基于 AutoGen 多智能体的微博内容广告精准投放系统产品系统

传统广告投放依赖人工配置策略，用户意图识别弱，广告和用户匹配度差，GMV 增长受限。本项目面向微博广告投放场景，基于 ReAct 范式搭建多智能体系统，自动解析用户博文、识别购买意图，自动匹配广告或者优质博文，实现投放策略自动化，提升广告转化与用户留存。

系统包含 3 个智能体技能模块：用户博文拉取、用户意图解析、广告主题向量化；包含粗召回 + 细召回双层检索链路、MCP 托管智能体调度服务。输入用户 uid 后，智能体自动完成博文拉取、意图提取、向量检索，自动返回 Top1 匹配广告或者博文，前端直接渲染内容，无需人工干预投放策略。

我主导多智能体架构设计、技能开发与落地。基于 AutoGen+ReAct 范式设计可复用技能；Jinna V4 完成意图、广告主题向量化存入 Milvus；实现粗召回、细召回两层匹配逻辑；采用 MCP SSE 托管模式部署智能体服务，实现技能自动调度。方案被搜索部采纳，申请发明专利 2 项，助力广告 GMV 提升。