本发明公开了一种能够自动更新的案件预判智能体训练方法及系统，方法包括获取一定数量的司法案件审判书作为样本，从审判书种抽取事实等关键信息，对于数据进行处理，同时接收专家标注的新的数据，构建新的数据集，针对司法审判问题进行建模，得到对关键信息的准确率计算模型，从模型中提取训练所需要的参数，定义模型训练的reward函数，再使用BCQ算法根据参数以及数据集进行智能体模型的训练。本发明使用强化学习的方法解决司法案件预判不准确的问题，同时能够进行改进和优化，长期保持模型的准确率。