要在AI数字人小程序中实现任务调度，开发者可以采取以下几种方法：

将复杂任务分解为一系列子任务，并为每个子任务设定优先级和执行顺序。这可以通过使用任务分解算法来实现，例如，将一个大型的客户服务任务分解为多个小任务，如问题识别、信息检索、回答生成等。

根据任务的需求和系统资源的可用性，合理分配计算资源、存储资源和网络资源。这可能涉及到对硬件资源的管理和对软件服务的调度，以确保每个任务都能在合适的环境中执行。

利用多线程、多进程或分布式计算技术，实现任务的并发或并行执行。这可以显著提高系统的处理能力和响应速度，特别是在处理多个用户请求或复杂计算任务时。

使用任务队列来管理待执行的任务，并通过调度器来决定任务的执行顺序和时间。调度器可以根据任务的优先级、资源需求和系统状态来动态调整任务的执行计划。

建立实时监控系统，跟踪任务的执行状态和系统资源的使用情况。这可以帮助开发者及时发现问题并进行调整，同时也可以为用户提供任务进度的反馈。

设计容错机制，确保系统在出现错误或故障时能够自动恢复或切换到备用方案。这可能包括数据备份、冗余计算资源和自动重启功能。

利用机器学习算法，根据历史数据和用户行为来预测任务的执行时间和资源需求，从而实现自适应的任务调度。这可以提高系统的效率和用户体验。

将AI数字人小程序与其他外部系统集成，实现任务的跨平台调度和数据共享。这可以扩展系统的功能和应用范围，例如与企业的客户关系管理系统（CRM）集成，实现客户服务任务的自动化处理。

通过上述方法，开发者可以构建一个高效、可靠的任务调度系统，使AI数字人小程序能够更好地处理复杂任务和多用户请求，提高系统的整体性能和用户满意度。