一种基于反模式记忆的AI智能体自我纠错方法及系统

本发明公开了一种基于反模式记忆的AI智能体自我纠错方法及系统，涉及人工智能安全与可靠性技术领域。该方法包括：当智能体产生错误时，自动捕获上下文特征并提取结构化向量；将相似反模式聚类为通用化错误规则存入反模式规则库；在推理生成前，将当前输入特征与规则库匹配并触发预防措施；基于命中率和正确率动态管理规则置信度。本发明实现了从被动纠错到主动预防的转变，使智能体能够自动积累错误教训，避免同类错误重复发生。