系统包含麻将规则环境、自博弈数据生成、PPO强化学习训练、League训练、BehaviorCloning、DAgger、模型评估、ONNX导出以及Android端视觉识别和本地推理等模块。训练系统允许AI通过大量自博弈持续改进策略，并使用独立评估流程比较不同版本模型强度。移动端通过计算机视觉识别牌

评分点自动裁缝，素材自动清洗，提交自动定时，招标文件自动拆解，评分点自动生成，应答漏达强制提醒。根据投标方本身的特点、数据基础和历史案例，自动根据当前项目自动匹配匹配度，自动生成问答拆解招标文件，补充行业禁品方案

这是一个循环的这个智能体，它不需要人的参与，从L1直接晋升到L3无人职守状态，无论是什么项目，只要把本系统嵌入到或者是膨化到项目的内部或者是可触达的节点上就可以自动把本项目的性能发挥出来，并且直接辅助原项目文件智能化的运行

为您运行智能体执行循环——模型调用、MCP工具、技能、沙箱、审批、上下文管理和会话状态——并通过三种方式暴露：聊天UI、带TypeScriptSDK的HTTPAPI，以及可嵌入的UISDK。

1.读入订单明细、前段报价、海运报价（20GP/40GP/40HQ整柜价和拼箱W/M价）、后段报价和规则表；2.自动选择起运集拼港和目的港；3.装箱方案：自装整箱、拼装整箱、交散三种方式按成本自动选择，柜型从20GP/40GP/40HQ里挑最省的；4.约束：体积和重量装载上限、禁混品类对、必须单独成

五阶段状态机（侦察→扫描→验证→利用取证→学习→报告）全链路漏洞挖掘引擎：侦察阶段子域名发现与技术栈指纹建模攻击面；扫描器只做CVE匹配、模式扫描与智能Fuzz产出候选；验证器经误报特征库过滤、payload二次复现、OOB带外回连（盲注/SSRF/Log4Shell）与授权范围内最小证据取证后才定

框架采用Supervisor/Executor双LLM角色架构：Supervisor从SQLite规范化状态恢复任务租约并做单次决策，Executor在类型化任务内执行有界回合，每轮freshepisode、不依赖会话记忆。确定性代码负责范围校验、任务租约、trace级证据溯源（每条观察必须落到命令

1财务经营驾驶舱老板和财务打开即见的经营总览：核心指标一屏呈现，趋势、结构、异常一目了然。2智能问数用自然语言直接问数据，无需会SQL、无需等排期。系统自动理解问题、生成查询、返回结果与图表。3应收管理与现金流预警把"事后发现"变成"事前预警"，让资金风险提前暴露。

系统功能模块包括：①手册知识库——42款车型3846份维修手册（含扫描件）的版面解析与图文提取、语义切片并完成图文对齐21万余片段、向量与ES混合检索；②多语言问答——8语种ASR语音提问、语种识别与路由、跨语言Rerank、带引用与配图的步骤化生成、TTS语音播报；③术语治理——12400条8语种

系统采用端云双层架构。端侧在28台边缘节点部署INT8量化的轻量CV专业模型，单帧推理45ms、25fps实时处理，五场景毫秒级初筛，召回优先、仅事件片段回传（带宽节省98%）；云端以微调多模态大模型进行多帧上下文综合判断，结合天气、施工区白名单、事故库做外部校验后自动确认或驳回事件，误报样本回流持