工作流程执行优化方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本技术属于计算机流程编排，具体涉及一种工作流程执行优化方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

1、在计算机技术领域，工作流引擎已广泛应用于业务流程的自动化执行与管理，主流方案通常基于bpmn（business process model and notation，业务流程模型和表示法）标准预先定义静态流程模型，流程实例启动后严格按照既定路径执行，仅能通过预设条件表达式进行有限分支选择，无法进行智能决策。

2、近年来，部分方案尝试利用人工智能辅助流程建模，但该类方案仅将ai应用于设计阶段的辅助建模，生成的模型一旦部署即恢复为静态执行，流程运行时仍然不具备智能感知与自适应能力。而且，相关方案的自然语言到可执行流程模型的转换精度不高，导致直接生成流程定义时语法错误率较高。此外，相关方案通常采用单一智能体进行决策，难以应对复杂业务场景。且流程执行中的优化多依赖人工事后分析，可能导致过期决策误应用和错误规则固化。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种工作流程执行优化方法、装置、电子设备和存储介质。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种工作流程执行优化方法，该方法包括：

3、获取用户的自然语言；所述自然语言用于描述所述用户所需的工作流程；

4、通过流程解析智能体将所述自然语言转换为流程中间表示；

5、对所述流程中间表示进行局部修复和语义验证，并将语义验证通过的流程中间表示编译为流程引擎可执行的流程定义；所述流程定义包括所述工作流程的各个节点对应的智能钩子，以及所述智能钩子对应的预设智能体；

6、在所述流程引擎执行所述工作流程的过程中，通过当前节点的智能钩子采集所述工作流程执行时的上下文，并调用至少一个所述预设智能体根据所述工作流程执行时的上下文生成智能体决策结果；

7、对所述智能体决策结果进行多智能体冲突仲裁，得到所述工作流程的当前节点对应的目标流程执行决策；

8、通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的当前节点；

9、采集所述目标流程执行决策对应的流程执行日志，并根据所述流程执行日志生成优化建议；所述优化建议用于更新所述流程解析智能体和/或执行所述工作流程的下一节点的预设智能体。

10、可选地，所述通过流程解析智能体将所述自然语言转换为流程中间表示，包括：

11、对所述流程解析智能体进行微调和参数约束，以使所述流程解析智能体习得从自然语言到流程中间表示的映射规律；

12、从预设知识库中检索与所述自然语言匹配的目标流程模板；

13、根据所述目标流程模板与所述自然语言生成输入提示词；

14、将所述输入提示词输入所述流程解析智能体，以使所述流程解析智能体输出所述自然语言对应的流程中间表示。

15、可选地，所述对所述流程中间表示进行局部修复和语义验证，包括：

16、对所述流程中间表示进行初次语义验证；

17、在所述初次语义验证不通过的情况下，根据所述流程中间表示中所有可执行路径上的语义错误的节点和连线，生成最小错误子图；所述最小错误子图为以所述语义错误的节点和连线为边界包含的最少节点和连线的错误子图；

18、根据所述最小错误子图生成修复提示词，并将所述修复提示词输入所述流程解析智能体，以使所述流程解析智能体对所述最小错误子图所覆盖的节点和连线进行局部修复，得到局部修复后的流程中间表示；

19、对局部修复后的流程中间表示进行再次语义验证。

20、可选地，所述对所述智能体决策结果进行多智能体冲突仲裁，得到所述工作流程的当前节点对应的目标流程执行决策，包括：

21、获取所述工作流程的预设规则优先级；

22、根据所述智能体决策结果生成至少一个所述预设智能体对应的多智能体冲突图；

23、根据所述多智能体冲突图，确定至少一个所述预设智能体的执行决策在当前节点的冲突；

24、根据所述工作流程的预设规则优先级和至少一个所述预设智能体的执行决策在当前节点的冲突，确定所述工作流程的当前节点对应的目标流程执行决策。

25、可选地，所述工作流程的操作维度包括：流程变量、任务分派、流程路由、流程补丁其中的至少一项；所述通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的当前节点，包括：

26、通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的流程变量，以更新所述工作流程的当前节点运行过程中产生的业务数据；

27、和/或，

28、通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的任务分派，以确定所述工作流程的当前节点的任务执行对象；

29、和/或，

30、通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的流程路由，以确定所述工作流程的当前节点的流向分支；所述流向分支用于指示所述工作流程的下一节点；

