功能模块 说明实时动作识别 从监控视频中识别"长毛刷刷洗"和"短毛刷刷洗"动作，输出动作类别与起止时间流程合规判定 自动统计各动作时长，判断是否满足洗消规范要求异常告警 检测漏刷、时长不足等违规行为，实时推送至管理端可视化追溯 在视频上叠加识别结果，支持回放与人工复核

核心功能模块：①信念内核：每个Agent有独立信念文件（人格/业务红线/经验记忆），决策由信念驱动路由，90个信念锚点+三层结构（L0核心/L1应用/元层指导思想）。②活体知识治理：常用信念越用越强（C2经验回灌），过期信念30/60/90天自动降权（C1僵尸检测+strength衰减），信念漂移学

6大功能模块：（1）视频管理，支持MP4/AVI上传删除列表、智能分类、实时骨骼连线标注与角度叠加；（2）骨骼识别，YOLO17关键点检测、MySQL持久化、CSV角度时序导出；（3）角度/动力链计算，手肘、膝、肩等多关节5维追踪与NBA球星模板匹配；（4）AI建议，规则引擎+可选QwenLLM生成

系统包含6大功能模块：（1）多模态文件上传与解析器，支持PDF论文、CSV测井数据、SVG地震剖面、TXT背景材料；（2）多智能体编排（orchestrator、literature_mining、geo_expert、data_profiling、hypothesis_generator、crit

-评测集管理：黄金样本（输入+期望要点）的创建、版本管理与批量执行-LLM-as-a-Judge自动评分：用大模型对输出质量自动打分（准确性/完整性/格式合规多维度）-评分偏差处理：内置位置偏好消除（AB顺序交换）、多次采样平滑评分漂移、评分理由留痕可审计-多模型/多版本对比：同一评测集横向对比不同

-需求解析与用例生成：输入需求描述，自动生成覆盖正常流/边界值/异常场景的结构化测试用例-提示词模板体系：内置用例生成模板，支持按测试类型（功能/接口/异常）切换生成策略-Few-shot优质样本：将团队历史优质用例作为示例样本喂入提示词，提升生成质量与团队风格一致性-质量保障流水线：输出格式与字段

1.回复公司内专有知识2.进行BI看板直接查询3.通过模型对之前数据进行分析，预知风险4.基于原有流程提供API接口，ai查验上传数据是否完善5.简化ai生成视频流程，一件自动化生成视频

接收多份Excel/CSV（表头不同、合并单元格、重复行均可），自动完成字段映射与清洗，输出标准化数据表和汇总报表（同比环比、门店或人员排名、品类分布），并用大模型自动生成文字摘要。同时生成校验报告，把缺失值、异常值、重复项标红，问题在交付前暴露。支持网页上传，也支持命令行和定时任务：每月自动执行，

个人量化交易决策辅助系统。从第一性原理出发，通过"做多vs做空"AI辩论机制，去伪存真。信号：拉取K线→AI辩论引擎→生成BUY/SELL/WAIT信号信息：输入股票代码，实时拉取K线+新闻+情绪，AI三维综合分析数据库：8张表浏览/搜索/增删改/CSV导入导出设置：APIKey、资金参数、自选股、

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