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本发明属于机器人监测交互领域，尤其涉及基于eDNA与人工智能的机器人监盘数据交互方法及系统，方法包括：在eDNA实时数据库中构建设备数据图、全局任务池及机器人任务执行状态图，通过监测设备异常状态指标值并结合时序预测模型与事件‑任务规则库，动态生成带优先级分数的巡检指令；利用多目标优化算法为机器人分配任务并更新任务执行状态图；然后将机器人采集的感知结果数据包进行数据一致性评估，对评估结果不达标的数据触发复核巡检指令；最终将评估达标的数据包回写至eDNA实时数据库；本发明实现了从异常感知、任务生成、优化调度到数据校验与反馈的全流程自动化，显著提升了监盘效率与数据可靠性。

本申请涉及数据处理技术领域，提供了一种智能体辅助核算与数据分析方法，通过接收用户配置的业务标记维度与标记值，建立关联规则和映射规则后形成业务标记规则；通过自然语言处理解析原始业务单据，自动识别业务实体与财务属性，并与业务标记规则进行匹配，为财务分录自动赋予业务标记并计算标记置信度，降低财务数据分类错误的风险；通过并行处理生成核算凭证与凭证标识，将核算数据和凭证标识关联后构建业务事实记录；通过流处理捕获新增的业务事实记录，基于增量聚合规则实时注入数据立方体，支持基于业务标记维度的任意组合进行钻取分析，输出含异常标记的分析结果，为管理决策提供及时且可靠的数据支持。