##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

1.**PDF基础处理**PDF多文件合并、文档拆分，按页码范围拆分导出；页面旋转、页面删除、页面顺序重排、页面裁剪。2.**PDF压缩优化**压缩PDF体积，平衡画质与文件大小，适配邮件上传、网站附件大小限制。3.**格式互转**图片转PDF；PDF导出图片；基础PDF与文本格式互相转换。4.**

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

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设计并落地智慧环保与智能生产运营平台，搭建业务、IoT、数据、AI四层应用架构；统筹WMS/MES类中后台模块，覆盖物料、危废、产线、设备、仓储检测等业务域；建设工业知识库问答、Agent智能数据分析、自然语言查数、报表看板等功能，支撑企业安全合规、降本增效和精细化运营。

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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