一种基于AI Agent的机器人模型调度方法及系统

本发明公开了一种基于AI Agent的机器人模型调度方法及系统，解决了目前机器人不能自适应的选择合适的模型，导致资源浪费、性能下降、工作失效的问题。方法包括获取用户任务需求和硬件性能信息，通过AI Agent进行模型匹配，获取用户需求反馈，分析需求反馈选择对任务需求分解，根据分解的需求进行模型匹配获取目标模型组合；将模型加载至机器人。本发明能够根据用户需求及硬件性能对模型进行动态自适应分配，提高了资源利用效率，解决了现有方法难以灵活适配多样化场景，导致机器人性能下降或工作实效的问题，以及采用端到端模型适应性不足的问题。具有自学习与迭代能力，实现实时数据采集与反馈，分布式系统训练，自适应任务调整。