预测下一个智能体任务的复合方法、电子设备及存储介质

本申请涉及人工智能技术领域，具体提供一种预测下一个智能体任务的复合方法、电子设备及存储介质，旨在解决现有的采用基于历史场景案例数据对预训练模型进行监督式微调的方法导致结果可信度低的技术问题。为此目的，本申请的预测下一个智能体任务的复合方法包括：获取待处理数据；基于待处理数据、第i预测任务、第i预测任务对应的第i任务执行结果以及第i预测任务之前的每一预测任务、每一预测任务对应的任务执行结果生成第i+1预测任务；执行第i+1预测任务获得第i+1任务执行结果。如此，确保了输出结果的准确性和可靠性，提供了清晰的中间步骤和依据，增强结果的可解释性和透明性。