小艺DeepResearch产品系统

该项目是使用Agentic-RAG、Multi-Agent、Agent Role Mechanism、BrowseUse等技术方法，生成图文并茂、信息来源可追溯的调研报告，为小艺Super Agent提供全面、准确的公域信息输入。

该项目分为Python语言开发的增强版BrowseUse、Go语言开发的Agent调度工程。
我在其中负责User Agent和Report Agent的Prompt调优、大模型调用性能优化、工具链与算子功能完善、系统稳定性与性能优化等方面的工作

1. 开发的基于工厂模式的大模型调用客户端，兼容适配了OpenAI、Ollma、公司内部大模型平台等多种接口协议，兼容了Chat 和 Completion 两种调用接口，增强了大模型ToolCall的能力。基于AoP思想开发的模型调用前后处理，在图文场景下有效减少模型输入输出Token数量60%+。
2. 开发的Tools管理模块，兼容了MCP协议工具和原有的算子，通过简单的配置注册的方式提供给大模型使用。
3.开发的Agent场景下上文管理模块，能够有效的压缩工具调用结果的内容，分级管理内部产生的图片及文件并开放大模型访问的接口。