一、Supervisor意图路由主控Agent精准识别售前咨询、订单问题、售后服务、投诉四类意图，分流到对应的处理链路；同时设计多轮对话状态机，支持意图修正与平滑切换。二、记忆与会话持久化短期对话记忆使用Redis，长期用户画像与历史工单使用PostgreSQL持久化，保证更换会话后仍能识别老客户。

一、多源文档解析管道支持PDF、Word、Excel等主流格式的统一解析，制定「段落级+语义级」两种粒度的切片策略，构建高质量索引。二、三路混合召回同时运行三路检索：向量语义检索（理解意思相近但措辞不同的问法）、关键词检索（精确匹配专有名词与编号）、知识图谱路径检索（找出文档之间的关联关系）。三路结

一、双任务共享编码模型基于BERT-base-Chinese构建单模型多任务架构：底层共享编码层，上层分别接安全分类头（正常/广告/色情/暴力/政治敏感五分类）与情感分析头（正面/负面/中性三分类）。一个模型同时输出两个结果，比跑两个独立模型节省近一半资源。二、推理服务提供实时分类与批量审核两类接口

系统基于MCP（ModelContextProtocol）协议规范构建，共四个核心模块：一、MCP协议网关把订单管理、库存调拨、物流追踪、财务对账等20+业务接口封装为标准化MCPTools，统一每个工具的输入/输出Schema。使上层Agent与下层异构系统彻底解耦——新增一套业务系统只需实现一个

系统按一条完整链路设计：用户提出需求-任务拆解-多源检索-结构化生成-质量评估-人工精修。共六个核心模块：一、Coordinator任务拆解引擎接收「撰写某行业报告」这类自然语言需求，自动拆解为6-8个子任务（宏观环境-市场规模-竞争格局-财务对比-风险提示），并构建任务依赖图（DAG），无依赖的节

1）设计数据处理主模块，提高测试数据处理效率；2）根据产品属性，自动化剔除异常数据，不让异常数据参与测试报告结果，以免影响测试结果真实性，提高测试数据准确性；3）自动化生成测试结果，以图表等可视化形式展示。可根据客户具体需要，以不同形式展示。实现个性化定制。

1、支持静力学、动力学、热力学等多个模块2、支持展示3D模型、网格划分、边界荷载设置等操作，将原先商业软件复杂冗余流程简洁化3、支持计算结果的后处理云图展示4、支持企业间计算作业的流转，项目管理

围绕智媒大模型，实现知识库构建、多语种翻译、多模态内容生成、智能教字人、AI文案写作、智能内容审校等功能，提升了客户的数据处理能力和业务效率；另外通过私有化部署更好地保护了数据安全。

平台功能包括：场景配置，新建或删除场景、上传基准数据，可添加订单动态到达、设备故障等事件并设置到达频率、数量、交期松紧、故障率等参数；算法配置，接入并选择不同的调度算法，既有启发式规则也有强化学习算法；仿真参数，设置时钟推进方式和运行时长；运行仿真，由算法在每个决策点做出拆批、设备指派和开工时间决策

1、自动识别表头与列类型：智能判断首行非空行作为表头，自动识别日期列、数值列、分类列2、数据清洗：自动删除全空行、完全重复行，过滤无效水印行3、格式标准化：将多种日期写法（2026/3/5、3月5日、2026-03-05）统一为YYYY-MM-DD；将带货币符号、千分位、空格的金额转为标准数字4、统