Docker

功能介绍：面对商业客户端（tob）和个人客户（toc）的付费客户，我们做了以下几个核心板块：1.基于ECS的DNS缓存板块，客户可根据自己的业务需要持续温热缓存内的所有相关业务域名，保持业务持续稳定快速2.对于高保障用户的专属通道已经做到包括：缓存、转发路径、host命名、日志层面彻底隔离3.面向i

一套端到端多Agent智能研究系统，将研究规划、联网检索、私有知识库召回、内容分析、报告撰写、审稿修订和引用校验整合为自动化工作流，实现从研究课题输入到可追溯报告交付的完整闭环。多Agent协同编排：基于LangGraph构建Planner、Research、RAG、Analyzer、Writer、

系统提供珠宝电商内容生成、管理和审核的一体化功能。用户输入运营目标、目标受众、内容风格、发布渠道及专业领域后，系统自动生成多个内容选题并选定方向，规划文章大纲，撰写完整正文，优化渠道标题，同时生成摘要和封面或首图文案。审核模块对广告法风险、夸大表述、材质描述准确性和敏感内容进行检查；审核未通过时，工

折桂是一个混合引擎驱动的AI备考助手，采用代码驱动（MCPServer）+模型驱动（DeepSeek）分层架构，减少70%Token消耗。集成3个MCPServer（计算/匹配/校验），实现三层幻觉防御（输入校验+输出审核+系统熔断）。提供刷题复盘、模考分析、考前策略、学习计划、图片导入、速算练习、

一个具备长期记忆、情感演化与现实干预能力的本地化陪伴/协作智能体。基于Java生态开发的本地化AI智能体系统。核心集成LLM、向量数据库与Neo4j图数据库，构建了高性能多级长期记忆架构(LTM)与GAM-RAG混合检索模型。系统支持MCP协议工具扩展、SSE流式交互及3D记忆图谱可视化，实现了具备

项目主要包括任务调度、Agent管理、Provider配置、项目管理、资源锁控制、Revision历史、回滚操作和实时控制台等功能模块。系统由Brain/Orchestrator统一管理BackendAgent、FrontendAgent、ReviewAgent和TestAgent，负责任务拆解、任

VideoHelper是一款基于AI的智能视频学习助手，旨在显著提升视频分析、知识复习与内容总结的效率。它是您不可或缺的AI学习助手。本项目采用全栈Monorepo架构，集成了先进的LLM分析流水线。用户只需提供视频链接（如Bilibili,YouTube,TikTok）或上传本地视频，系统即可自动