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本发明提供一种诊断处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，可通过预设处理流程模板、基于处理流程模板生成诊断处理流程的方式约束诊断工作流，并可在根据诊断处理流程执行诊断的过程中，由预训练语言模型动态决定诊断流程的退出及分支，这样不仅可实现高效的自动化诊断，同时可以保障诊断的可靠性和可审计性。

本发明提供一种异常检测方法、电子设备、存储介质，涉及人工智能领域，方法包括：在智能体运行工作流任务的过程中，采集智能体产生的工作数据；工作数据包括模型交互数据、工具调用数据、任务执行数据、计算资源使用数据；获取各类工作数据对应的基线数据，并基于各类型的基线数据对相应类型的工作数据分别进行异常检测，得到各类工作数据对应的异常值；将同一工作流任务下各类工作数据对应的异常值进行融合，得到工作流异常值，并基于工作流异常值确定智能体的异常检测结果。可采集智能体在执行工作流任务的过程中产生的多类型工作数据，并利用各类型的基线数据，确定相应类型的工作数据偏离基线数据的异常程度，从而可对智能体进行有效检测。