31、和/或，

32、通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的流程补丁，以更新所述工作流程的下一节点。

33、可选地，所述根据所述流程执行日志生成优化建议，包括：

34、根据所述流程执行日志，确定所述工作流程的当前节点和之前节点的节点数据；所述节点数据包括：节点平均停留时间、节点驳回率和平均完成周期；

35、获取用于判断所述节点数据是否正常的预设标准线，并根据所述预设标准线从所述节点数据中确定候选异常节点；

36、从流程执行日志中提取所述候选异常节点下的驳回历史实例，以及所述驳回历史实例的流程变量；

37、根据所述流程变量的取值组合与所述驳回历史实例的驳回结果，确定各流程变量的取值组合在所述驳回历史实例中的支持度和置信度；

38、将支持度大于预设支持度阈值且置信度大于预设置信度阈值的流程变量的取值组合，作为与驳回相关的流程变量组合；

39、对所述候选异常节点和所述流程变量组合进行根因分析，得到所述优化建议。

40、可选地，所述方法还包括：

41、将所述优化建议转化为静态规则，并通过所述静态规则更新所述流程解析智能体的规则库；

42、和/或，

43、将所述优化建议转化为提示词补丁，并通过所述提示词补丁更新所述流程解析智能体的提示词指令集和执行所述工作流程的下一节点的预设智能体的提示词指令集。

44、可选地，所述通过所述静态规则更新所述流程解析智能体，包括：

45、确定所述静态规则中针对同一预设智能体的候选规则的出现频率；所述静态规则为所述流程引擎直接执行的条件判断逻辑；

46、在所述候选规则的出现频率超过预设阈值的情况下，将所述候选规则写入所述流程解析智能体的规则库。

47、可选地，所述将所述优化建议转化为提示词补丁，包括：

48、获取所述流程解析智能体和执行所述工作流程的下一节点的预设智能体的预设提示词，以及所述工作流程的历史需求；

49、根据所述优化建议和所述预设提示词生成候选提示词补丁；

50、在沙箱环境中根据所述工作流程的历史需求对所述候选提示词补丁进行验证；

51、将验证通过的候选提示词补丁作为所述提示词补丁。

52、第二方面，本技术实施例提供了一种工作流程执行优化装置，该装置包括：

53、自然语言获取模块，用于获取用户的自然语言；所述自然语言用于描述所述用户所需的工作流程；

54、中间表示转换模块，用于通过流程解析智能体将所述自然语言转换为流程中间表示；

55、语义验证修复模块，用于对所述流程中间表示进行局部修复和语义验证，并将语义验证通过的流程中间表示编译为流程引擎可执行的流程定义；所述流程定义包括所述工作流程的各个节点对应的智能钩子，以及所述智能钩子对应的预设智能体；

56、决策结果生成模块，用于在所述流程引擎执行所述工作流程的过程中，通过当前节点的智能钩子采集所述工作流程执行时的上下文，并调用至少一个所述预设智能体根据所述工作流程执行时的上下文生成智能体决策结果；

57、决策冲突仲裁模块，用于对所述智能体决策结果进行多智能体冲突仲裁，得到所述工作流程的当前节点对应的目标流程执行决策；

58、目标决策执行模块，用于通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的当前节点；

59、优化建议生成模块，用于采集所述目标流程执行决策对应的流程执行日志，并根据所述流程执行日志生成优化建议；所述优化建议用于更新所述流程解析智能体和/或执行所述工作流程的下一节点的预设智能体。

60、可选地，所述中间表示转换模块，包括：

61、解析模型微调子模块，用于对所述流程解析智能体进行微调和参数约束，以使所述流程解析智能体习得从自然语言到流程中间表示的映射规律；

62、流程模板检索子模块，用于从预设知识库中检索与所述自然语言匹配的目标流程模板；

63、输入提示词生成子模块，用于根据所述目标流程模板与所述自然语言生成输入提示词；

64、流程中间表示输出子模块，用于将所述输入提示词输入所述流程解析智能体，以使所述流程解析智能体输出所述自然语言对应的流程中间表示。

65、可选地，所述语义验证修复模块，包括：

66、初次语义验证子模块，用于对所述流程中间表示进行初次语义验证；

67、错误子图生成子模块，用于在所述初次语义验证不通过的情况下，根据所述流程中间表示中所有可执行路径上的语义错误的节点和连线，生成最小错误子图；所述最小错误子图为以所述语义错误的节点和连线为边界包含的最少节点和连线的错误子图；

68、子图局部修复子模块，用于根据所述最小错误子图生成修复提示词，并将所述修复提示词输入所述流程解析智能体，以使所述流程解析智能体对所述最小错误子图所覆盖的节点和连线进行局部修复，得到局部修复后的流程中间表示；

69、再次语义验证子模块，用于对局部修复后的流程中间表示进行再次语义验证。

70、可选地，所述决策冲突仲裁模块，包括：

71、优先级获取子模块，用于获取所述工作流程的预设规则优先级；

72、冲突图生成子模块，用于根据所述智能体决策结果生成至少一个所述预设智能体对应的多智能体冲突图；

73、当前冲突确定子模块，用于根据所述多智能体冲突图，确定至少一个所述预设智能体的执行决策在当前节点的冲突；

74、执行决策确定子模块，用于根据所述工作流程的预设规则优先级和至少一个所述预设智能体的执行决策在当前节点的冲突，确定所述工作流程的当前节点对应的目标流程执行决策。

75、可选地，所述工作流程的操作维度包括：流程变量、任务分派、流程路由、流程补丁其中的至少一项；所述目标决策执行模块，包括：

76、流程变量执行子模块，用于通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的流程变量，以更新所述工作流程的当前节点运行过程中产生的业务数据；

