，被选为总排名前3%的Oral （口头报告） 。这标志着我国在“人工智能+知识产权”垂直领域的深度探索获得了国际学术界的权威认可，为解决专利实质审查答复与高质量撰写难题提供了全新的技术路径 。
AAAI是全球历史最悠久、影响力最大的人工智能会议之一，属中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际会议，代表了当前AI技术发展的最高水平。
破解大模型落地痛点：从“文本生成”向“逻辑推演”跨越
在以大模型为代表的生成式AI浪潮下，专利行业面临着独特的挑战。传统的通用大模型在处理专利权利要求（Claims）时，往往难以兼顾“新颖性”与“保护范围”的平衡 。一方面，模型容易产生“幻觉”，捏造不存在的技术特征；另一方面，为了规避现有技术，AI往往倾向于过度缩小保护范围，导致专利价值受损 。
针对这一行业共性难题，简爱数智（官网链接：https://www.aigrow.cn）团队在论文中提出了一种名为“ToC（权利要求树搜索）”的创新框架 。该研究创造性地将专利权利要求的编辑与优化过程，从单纯的文本生成任务重构为一种“引导式搜索问题” 。
引入“双智能体”博弈机制，模拟审查员思维
据论文内容显示，ToC技术的核心在于构建了一个包含“不确定性感知蒙特卡洛树搜索（MCTS）”与“多智能体批判循环”的智能系统 。该系统模拟了人类资深专利代理人与审查员之间的交互过程：
系统中的“编辑智能体（EditorAgent）”扮演代理人角色，负责在法律合规的前提下生成原子级的修改建议，力求在现有技术中突显新颖性 ；而“审查智能体（ExaminerAgent）”则扮演审查员角色，依据对比文件（Prior Art）对生成的权利要求进行严苛的披露性审查，并提供逻辑推理和证据引用 。
通过这种“左右互搏”的推演机制，系统能够自动过滤掉高风险或低质量的修改方案，确保输出的权利要求既具备创造性，又最大程度保留了技术方案的保护范围。
实验数据验证：超越通用大模型基准
在基于美国专利商标局（USPTO）真实办公动作（Office Actions）构建的研究数据集上，搭载ToC技术的模型表现显著优于目前的通用大模型。实验数据显示，在零样本和少样本场景下，ToC技术的综合评分平均提升了约8%，部分场景提升高达9% 。
值得注意的是，在包含60组真实案例的专家盲测中，约66%的资深专利专家认为，经由ToC技术优化后的权利要求在法律稳健性和技术逻辑上优于传统生成式AI的结果 。
推动AI由“工具”向“专家助手”转型
据悉，该项技术成果已在简爱数智旗下的“PatX智能体平台”中实现初步应用 。该平台致力于辅助专利代理人完成审查意见分析、答复策略生成及专利辅助撰写等核心工作，将繁琐的事务性工作自动化，助推专利服务行业向高价值环节转型 。
论文作者在结语中指出，ToC框架不仅提升了专利文本生成的透明度与可控性，更代表了一种范式的转变——从被动的AI内容生成，转向具有战略规划能力的人机协同 。这一技术的突破，有望为法律合同、医疗方案等其他对严谨性要求极高的专业领域提供可复制的AI解决方案 。
延伸信息
基于ToC框架的智能系统已在简爱数智旗下“PatX智能体平台”中实现初步应用，面向专利代理、企业知识产权管理等场景提供服务。有关ToC技术的实际应用形态，可点击“阅读原文”注册体验，进一步了解平台功能。
来源：IPRdaily中文网（iprdaily.cn）
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