##它解决什么多数「知识库」先切向量再找相似段。KSASNT走的是另一条路：**用上下文工程管住整段阅读预算**——先判断这篇是否值得读，再按块抽取与问题有关的句子，去重合并，最后作答并回写`[文档:行号]`。适合已经落在本地的制度、手册、纪要、技术说明，而不是公开网页搜索。---##处理链路![从

紧凑型本地多智能体运行时·纯Python实现·OpenAI兼容接口·内置ReAct循环、多Bot团队并发、流程定制、工具调用、安全沙箱、上下文管理与NiceGUI桌面前端。不依赖LangChain/LlamaIndex，可在离线/内网环境稳定运行。

平台以AI智能体为核心，支持单智能体、工作流、多智能体三种形态，已落地能耗预测、智能照明调优建议、文档摘要助手等智能体。能耗预测智能体：自动拉取历史用电数据，经代码节点压缩清洗后交由大模型建模，输出未来一个月逐日能耗预测、置信度、关键假设与风险提示，辅助能源计划复核。智能照明调优建议智能体：通过可视

零样本时序预测桌面工具。把的价格序列交给GoogleTimesFM，得到未来路径、分位区间，以及可核对的回测指标。取数→预测→判断这条路径值不值得信。

1、多角色协同：覆盖管理者、班主任、科任教师、学生和家长，按学校、任教班级及亲子关系控制数据访问范围。2、德育券与成长激励：维护六大美德及小券体系、进步等级和积分规则，支持编号券生成与打印、扫码发券、大券合成、奖励兑换及流水追溯。3、评价任务与审核：配置评价和挑战任务，支持学生“发光时刻”申报、连续

系统覆盖投研全链路，共六大功能模块：①数据中台：多源采集行情、财务、资金流、龙虎榜等数据，MySQL主库+MongoDB归档缓存，定时调度与断点续跑；②智能选股：五维加权评分引擎（趋势/资金/基本面/情绪/题材）+24套策略自动发现注册+TDX增强选股叠加层，输出并列增强分且不改动存量权重；③个股诊

一个独立的AIAgent框架—有状态UI·多模型·多Agent·27个内置工具·三语言·前后端隔离后端维护前端页面状态的完整镜像（DOM快照），前端只负责把快照渲染成DOM。状态变化→计算delta→推送到前端→精确更新。无需前端框架（React/Vue），纯原生JSESM实现。

主流程分四段：一、工单受理——录入工单号、服务器角色、紧急程度、任务描述；二、任务包组装——把工单拼装成结构化任务包，包含任务目标、环境线索、边界约束（如"数据必须来自真实命令输出，禁止编造""涉及删除、格式化、重启等危险操作先停下请求授权"）；三、人工审批——关键动作必须人工确认才放行，审批不通过

项目支持批量读取本地视频和图片素材，提取视频时长、编码、分辨率等基础信息，并围绕Vlog成片任务进行素材组织和自动化处理。工作流包含素材扫描、视频信息解析、候选片段组织、剪辑方案生成、FFmpeg视频处理以及成片输出等环节。同时保留A/B版本验证能力，可将不同剪辑策略生成的结果进行对比，方便继续调整

1.功能模块包含首页（目的地搜索、热门目的地推荐）、AI行程规划（出发地定位、日期与天数自动计算、出行方式/类型/兴趣/预算偏好设置）、AI对话规划师（多轮追问澄清需求、行程概要与确认）、行程结果页（全程路线地图、逐日打卡时间线）、出行安排（机票/高铁/酒店/旅行社三类选项的筛选与确认）、景点详情（