面向变电站及电缆隧道运维场景的自然语言交互式 Multi-Agent 系统，基于 RK3588 边缘设备在电力专属内网环境下本地化运行。运维人员通过语音或文字提问即可完成规程知识咨询、设备告警数据查询、异常趋势预测、运维报告自动生成及告警主动提醒，替代传统人工查阅资料与巡检模式，显著提升运维效率与响应速度。
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电力AI Agent智能运维助手产品系统
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作品详情
行业场景
功能介绍
技术架构：
模型层：Qwen2.5-4B（INT4，RK3588 端侧 RKLLM 推理）+ Qwen3-32B（云端 vLLM 推理）；Embedding 模型 bge-m3（长文档 + 多语言）；讯飞语音；QLoRA 微调
编排层：LangGraph 多 Agent 状态机编排 —— 意图分类器 + 静态 DAG 路由 + 5 Agent（意图识别 / 知识问答 / 告警分析 / 趋势预测 / 报告生成）主管模式协同
RAG 层：bge-m3 向量化 + Milvus 向量检索 + BM25 / 向量混合检索 + RRF 融合 + CrossEncoder（bge-reranker）重排 + SIM 门控拒答 + Faithfulness 事实校验
工具层：MCP 工具调用协议（告警查询 / 台账检索 / 规程检索 / 趋势预测 / 报告生成工具集，白名单分权）
监控层：Langfuse 全链路 Trace + Loki 日志 + Prometheus/Grafana 指标，系统层（GPU / 延迟 / 错误率）+ 质量层（准确率 / 幻觉率 / 召回率）双层告警
服务与部署：FastAPI 微服务 + Docker + K8s（KubeSphere），CI/CD 流水线 + 灰度回滚 + 内网离线交付
前端：Vue3 + Electron（桌面端）
项目实现
工作内容：
•架构设计以及流程编排：负责Multi-Agent系统架构设计，设计 Agent 状态流转（DAG）、提示词管理（Prompt Engineering）、上下文管理（Context Engineering）、记忆管理（Memory）与工具调用（MCP）策略，打通口语化提问到多轮推理生成的完整链路
•负责文档编写：输出需求文档、架构设计文档、Agent全链路编排流程文档、故障排查手册、运维部署手册与交付SOP等文档的编写
•负责 RAG 检索增强引擎开发：通过混合检索与重排序加后处理实时校验机制，实现电力垂直领域85%+检索准确率
•构建全链路幻觉治理体系：从模型训练、文档版本管控、切片向量化、混合检索重排、工具调用隔离到生成约束与后处理事实校验层层设防，幻觉率稳定
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