一种基于智能Agent模型的多阶段任务处理方法及系统

本发明公开了一种基于智能Agent模型的多阶段任务处理方法及系统，涉及任务处理技术领域，包括，通过分布式传感器网络采集异构数据流，使用量子退火启发的特征编码器生成动态特征向量；使用贝叶斯优化算法计算路径期望效用值，将高位任务空间投影至库普曼空间；启动多线程异步计算，实时采集执行状态数据并构建因果图模型；通过神经图灵机整合短期执行日志，调用边缘计算节点进行分布式知识提取，生成多模态可解释报告并更新长期记忆库。本发明通过启动多线程异步计算，实时采集执行状态数据并构建因果图模型，输出带置信度评分的执行结果矩阵，提升了任务执行的稳定性与可靠性。