智能政务多智能体热线与工单流转系统产品系统

1.立项原因：解决传统政务服务热线中“市民咨询量大排队长、诉求分类靠人工效率低、政策解答易产生幻觉、跨部门投诉工单流转繁琐”等核心痛点。
2.业务背景： 在数字政府与智慧城市建设的背景下，面对海量且非结构化的市民诉求，本系统依托本地化大模型与多智能体技术，提供从“智能问答”到“自动派单”的全链路闭环，确保政务数据绝对安全（私有化部署），大幅提升基层政务人员的处理效率与市民满意度。

本系统是一个基于微服务架构打造的全能型政务 AI 助手，具备以下核心能力：
1.政务双域 RAG 问答：集成政策法规知识库，针对市民提问进行精准检索与溯源回答，并自动拦截敏感违规词汇。
2.多智能体协同（AutoGen）：当识别为投诉时，系统自动唤醒“城管、环保、客服”等多个专属 Agent 进行圆桌协商，出具专业的综合处理建议。
3.智能工单提取与校验：利用大模型精准抽取文本中的“时间、地点、事件”，并联动高德地图 API 对物理地址进行标准化校验，自动判定“高紧急程度”风险。
4.高可用闭环与降级机制：系统具备极强的鲁棒性，当大模型推理超时或遇到复杂情况时，自动触发容错降级（转人工处理），确保业务不中断。最终生成的工单通过内部 API 秒级推送至工单微服务并持久化落库。

本项目由我独立主导全栈架构与核心算法研发。
主要负责：
1.基于 LangGraph 搭建智能体路由状态机，实现对话意图识别与多分支流转。
2.基于 AutoGen 框架设计多角色协同机制，并封装超时中断降级逻辑（ThreadPoolExecutor）。
3.开发双域 RAG 检索微服务（ChromaDB）及工单持久化微服务（SQLAlchemy + SQLite）。
4.编写全套 Docker Compose 编排文件，打通 Nginx 网关、前后端服务以及本地 Ollama 大模型（Qwen）的容器网络通信。