本系统针对大模型餐饮问答虚构餐厅、上下文膨胀、工具难复用等痛点，基于A2A+MCP协议搭建多Agent架构，支持找餐厅、查菜品、在线订座等7类业务意图。构建MySQL餐饮知识库，结合Overpass爬虫采集2000+真实餐厅POI，采用静态知识库与实时API双通道，有效抑制模型幻觉。通过中心化路由调

项目名称：基于PyTorch的深度学习视觉智能分析系统项目介绍：本项目围绕计算机视觉与深度学习技术，设计并开发智能视觉分析系统，支持图像分类、目标检测、语义分割等核心算法任务，可面向不同业务场景进行模型定制、训练优化与推理部署。核心技术：深度学习框架：PyTorch、TorchVision计算机视觉

**基础工程已确认的能力：**提供用于开发大模型应用的交互界面，将工作流、RAG知识检索、智能体能力和模型管理纳入同一平台。用户可围绕业务需求组织应用流程，结合知识检索与模型能力构建应用，便于集中理解和维护各个环节。**特色方向：**现有工程资料涉及智能体工作流及Multi-AgentUI联调，可作

通过自上而下的特征融合与横向连接，FPN能够将深层的语义信息与浅层的高分辨率细节信息有机结合。这一策略既能有效管理计算资源，避免显存过载，又能保证在特征提取过程中不丢失微小缺陷的关键纹理与形状信息，实现精准捕捉。

基于ApifyActor实现TikTok、Instagram热门视频采集，完成字段归一化、去重入库、热度分计算及手动/定时同步；接入Kimi视频理解与ASR语音识别（whisper-large-v3），通过FFmpeg抽帧、提取音轨，实现热门原因分析、上升原因分析与视频内容理解；实现AI素材图生成链

1、Commercial
Plan
在单品+⽉/周维度导⼊销售⾦额计划2、⽀持时间维度的拆解，最终⽣成单品+天维度的销售⾦额计划3、⽀持根据⾦额计划和件单价换算数量计划4、⽀持指标在不同维度的展⽰和对⽐5、维护参与forecast的品类范围6、维护peak
forecast中使⽤的sub_cat组即

从0到1独立完成生产级AI应用平台的开发、部署与持续迭代，覆盖Next.js前端、FastAPI后端与PythonAI服务三端；以AI编程范式为核心研发方式，独立交付效率显著领先传统团队。•多Agent编排：基于LangGraph构建多智能体解读架构，按业务模块拆分专职Agent与工具调用链路，支撑

整体架构亮点：1.采用AI智能体编排架构，基于LangChain搭建可配置Agent工作流，可快速新增养宠垂直智能体（问诊、喂养、驱虫、训练等），新增能力无需重构主链路，快速上线迭代。2.分层解耦设计，将业务服务、Agent编排层、大模型调用层、多模态推理服务、存储层隔离；大模型服务波动、推理超时不

1.多格式文档解析：集成pypdf库，支持上传PDF及TXT文件，自动提取并清洗文本内容。**>2.精准的RAG问答：通过精心设计的SystemPrompt，严格限制大模型“只回答文档里有的内容”，找不到就回答“未提及”，杜绝AI幻觉。**>3.极简的云端体验：基于Streamlit构建无需部署复杂

本项目为独立研发的AIWeb应用系统，旨在提升电商与自媒体人的内容生产效率。核心功能包含:1.多风格智能生成：用户仅需输入商品名称，系统通过接入DeepSeek大语言模型API，结合内置的Prompt工程逻辑，一键生成闲鱼搞笑、小红书种草、专业数码等多种风格的爆款文案。**2.极简交互：基于Stre