面向低代码平台的分布式事务引擎生成方法、系统及介质

本申请公开了一种面向低代码平台的分布式事务引擎生成方法、系统及介质，主要涉及引擎生成技术领域，用以解决现有低代码平台事务模型选择错误率高、补偿逻辑开发低效及静态策略适应性差的问题。包括：获取业务流程，进而转换为128维特征向量，确定对应的CART决策树类型；将128维特征向量输入对应的CART决策树，生成事务执行计划；将预设核心特征的具体数据输入TD3模型，生成事务执行计划中各个事务的事务提交间隔和资源分配数据；收集事务执行计划对应的事务回滚日志，并编码为512维语义向量，输入LSTM模型，获得补偿代码；当补偿代码出现更新时，通过代码插桩技术将更新的补偿代码注入运行时环境。