简介： 本公开涉及用于升级自动化保留系统的代理解释器。本公开内容一般地涉及升级现有的自动化保留系统。更具体地，本公开内容涉及用于代理解释器系统的系统和方法，其用于收集和合并来自保留系统的多个接口装置和控制器的设置、配置、操作和质量检查数据，并且随后使用合并的数据构建强化学习模块以在无需人类操作员的干预的情况下自动地执行所有功能。可以使用用于数据分析和人工智能的深度学习方法来进一步分析代理解释器模块中的经合并数据，以可靠地并且一致地对产品的缺陷标准进行分类，以便进一步提高检查的质量。缺陷标准分类使得代理解释器系统能够突出潜在问题并且帮助对保留自动化系统的预防性维护。