基于可视化编排与大模型协同的智能体开发系统及方法

本发明公开了基于可视化编排与大模型协同的智能体开发系统及方法，属于人工智能技术领域，包括可视化编排、图状态感知、强化学习动态决策、经验回放与反射分析和在线策略更新几个步骤，首先搭建工作流并导出拓扑描述文件，解析拓扑信息并生成全局依赖表征，依据表征评估候选路径并选定最优路径，对异常轨迹回溯分析以生成调优策略，在隔离环境中验证调优策略，确认有效后固化至工作流配置。本发明通过图注意力网络对工作流拓扑进行深层编码，使系统具备感知节点间级联耦合关系的能力，通过强化学习实现多维调度协同优化，确保系统根据实时任务特征动态调整执行策略，显著提升了复杂长链路场景下的编排适应性与运行效能。