基于大语言模型的复杂任务分解与动态优化方法和装置

本申请提供一种基于大语言模型的复杂任务分解与动态优化方法和装置，涉及人工智能技术领域。一种基于大语言模型的复杂任务分解与动态优化方法，包括：基于预先训练的大语言模型，将待执行任务分解成多个子任务，并生成执行多个子任务的任务指令队列；依次执行任务指令队列中的子任务，并记录执行过程中的信息，得到任务执行数据；根据任务执行数据和预设正常范围生成执行状态反馈信息；根据执行状态反馈信息生成任务分解策略调整指令，任务分解策略调整指令用于对任务指令队列和/或子任务的执行主体进行调整。根据本申请实施例的技术方案，实现任务执行过程中实时调整任务流程，增强任务处理的适应性，使其能够灵活应对复杂环境的变化，提高任务完成的成功率和整体效率。