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本发明属于人工智能与残疾人辅助性就业领域，尤其是多模态残障特征挖掘与岗位适配的残疾人辅助就业方法，包括以下步骤：多模态数据获取与知识注入特征构建，特征深层解析与适配蓝图构建，协同工作流模拟调度与交互异常识别，强化学习决策路径优化与离职风险预警，本发明通过创新的多模态特征解构技术、基于知识注入的岗位深层需求解析以及强化学习驱动的协同流程优化，有效地解决了残疾人就业中评估不准、岗位错位、适配困难及稳定性差的核心技术痛点。该方法具有极高的技术创新性和实用价值，适合在残联系统、第三方职业重建机构及大型安置企业中推广应用。