LLM数据分析系统产品系统

该项目面向企业内部自动化办公和智能助手场景，主要解决人工查数据、跑脚本、整理文件和调用多个系统效率低的问题。平台将常用业务工具、数据查询能力和自动化流程接入 AI 对话入口，让用户通过自然语言发起任务，并由系统完成工具选择、执行和结果返回。

平台包含 AI 对话界面、工具列表、工具搜索、参数表单、执行进度、结果展示、历史记录、错误提示、超时控制和执行日志等功能。前端负责展示对话流、任务状态、工具执行结果和可视化反馈；后端负责工具注册、参数校验、执行路由、权限控制、流式返回、异常处理和审计记录，支持多轮上下文和批量任务处理。

我负责项目前后端核心开发。前端采用 React + TypeScript，结合 Vite/Next.js 进行页面开发和构建，完成对话页面、工具调用面板、任务进度、结果卡片、历史记录、参数表单、错误提示和文件/表格预览等模块；使用组件化方式封装通用 UI，处理状态切换、接口联调、流式数据展示和用户交互反馈。后端采用 Python + FastAPI 开发 RESTful API，并基于 Pydantic AI 搭建 LLM Agent 编排层，将语言模型、工具定义、参数 schema、结构化输出和执行流程统一接入；支持工具注册、工具搜索、工具调用、结果解析、异常处理、超时控制和审计日志。系统结合 PostgreSQL、Redis、异步任务和 Docker 部署，记录会话、消息、工具调用事件、执行参数、耗时和错误信息。整体参与需求拆解、接口设计、数据库建模、前后端联调、部署排查和性能优化。