平台以多智能体协同为核心，覆盖导购全链路，主要功能模块如下：1、智能导购工作流：基于LangGraph状态机构建意图识别与条件路由，按用户意图分发至商品推荐、售前咨询、下单购买、售后知识讲解等Agent节点，支持多轮对话记忆与会话主动停止。2、商品推荐/售前咨询Agent：结合用户画像与商品库完成选

智能体系统接收用户业务请求，自动理解意图，动态匹配可用工具，按业务流程串行/并行调用工具，汇总工具返回结果生成回答。支持工具配置化接入、工具描述管理、调用日志记录，后续新增工具不需要改动Agent核心代码。

系统采用摄像头实时捕捉用户动作，mediapipe提取骨骼关键点，bilstm做时序分类来识别动作阶段，准确率高达94%。动作评估部分使用yolov8-pose，前端页面实时展示，延迟100毫秒以内。

实现了企业档案管理局、事实值录入、数据采样（手动/自动）、数据对比、审计打分、人工核验、优化建议、报表输出、复检等。对接了deepseek、豆包、元宝、千问等AI智能体。还实现了一个宣传网站，用于系统介绍和宣传引流。

本项目主要围绕纸质笔录与审讯音视频记录的智能语义核验展开，构建集**OCR文字识别、ASR语音转写、文本预处理、大模型语义分析、异常问题识别及核验报告生成**于一体的智能核验系统。系统通过OCR技术将纸质笔录图片转换为电子文本，通过ASR技术将审讯音视频中的语音内容转换为文本；在完成文本清洗与格式标

AI加持、中文友好的接口自动化测试框架（Python）零代码基础也能写接口用例：YAML描述、全中文报错、支持中文比较符；内置规则引擎可从OpenAPI/Swagger文档一键生成用例，接入大模型后还能自动补充边界场景。特性：（1）低代码：YAML写用例，不懂Python也能上手（2）中文友好：中文

文字识别模型：流水线主要由目标检测，文字检测，以及文字识别三大模块构成。1.目标检测：从用户上传的证件图片中检测证件目标。2.文字检测：从证件图片中检测出文字区域。3.文字识别：从文字区域图片中识别出文字。

千雪是一个多进程、多服务架构的跨平台AI智能体系统，核心是分层解耦与可扩展性设计：①服务拆分——主系统（FastAPI）、独立记忆服务、心跳服务、语音服务（STT/TTS）与Web管理台各自独立进程，经统一消息路由串联；②分层记忆数据流——感知层→体验/信息双轨长期记忆→梦境巩固（L0→L1→L2）

面向园区设备巡检场景，把巡检规范、设备手册构建成向量知识库，支持自然语言提问、答案溯源引用、巡检报告自动生成。代码已开源，可直接查看实现细节。作品链接：github.com/lijiajun2822168847/smart-park-ai-inspector

创研智链提供赛事发现与规则核验、参赛目标管理、项目材料解析与版本管理、证据型智能评审、教师复核、学生整改与增量复检、实时语音模拟答辩、AI数字导师、答辩薄弱项闭环、成果预检与最终交付等功能。系统以正式赛事规则、项目版本和真实材料证据为基础，通过多角色权限、审计记录和不可变版本机制，保证不同赛事目标下