一种AIAgent在线学习自适应优化方法

本发明涉及自然语言处理技术领域，具体公开了一种AIAgent在线学习自适应优化方法，通过对实时输入AIAgent中的第一输入信息进行文本解析，以确定当前的预设时间窗口内的实时环境情况，并且基于AIAgent的记忆机制获取初始语言模型的记忆关联背景信息和第二环境应用信息，以确定上一个预设时间窗口内的历史环境情况，由于获知当前的预设时间窗口内的实时环境情况和上一个预设时间窗口内的历史环境情况，因此根据在线关联背景信息与记忆关联背景信息之间的差异性，同时结合第一环境应用信息、第二环境应用信息和初始语言模型生成面向于智能体的在线学习优化策略，能够有效提高智能体的实时环境适应度，提升场景任务处理效率，满足用户的实时应用需求。