一种基于大模型的任务拆解方法

本发明公开了一种基于大模型的任务拆解方法，旨在自动化地将用户输入的需求拆解为一系列独立且精确的最小子任务，以支持任务执行的高效化和智能化。不同于传统的自然语言处理方法，本发明采用大模型技术对输入的需求内容进行智能分析与优化处理，使任务描述更加明确、具备可操作性。首先利用大模型的理解能力对需求进行深度解析与调整，使其符合任务执行的逻辑结构；随后通过多层次的任务分解算法提取需求的核心步骤和逻辑层次，逐级拆解生成清晰的子任务链条。借助大模型技术的自适应性与动态推理能力，本发明显著提升了复杂任务的分解效率和准确性，减轻了用户在任务规划与执行方面的负担，推动了智能任务管理的高效化与自动化发展。