本發(fā)明公開了一種具有時延約束任務流場景下的自適應封裝與協(xié)同推理方法，包括如下步驟：建立自適應邊緣智能推理模型，包括用于接收任務的終端設備和用于制定任務卸載決策的邊緣服務器；構建邊緣服務器和終端設備的分支模型，所述分支模型均包括若干個分支，每個分支上均設有劃分點和出口點，且出口點設置在每個分支的終端；根據任務的處理流程分別預測任務在終端設備和邊緣服務器上的處理時間，以及任務的總處理時間；設定目標函數，若已知任務流的所有信息，采用動態(tài)規(guī)劃的離線算法對目標函數進行優(yōu)化，否則，采用深度強化學習的在線算法對目標函數進行優(yōu)化。本發(fā)明提高了延遲限制下所權衡完成的任務數量和任務推斷的準確性。