自研企业级AI基础设施平台，提供知识库管理、意图识别、模型路由、Agent工作流编排与微服务治理能力。基于Java17+SpringCloudAlibaba微服务架构，深度集成LangChain4j、LangGraph4j，降低企业AI应用开发门槛与运维成本。技术架构：•六大层次：接入层→网关层→智

基于AgenticFusion已构建的Milvus体检健康知识库，开发AI执行层服务，专注增强型RAG检索、AIOps智能运维、垂直领域微调与ReActAgent工具集。通过RESTAPI被AgenticFusion的工作流节点调用，形成“基础设施+智能执行”的混合架构。技术栈：Python3.10

1.具体功能模块：项目包含多模态图像预处理模块、轻量化ViT特征提取与融合模块、模型量化与剪枝模块、训练与微调模块、推理部署模块。其中预处理模块负责红外与可见光图像的对齐、归一化及增强；特征融合模块采用轻量化LightViT网络实现跨模态特征交互；量化剪枝模块用于压缩模型体积、提升推理速度；部署模块

本系统是一套六层深度检测引擎，对标番茄小说200+维度AI审查标准：?句式层（Critical级）·关联词密度检测（正常

核心功能模块1核心排产功能：1.1销售订单管理1.2产线与产能管理1.3物料与BOM管理1.4排产求解：a）基于MILP数学优化，求解全局最优排产方案;b)支持8条业务约束规则（4硬约束+4软约束）;c)支持多维成本目标函数优化（交期、批量、拖期、库存、优先级等）1.5排产结果展示:a）：以表格形式

支持PDF，word，文本形式上传的简历优化，明确自己的技术栈后会根据技术栈的不同推荐用户会有不同的契合度，在各个公司招聘信息后方附带公司官网便于人才去直接沟通公司招聘部门，部分公司附带电话，设置有用户端和管理端用邮箱注册即可，根据上传简历判断能力投递后回复自动生成该岗位适用于简历的面试通稿

知识库数据库定点更新，每次查询都有logs管理，查询结束自动生成交付物可编辑，页面显示历史查询可显示记录，单次查询无记忆系统，接入搜索、网页浏览、文件解析、代码执行、报告生成等工具模块，并优化调用逻辑与异常处理，调整Prompt结构、角色设定、任务规划规则与输出格式，降低回答偏差，提高连续任务跟踪能

基于PythonTkinter库搭建可视化交互界面，采用模块化设计实现文件管理、文本编辑、格式调整三大核心模块，开发完成文件读写、撤销重做、文本查找、字号自定义等核心功能，通过事件绑定实现用户操作的实时响应，并负责交互逻辑优化、多维度系统测试与运行稳定性调优。

核心模块24个，全部≤300行，380个自动化测试。Router智能分类（关键词零Token直连+LLM兜底），Orchestrator调度引擎（支持并行执行+断点续传），Evaluator独立AI审查（防讨好偏差），Guardrails三层安全围栏（格式+逻辑+语义+AI降级），Approval四

依托自研算法模型，提供智能分析、数据处理、精准预测、自动化决策能力，可对接多类业务场景，降本提效、优化流程，支持灵活配置与迭代升级。可做数据精准，推测，预算，加密