本發(fā)明的實施例公開一種基于人機混合增強的復(fù)雜產(chǎn)品自主構(gòu)建方法和模塊，所述方法包括：S10、根據(jù)人的知識建立從關(guān)鍵特征狀態(tài)到行動映射的參數(shù)化知識模型，將所述知識模型中的待測參數(shù)編碼成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量；S20、根據(jù)環(huán)境的關(guān)鍵特征狀態(tài)以及獎勵函數(shù)輸出值編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量；S40、智能體配置；S50、基于人已知的經(jīng)驗知識產(chǎn)生從關(guān)鍵特征狀態(tài)到行動映射的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)反向擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，驅(qū)動知識模型在訓(xùn)練環(huán)境中推演；S60、基于強化學(xué)習持續(xù)優(yōu)化所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，直至完成所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，最終實現(xiàn)智能體的自適應(yīng)。