一种基于云边端协同的大模型的自主任务规划方法、系统、终端及存储介质

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于云边端协同的大模型的自主任务规划方法、系统、终端及存储介质。所述方法包括以下步骤：获取用户指令和当前世界状态，基于用户指令的向量化表示在记忆库中进行相似性检索与加权排序，生成经验增强上下文；将用户指令、经验增强上下文和当前世界状态发送到云端的规划器，得到任务规划方案；将任务规划方案解析为任务依赖图，生成可执行任务列表；根据端侧智能体的当前状态确定执行智能体并分配任务；监控任务执行结果和新的世界状态，生成任务执行经验并更新到记忆库中。本发明通过云边端协同架构和循环式经验学习机制，实现了任务规划的高效性、自适应性和持续优化能力。