摘要
本发明提供了一种基于对话机制的智能业务执行方法，步骤包括：接收用户的多模态输入数据，分别对用户的多模态输入数据进行预处理操作；分层地构建了多模态图网络实现用户意图的跨模态推理；构建历史注意力权重，关联用户历史请求数据，对当前对话的回答结果进行优化；构建任务超图动态拆解复杂任务并规划子任务间的具体执行路径；设计基于强化学习的反馈机制实现系统的自我优化；维护用户与系统的交互日志实现个性化服务。本发明通过多模态数据融合、动态任务规划及历史反馈优化技术，显著提升请求理解准确率、任务执行效率及系统自适应能力，为智能对话系统提供高效、灵活的业务处理支持。
