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多源异构数据采集与元数据管理：通过Kafka监听设备数据流、FTP/SFTP采集文件数据。依据元数据标准文档进行数据清洗与统一汇聚，形成全局数据字典视图。知识图谱与图数据检索：基于Neo4j构建实体间的关系网络，支持复杂网络的分级查询与拓扑展示。智能任务编排与冲突消解：为排班与调度系统提供底层算法支

前端提供条件筛选、排序、统计概览、记录详情和历史指标图表；后端提供列表、详情、统计与历史查询接口。关注列表支持新增记录、更新备注和退出标记，数据通过数据库持久化。后台任务按计划执行源数据同步及指标处理，形成从数据处理到交互查询的流程。两张配图为依据已核查代码制作的架构概览和功能流程图，反映现有实现；

1.私有文献库：本地PDF批量上传、持久化存储、分类管理，数据全部落在本地`data/`。2.结构化抽取：基于LangGraph多阶段流水线抽取论文关键信息，反幻觉约束（只取原文明确信息，未提及即标「未提及」），支持逐字段手动修改。3.多篇对比：RAG检索原文片段，自动生成对比表格与深度分析报告，每

涵盖宏观、行业、市场三个维度的指标体系，自动计算、实时刷新，让研究员专注分析而非整理数据。1.自定义指标体系，覆盖宏观到微观2.数据更新后自动级联计算，无需手动干预3.多维图表对比，一屏看清趋势与背离

平台包含智能对话工作台、专业技能选择、任务创建与调度、多智能体运行、实时执行进度、历史会话、成果文件管理、用户与权限管理、知识库、后台管理及运行监控等模块。用户可以根据业务场景选择科研、工业、制造、演示文稿等专业能力，通过自然语言下达任务；系统自动匹配相应智能体、技能包或标准工作流执行，并实时展示排

生物行业实验室实验过程数据管理、生产派单、实验结果数据管理、样本管理、设备管理、物料管理，体现人、机、料、法、环，可以管理生产进度、样本项目、样本储存、报告、样本质控、生产全生命周期、可以自由组织工序流程