诸神多智能体协作系统产品系统

随着企业业务线上化、智能化程度不断提升，传统人工处理网页信息采集、知识检索、文档整理等重复性工作耗时耗力，且难以保证一致性与可追溯性，尤其在需要多环节协作（先查资料、再生成文档、再入库归档）的场景下，人工衔接效率低、容易出错。本项目旨在为有信息采集、知识管理、办公自动化需求的企业与团队，提供一套可扩展的多智能体协作解决方案，用自动化编排替代人工重复劳动，覆盖知识管理、内容生产、行政办公等多种业务场景。

项目是一套基于自研框架搭建的多智能体协作系统，主要包含以下功能模块：

1、主控调度智能体：采用 ReAct 动态决策模式，根据用户自然语言需求实时判断调用哪个子智能体，支持单任务串行调用与多任务并行派发；

2、网页采集智能体：支持自主搜索与全文抓取双模式，具备查询关键词优化、内容安全过滤、会话记忆与抓取质量自我评估能力；

3、知识库检索智能体：基于向量数据库实现语义检索、文档入库、文档删除与列表管理，内置 LLM 意图理解，自动判断用户想做检索还是入库；

4、文档生成智能体：支持读取 txt/md/csv/json/docx/xlsx/pdf 等多种格式，按用户自然语言需求自动生成 Word、Markdown、Excel、PDF 结构化文档，支持基于历史产出续写；

5、多轮对话记忆与跨请求产物复用：注入历史对话上下文，支持同一会话内不同智能体产出互相引用。

【自研特色能力】

· 反问分支机制：子智能体信息不足时（如生成文档缺主题、知识库入库内容为空）可主动向主控智能体反问，主控收到后强制转述给用户澄清，而非直接失败或瞎猜结果；

· 四层历史记忆体系：自研跨请求全局对话历史（按用户维度持久化）、单次请求内跨智能体步骤历史、会话级同类型智能体产物复用（支持 Redis/内存双模式）、同智能体本轮续传（如多轮文档修改），四层记忆解决"多智能体协作时上下文丢失"的通用难题；

· 确定性兜底策略：当 LLM 决策超时或解析失败时，不再调用 LLM 强行汇总（避免编造未执行的步骤），而是如实陈述已完成了哪几步、终止原因是什么，保证任何异常情况下输出结果都真实可信、不臆造。

系统整体具备分层超时控制、失败自动重试、上下文超长自动压缩、关键词降级兜底等工程化保障机制。

本人独立完成该系统的整体架构设计与全部核心模块开发，具体负责：

1、主控智能体的 ReAct 决策循环设计与并行编排逻辑实现；
2、网页采集智能体的搜索/爬取工具集成、敏感词过滤与会话记忆机制；
3、知识库智能体与向量数据库（ChromaDB）、Embedding 服务的对接开发；
4、文档生成智能体的多格式读写工具封装与结构化输出逻辑。

技术栈：Python + 自研编排框架 + FastAPI + MySQL + Redis + WebSocket/SSE + ChromaDB。

实现难点：① 设计跨智能体的结构化协作协议（含结果置信度、建议下一步、主动反问机制），保证多个智能体在无人工干预下正确协作、互不冲突；②实现多Agent跨轮历史记忆，同一轮中步骤历史记录，子agent的跨轮记忆以及不同子agent之间的记忆联通② 在 LLM 决策超时或解析失败场景下，设计"确定性兜底汇总"逻辑——不再调用 LLM 编造未执行的步骤，而是如实陈述已完成部分，避免结果失真；③自动经验累计和纠错机制形成agent Loop自动迭代