Docker

用户可通过报障对话或服务表单描述故障现象，并选择设备、项目、控制系统版本和现场状态。系统自动识别问题意图，检索适用的操作手册、维护SOP、故障码、技术公告和历史处理经验，生成带来源、适用范围及风险提示的排查建议；当信息不足时，主动列出需要补充的诊断数据。系统还可同步形成工单标题、问题分类、优先级、设

一、Supervisor意图路由主控Agent精准识别售前咨询、订单问题、售后服务、投诉四类意图，分流到对应的处理链路；同时设计多轮对话状态机，支持意图修正与平滑切换。二、记忆与会话持久化短期对话记忆使用Redis，长期用户画像与历史工单使用PostgreSQL持久化，保证更换会话后仍能识别老客户。

一、多源文档解析管道支持PDF、Word、Excel等主流格式的统一解析，制定「段落级+语义级」两种粒度的切片策略，构建高质量索引。二、三路混合召回同时运行三路检索：向量语义检索（理解意思相近但措辞不同的问法）、关键词检索（精确匹配专有名词与编号）、知识图谱路径检索（找出文档之间的关联关系）。三路结

一、双任务共享编码模型基于BERT-base-Chinese构建单模型多任务架构：底层共享编码层，上层分别接安全分类头（正常/广告/色情/暴力/政治敏感五分类）与情感分析头（正面/负面/中性三分类）。一个模型同时输出两个结果，比跑两个独立模型节省近一半资源。二、推理服务提供实时分类与批量审核两类接口

系统基于MCP（ModelContextProtocol）协议规范构建，共四个核心模块：一、MCP协议网关把订单管理、库存调拨、物流追踪、财务对账等20+业务接口封装为标准化MCPTools，统一每个工具的输入/输出Schema。使上层Agent与下层异构系统彻底解耦——新增一套业务系统只需实现一个

系统按一条完整链路设计：用户提出需求-任务拆解-多源检索-结构化生成-质量评估-人工精修。共六个核心模块：一、Coordinator任务拆解引擎接收「撰写某行业报告」这类自然语言需求，自动拆解为6-8个子任务（宏观环境-市场规模-竞争格局-财务对比-风险提示），并构建任务依赖图（DAG），无依赖的节

核心功能模块包括：1、多格式文档解析入库：支持PDF、Word、扫描件OCR识别，自动切分语义段落并生成向量索引；2、混合检索引擎：结合BM25关键词检索与向量语义检索，通过bge-reranker重排序模型二次精排，Top-K召回准确率达92%；3、智能问答对话：支持多轮上下文追问，回答自动附带原

实时流式通道产出的数据结构与批处理语义一致，可统一纳入历史检索与洞察分析，实现全场景数据统一管理。该平台已在消费级GPU上验证近实时处理可行性，为医疗质量控制、合规审计和随访数据资产化管理提供了可积累、可回溯、可重复挖掘的一体化技术底座。

提供主播素材管理、任务队列、参考视频分析、风格配方、脚本与导演规划、Agnes视频生成、IndexTTS分段配音、HeyGem或Duix口型同步、候选质检、最终复核、包装与多平台发布计划。只读看板从真实运行目录汇总任务和产物，发布步骤必须显式批准。

提供素材新增、修改、删除和列表查询接口；MySQL数据同步至Qdrant；支持全量索引重建；按文案执行向量检索并结合多标签过滤；提供健康检查、OpenAPI文档和DockerCompose一键启动。冒烟测试覆盖CRUD、中文检索、标签筛选、同步与删除完整闭环。

系统包含运行总览、项目管理、任务状态流转、能力注册、审批队列、事件审计、告警观测、外部集成状态和LLM路由摘要等模块。控制台可按Project→Task→Capability→Event→State追踪执行证据，展示优先级、状态、关联项目、输入输出Schema、权限策略、配额和调用事件；敏感字段仅显

系统支持多书管理、章节编辑、角色与世界观管理、时间线和伏笔追踪、混合知识检索、AI改写扩写缩写、自动大纲生成、长篇批次生成与人工审批，并可导出Markdown、TXT和Word文档。演示数据仅用于展示产品能力。

ChiefMind提供统一智能体对话、自定义Agent创建与管理、多模型接入、文件上传、沙箱代码执行、工具组与Skill配置、MCP扩展、子Agent协作、会话记忆、执行日志和结果文件下载等功能。用户可通过自然语言创建带有专属SOUL、模型和能力范围的Agent。项目还落地了data-generat

融合大语言模型（LLM）、智能体工作流与振动信号分析算法，实现设备数据解析、元数据识别、频域特征提取、状态评估和诊断报告自动生成，支持基于ISO20816标准的设备健康等级判定与风险提示。

将非结构化工程文档、CAD图纸、设计规范及专家经验转化为结构化知识库，结合大语言模型（LLM）、RAG检索增强、知识推理与确定性规则引擎，实现工程需求理解、方案生成、参数推导、约束校验和结果追溯等功能，提升复杂工业设计场景下智能辅助决策能力。

●系统架构设计：主导构建模块化Agent架构，集成视频理解、行为分析、画像建模与LLM决策四大模块，支持实时流式处理与批量更新，系统日均处理视频50W+，用户行为日志2亿+条。●多模态：基于Qwen-VL实现视频帧语义分类，准确率达91.3%（Top-1）；融合YOLOv8（目标检测）、Whispe

1.WebSocket长连接接入：基于企业微信回调机制建立稳定长连接通道，实时接收消息事件，毫秒级响应。2.AI智能应答：对接大模型API+企业知识库（RAG），自动回答产品咨询、业务流程、常见问题。3.意图识别与多轮对话：识别用户意图，支持多轮澄清，复杂问题拆解引导。4.智能转人工：识别到无法处理

1、多智能体协作引擎—基于LangGraph构建Supervisor+4专家分层架构：知识检索专家（RAG+网络搜索）、报告生成专家（数据查询+方案撰写）、工况监测专家（设备故障/管线/安全诊断）、环境数据专家（天气/位置），Supervisor自动识别用户意图并路由至对应专家。2、RAG知识检索—

1.数据自动采集引擎：定时从电商平台抓取商品数据，支持多站点并发采集。2.数据处理管线：自动清洗、去重、分类、格式化，输出标准CSV/JSON文件。3.双通道支付系统：集成支付宝扫码支付和PayPal国际支付，付款后自动核验并跳转下载页。4.后台管理面板：实时监控数据量、订单记录、支付状态。5.自动

平台包含四大核心功能模块：一是多模型私有化调度模块，本地离线运行DeepSeek、Qwen通义千问大模型，同时集成图像识别、语音识别服务；二是全域大数据汇聚模块，对接集团各大异构业务系统，统一采集、清洗、归集全量业务与文档数据；三是RAG智能知识库模块，构建企业私有资料库，搭配专业提示词工程优化回答