智能体Agent：自动编排，理解用户意图，基于LLM的智能为用户提供服务。学术探索：接入LLM进行智能检索和报告的生成，让用户对文献有一个全局的概览及深度探索。文献解读：将文献按PICO原则进行解读，快速总结。课题撰写：按照国家、省市等基金项目结构信托LLM编写课题。知识库等：用户摘抄、收藏、上传的

系统包含五大功能模块：全身姿态感知采集模块、姿态重建与运动状态识别模块、AI智能体研判干预模块、向量知识库与用户画像模块、移动端可视化与MCP跨应用调度模块。全身姿态感知采集模块：接收智能衣物多节点IMU传感器原始数据，完成数据校准降噪，获取24个关节原始运动数据。姿态重建与运动状态识别模块：对传感

把申论答题四步法（审题→找点→加工→书写）映射为LLM上下文压缩四阶段管线，在token预算内最大化事实保留率。已发布PyPI，GitHub/Gitee双平台开源。

系统包含仪表盘、用户管理、区域管理、座位管理、预约管理、违规管理、统计分析、系统设置八大模块。仪表盘展示总用户数、座位总量、预约数量、座位使用率核心指标，提供座位状态分布、预约趋势图表与最近预约记录；支持维护用户、图书馆区域与座位基础数据，管理学生座位预约订单，登记处置占座违规行为，完成业务数据统计

功能（九大块）1.智能对话：多模型、SSE流式、MBTI个性化、AI对答偏好、工具过程实时展示2.四层记忆：用户画像（带可信度/衰减）→事件记忆→长期知识→短期状态，检索按"相关度×重要性×新鲜度×可信度"评分3.文件工作区：Word/PDF/PPT/Excel/图片自动落盘，支持精确编辑（查找替换

平台包含Agent注册中心、模型与工具管理、数据源接入、项目管理、工作流配置、任务执行、运行记录、结果评估和权限审计等核心模块。工作流支持顺序、条件分支和并行节点，可组合专业Agent、模型调用、数据处理、外部工具及人工审核节点，并支持手动触发、定时调度和API调用。任务执行引擎负责节点调度、状态传

设计并实现了一套具备票房数据展示与票房预测功能的Web系统。系统经过数据爬取获取票房信息，并经过处理后以图表形式进行展示，支持筛选与对比分析。后端使用了Flask框架，系统前端页面、接口交互、业务逻辑与数据库模块均能够正常运行。

平台以AI素材理解和自动化处理为核心。原始视频上传后，系统通过多模态模型识别商品、人物、场景、动作、语音、字幕及镜头变化，将长视频自动切分为可复用片段，并根据片段内容和营销作用进行分类，形成结构化素材库。系统沉淀了多套标准化短视频剪辑方法，可按照“前段+中段”或“前段+中段+后段”等结构自动选择和编

本项目主要功能模块包括：一、知识库管理模块：1)内置12段示例知识库，覆盖部署、文档格式、数据安全、模型扩展四大常见问题，用户启动即用；2)支持上传txt/md文档作为业务知识库，系统按段落自动切分，无需手工标注或训练，5分钟即可完成业务知识库搭建；3)侧边栏实时显示知识库段落数，方便用户掌握知识库

平台主要包括渠道接入、广告投放、数据建设、决策分析和投手辅助工具五部分。渠道接入层对接Tiktok、Facebook、AppLovin及各类APP和网盟广告渠道，统一管理广告账户、授权信息、渠道配置及接口状态。广告投放模块将不同渠道的广告结构和操作方式进行抽象，支持在系统内完成商品、素材、落地页、受