77、和/或，

78、任务分派执行子模块，用于通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的任务分派，以确定所述工作流程的当前节点的任务执行对象；

79、和/或，

80、流程路由执行子模块，用于通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的流程路由，以确定所述工作流程的当前节点的流向分支；所述流向分支用于指示所述工作流程的下一节点；

81、和/或，

82、流程补丁执行子模块，用于通过所述流程引擎按照所述目标流程执行决策执行所述工作流程的流程补丁，以更新所述工作流程的下一节点。

83、可选地，所述优化建议生成模块，包括：

84、节点数据确定子模块，用于根据所述流程执行日志，确定所述工作流程的当前节点和之前节点的节点数据；所述节点数据包括：节点平均停留时间、节点驳回率和平均完成周期；

85、异常节点确定子模块，用于获取用于判断所述节点数据是否正常的预设标准线，并根据所述预设标准线从所述节点数据中确定候选异常节点；

86、驳回实例提取子模块，用于从流程执行日志中提取所述候选异常节点下的驳回历史实例，以及所述驳回历史实例的流程变量；

87、流程变量计算子模块，用于根据所述流程变量的取值组合与所述驳回历史实例的驳回结果，确定各流程变量的取值组合在所述驳回历史实例中的支持度和置信度；

88、变量组合确定子模块，用于将支持度大于预设支持度阈值且置信度大于预设置信度阈值的流程变量的取值组合，作为与驳回相关的流程变量组合；

89、优化建议生成子模块，用于对所述候选异常节点和所述流程变量组合进行根因分析，得到所述优化建议。

90、可选地，所述装置还包括：

91、规则库转化更新模块，用于将所述优化建议转化为静态规则，并通过所述静态规则更新所述流程解析智能体的规则库；

92、和/或，

93、提示词转化更新模块，用于将所述优化建议转化为提示词补丁，并通过所述提示词补丁更新所述流程解析智能体的提示词指令集和执行所述工作流程的下一节点的预设智能体的提示词指令集。

94、可选地，所述规则库转化更新模块，包括：

95、候选规则确定子模块，用于确定所述静态规则中针对同一预设智能体的候选规则的出现频率；所述静态规则为所述流程引擎直接执行的条件判断逻辑；

96、规则库更新子模块，用于在所述候选规则的出现频率超过预设阈值的情况下，将所述候选规则写入所述流程解析智能体的规则库。

97、可选地，所述提示词转化更新模块，包括：

98、历史需求获取子模块，用于获取所述流程解析智能体和执行所述工作流程的下一节点的预设智能体的预设提示词，以及所述工作流程的历史需求；

99、提示词补丁生成子模块，用于根据所述优化建议和所述预设提示词生成候选提示词补丁；

100、提示词补丁验证子模块，用于在沙箱环境中根据所述工作流程的历史需求对所述候选提示词补丁进行验证；

101、提示词更新子模块，用于将验证通过的候选提示词补丁作为所述提示词补丁。

102、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

103、第四方面，本技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

104、本技术实施例包括以下优点：

105、本技术实施例可以获取用户的自然语言；自然语言用于描述用户所需的工作流程，使非技术背景的业务人员无需学习bpmn建模语言或流程设计工具即可直接表达业务流程意图，大幅降低了流程建模的使用门槛和沟通成本。通过流程解析智能体将自然语言转换为流程中间表示，实现了从人类可读的业务描述到机器可理解的形式化表示的跨越。对流程中间表示进行局部修复和语义验证，并将语义验证通过的流程中间表示编译为流程引擎可执行的流程定义，在流程部署之前主动发现并拦截流程结构错误，提升了流程生成的可靠性，将验证通过的流程中间表示编译为流程引擎可执行的流程定义，提高了自然语言到可执行流程模型的转换精度。

106、在流程引擎执行工作流程的过程中，通过当前节点的智能钩子采集工作流程执行时的上下文，并调用至少一个预设智能体根据工作流程执行时的上下文生成智能体决策结果；由嵌入节点生命周期的智能钩子实时采集当前流程实例的执行上下文，并调用预设智能体基于该上下文生成智能化决策结果，提高了流程运行时的智能感知与自适应能力。同时，不同节点可预先配置调用不同类型的智能体，实现了智能能力的按需、精准部署。

107、对智能体决策结果进行多智能体冲突仲裁，得到工作流程的当前节点对应的目标流程执行决策；当存在多个智能体协同决策时，对各个智能体返回的候选决策结果进行冲突识别与仲裁，减少了多智能体协同场景下候选动作相互冲突的问题。

108、通过流程引擎按照目标流程执行决策执行工作流程的当前节点；通过流程引擎按照仲裁后的目标流程执行决策对当前节点执行相应操作，使智能化决策结果能够驱动引擎的实际行为，避免了外部系统直接修改引擎数据所导致的状态不一致或并发冲突风险。

109、采集目标流程执行决策对应的流程执行日志，并根据流程执行日志生成优化建议；优化建议用于更新流程解析智能体和/或执行工作流程的下一节点的预设智能体，使流程能够随业务变化而持续优化，避免过期决策误应用和错误规则固化。