一种基于多模态大模型的自然语言能力搭建自动化流程的方法

本发明公开了一种基于多模态大模型的自然语言能力搭建自动化流程的方法，S1、多模态数据采集；S2、诉求的分析处理；S3、诉求的流程规划；S4、自动化任务规划；S5、功能划分；S6、单元协调；S7、验证流程参数完整性；S8、执行器生成；本发明建立动态记忆矩阵实现长距离依赖建模，通过记忆矩阵衰减因子可学习，适配不同场景信息生命周期；将重要特征进行矩阵化处理，依据关系概率确定上下文之间的依赖强度，便于实现适应性的关联诉求，获得精准的自动化流程需求；流程规划模型基于图神经网络的流程拓扑生成器、任务依赖关系分析器和资源约束优化算法生成流程框架，并且将流程框架按照初步流程框架和最终流程框架进行优化。