一种基于大语言模型的流程自动化执行方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大语言模型的流程自动化执行方法，属于人工智能和流程自动化技术领域，通过多模态输入解析用户意图，构建结构化任务定义；语义推理层进行任务分层、复杂度评估与排序优化；任务执行层完成子任务调度与执行；反馈与优化层基于执行数据进行性能评估与模型更新，实现流程闭环与持续优化，解决了流程自动化工具进行动态解析非结构化指令、自动优化复杂任务依赖关系、实时适应业务变化的技术问题，本发明专利技术实现非结构化指令到结构化任务的端到端转化，动态优化子任务执行路径，支持跨平台工具调用，降低企业现有系统整合成本，提供可视化展示任务分解逻辑、预测与执行耗时对比，增强系统可信度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能和流程自动化，尤其涉及一种基于大语言模型的流程自动化执行方法。

技术介绍

1、目前，大语言模型（llm,largelanguagemodel）的快速发展为流程自动化提供了新的解决方案。大语言模型具备强大的语义理解和推理能力，能够直接解析用户的自然语言输入，动态分解任务并生成执行策略。同时，与多模态数据处理技术结合，可大幅提升流程自动化系统的灵活性和智能化水平。

2、随着企业数字化转型的加速，业务流程的复杂性和多样性显著增加。传统的流程自动化工具（如erp系统、工作流管理软件）主要依赖于预定义规则和固定模板，在面对动态化、复杂化和非结构化的任务时，暴露出以下核心问题：

3、自然语言处理能力不足：传统工具无法直接理解用户的自然语言指令，通常需要人工配置规则或模板，增加了操作复杂性和维护成本。

4、任务分解与执行能力有限：对于复杂的业务流程，传统工具依赖人工分解任务，系统无法自动识别任务的逻辑依赖关系，执行效率低。

5、数据孤岛问题严重：系统模块之间协同效率低，跨部门数据整合困难，无法为复杂场本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大语言模型的流程自动化执行方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于大语言模型的流程自动化执行方法，其特征在于：在执行步骤1时，具体包括如下步骤：

3.如权利要求1所述的一种基于大语言模型的流程自动化执行方法，其特征在于：在执行步骤2时，在语义推理层部署语义解析模块、任务模板匹配模块、任务分层模块、任务预测分析模块和上下文推理模块，步骤2的具体步骤如下：

4.如权利要求1所述的一种基于大语言模型的流程自动化执行方法，其特征在于：在执行步骤3时，在任务执行层部署任务分解模块、工具适配模块、任务调度模块和异常处理模块，步骤...

【技术特征摘要】

1.一种基于大语言模型的流程自动化执行方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于大语言模型的流程自动化执行方法，其特征在于：在执行步骤1时，具体包括如下步骤：

3.如权利要求1所述的一种基于大语言模型的流程自动化执行方法，其特征在于：在执行步骤2时，在语义推理层部署语义解析模块、任务模板匹配模块、任务分层模块、任务预测分析模块和上下文推理模块，步骤2的具体步...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐红维，
申请(专利权)人：苏州海管家物流科技有限公司，
类型：发明
国别省市：