AI宠生智能体产品系统

宠生能体是面向 C 端养宠用户的一站式 AI 养宠平台，依托宠物领域专用大模型与多模态 AI 能力，提供 AI 智能问诊、宠物图像 / 声音识别、宠物全生命周期健康档案、养宠测评、AI 趣味生成等能力。

整体架构亮点：
1.采用 AI 智能体编排架构，基于 LangChain 搭建可配置 Agent 工作流，可快速新增养宠垂直智能体（问诊、喂养、驱虫、训练等），新增能力无需重构主链路，快速上线迭代。
2.分层解耦设计，将业务服务、Agent 编排层、大模型调用层、多模态推理服务、存储层隔离；大模型服务波动、推理超时不会直接导致主 APP 核心功能不可用，具备完善降级熔断策略。
3.统一接入多类模型服务，支持文本大模型、图像识别模型、音频情绪识别模型、文生图模型的统一调度、路由与负载均衡。

业务详情：
1.基于 LangChain 搭建宠物领域 Agent 编排引擎，封装 Tool 工具集，内置养宠知识库检索工具、宠物档案查询工具、症状鉴别工具、药品禁忌查询工具；Agent 根据用户对话意图自主规划调用工具顺序。
2.设计并落地统一 AI 网关层，封装大模型调用协议，内置 Prompt 版本管理、上下文窗口管理、对话历史持久化；针对宠物问诊场景做结构化信息抽取，自动提取宠物品种、年龄、症状，组装结构化入参给到宠物垂类大模型，输出标准化问诊报告；同时封装图片识别、音频解析接口，统一返回结构化识别结果，给前端 APP 消费。
3.网关层内置多级限流策略，按用户 ID、接口、模型分组做流量控制，单用户单小时对话、图搜推理请求做配额限制，防止个别用户高频调用打满模型资源池；针对付费 / 免费用户配置差异化限流阈值。
4.实现对话缓存与结果去重机制，对相同入参（图片特征、提问文本 + 宠物档案信息）做哈希摘要校验，缓存命中时直接返回历史推理结果，减少重复调用大模型；对高频相似问诊请求做本地缓存兜底。
5.搭建向量知识库 RAG 链路，使用 LangChain 的文档加载、文本切分、向量化组件，对兽医文献、养宠手册、常见病症资料做向量化入库；Agent 在推理时优先召回相关参考资料，作为上下文注入 Prompt，约束大模型回答，减少幻觉，提升养宠建议专业性。
6.实现 Agent 记忆分层管理，区分短期会话记忆和用户长期宠物档案记忆；短期记忆保存在会话上下文，控制 token 长度避免超限；长期记忆从数据库读取宠物疫苗、病史、过敏信息。