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本发明属于人工智能技术领域，涉及一种基于智能体协同决策的流程引擎增强方法及系统，通过集成智能体与流程引擎，解决传统审批系统智能化水平低、AI集成僵化、决策过程黑盒化及缺乏自学习能力的问题。其核心流程包括：流程引擎在审批节点调用智能体网关，对请求标准化后经动态适配器路由至智能体资源池中的目标智能体；解析输入数据，执行规则对比和符合性分析，生成结构化审批结果；预审结果执行器根据置信度阈值自动裁决或转人工审批；人工决策通过反馈总线驱动智能体模型进化，形成闭环学习机制，采用容器化技术部署智能体，支持弹性伸缩与灰度发布，实现了审批流程的自动化分流、决策可解释性及持续优化能力，显著提升处理效率与适应性。

本申请公开了一种面向异构模态序列的对齐方法、装置、系统及存储介质。本申请方法包括：提取声学特征流的帧级声学向量及基频，生成第一模态序列；对语言模态进行词级概率编码，得到词边界概率矢量；从视觉关键点矩阵中提取唇部运动轨迹，构建第二模态序列。进一步，基于联合概率密度计算声学与语言模态的互信息函数，基于加权距离计算声学与视觉模态的距离函数，并据此动态确定模态权重，生成帧级融合特征向量。通过融合特征构建包含帧间差值、互信息损失与关键点匹配误差的多目标代价矩阵，基于最大斜率约束执行路径搜索，获取最小代价路径，输出统一时间对齐序列，实现多模态信息的精确时序同步。