业务和功能介绍
本项目为 AI 多 Agent 自动化办公系统，旨在解决企业日常办公中重复、繁琐的流程化工作，通过大模型驱动的多智能体协同，实现文档处理、智能问答、流程自动化等核心功能。系统核心模块包括：1. 智能文档解析 Agent，支持 PDF/Word/Excel 等多格式文件自动提取关键信息、生成摘要；2. 流程自动化 Agent，可自定义工作流，自动执行数据录入、报表生成等任务；3. 智能问答 Agent，基于企业私有知识库，提供精准的业务咨询服务。用户可通过可视化界面快速配置 Agent，无需代码即可搭建专属自动化办公系统，大幅提升办公效率，降低人力成本。
项目实现
本系统采用 Python+Flask 后端架构，结合大模型 API 搭建多 Agent 协同框架，整体采用微服务设计思路，各 Agent 模块解耦，支持灵活扩展。我负责全栈开发，包括后端 API 接口开发、Agent 逻辑编排、数据库设计与前端交互实现，最终实现了支持 3 类核心 Agent、10 + 自动化场景的完整系统，可将企业日常办公效率提升 60% 以上。开发过程中，核心难点在于多 Agent 的任务调度与上下文同步，通过设计基于消息队列的异步调度机制，解决了 Agent 间任务冲突与数据一致性问题；同时针对大模型调用成本高的问题，通过 prompt 优化、上下文压缩等方案，将 token 消耗降低 40%，保障了系统的经济性与稳定性。
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旅行社订单管理后台-启游星saas系统
产品模块：酒店/包房，机票/切位，门票，一日游，跟团游，打包产品。
订单模块：对接OTA，代下单，订单确认，收款，申请付款，发票
财务：对账，收付款，佣金，结账，发票（可接电子发票）银行日记账。
报表：收益报表，客户报表，业绩报表等。
旅游大数据推荐系统
1. 立项背景和目标
1.1 立项背景
文旅行业数据量激增，景点信息分散杂乱，传统方式难以高效处理和分析。为实现旅游数据的自动化采集、深度分析与可视化应用，构建旅游大数据推荐系统，助力文旅数字化升级。
1.2 项目目标
完成携程景点数据爬取、分布式存储与清洗，构建分层数据仓库；
实现景点数据多维度分析，挖掘评分、热度、价格、地域分布规律；
开发数据可视化大屏，直观展示统计结果，支撑运营决策；
搭建后台管理系统，实现景点管理、数据仪表盘与精准推荐。
2. 软件功能、核心模块介绍
数据采集模块：Python 爬虫抓取携程全国景点数据，含 25 个关键字段，输出 CSV 文件。
大数据存储模块：搭建 Hadoop+Spark+Hive 集群，构建 ODS/DWD 分层数据仓库，实现数据分布式存储与管理。
数据清洗分析模块：PySpark+Hive SQL 完成数据清洗、去重、标准化；实现评分 / 价格 / 热度分档、区域统计、综合评分建模等多维度分析。
数据可视化模块：DataEase 制作数据大屏，生成柱状图、饼图、雷达图、地图等，直观呈现数据。
后台管理模块：基于若依框架开发，实现景点信息管理、数据仪表盘、图表接口开发与优质景点推荐。
3. 业务流程、功能路径
整体流程：数据采集 → 存储 → 清洗 → 分析 → 可视化 → 后台管理与推荐
采集：Python 爬虫爬取携程数据，导出 CSV。
存储：HDFS 上传数据，Hive 建库建表。
清洗分析：Spark 清洗数据，Hive SQL 多维度分析，结果存入 MySQL。
可视化：DataEase 连接 MySQL，设计并发布数据大屏。
后台：若依框架开发管理系统，实现数据展示、管理与推荐功能。
哈尔滨美食评分小程序 - 多平台聚合餐厅排行榜
立项背景与目标：哈尔滨年均游客超亿人次，美食选择是核心痛点——各平台评分分散（携程、美团、大众点评、抖音），缺乏统一客观的排名参考。本项目整合四大平台数据，为本地居民和游客提供一站式哈尔滨餐厅综合排行榜，降低决策成本。
核心功能模块：① 排行榜首页 — TOP 3 领奖台展示 + 完整排名列表，12种菜系分类筛选（东北菜/俄式西餐/烧烤/铁锅炖/小吃/清真/火锅/韩餐/自助等），4种排序方式（综合推荐/评分最高/评价最多/抖音热度），星级可视化评分，排名升降箭头，骨架屏加载。② 餐厅详情页 — 轮播图、三平台评分明细、招牌菜品列表、一键地图导航、外链跳转美团/大众点评。③ 附近餐厅 — 基于地理位置距离排序，地图导航。④ 搜索筛选 — 关键词搜索 + 分类/区域/排序组合筛选 + 历史记录。⑤ 设置中心 — 深色模式、省流量模式、自动更新、缓存管理、意见反馈。
业务流程：用户进入排行榜首页 → 按菜系/区域筛选 → 按排序方式浏览排名 → 点击餐厅进入详情查看多平台评分和招牌菜 → 一键导航或跳转外部平台下单。每周一凌晨云函数自动更新评分数据。
香港空气污染感知智能导航地图系统
本项目是一套面向香港地区的“空气污染规避导航系统”，目标是在传统最短路径导航基础上，引入空气污染数据分析能力，为用户提供更加健康的出行路线规划方案。
传统地图导航通常仅考虑距离、时间或拥堵情况，而本系统会结合香港区域空气污染数据，对道路进行污染权重分析，尽量减少用户在出行过程中暴露于高污染区域的时间，适用于步行、骑行等对空气质量较敏感的场景。
系统支持用户在地图中自由选择起点与终点，并通过后端智能路径规划服务生成污染暴露更低的路线。用户可在地图中实时查看路线结果、污染热力覆盖区域以及导航路径。
核心功能包括：
1. 香港区域地图浏览与定位
基于 Mapbox 实现高性能地图渲染，支持地图缩放、拖拽、定位及路径展示。
2. 自定义起点终点选取
用户可自由点击地图选择任意地点作为导航起点与终点。
3. 污染规避路径规划
系统综合道路长度、区域污染浓度等多维数据进行路径计算，而非简单采用最短距离算法。
4. 污染热力数据可视化
通过自定义 Tile 图层将污染数据叠加至地图，实现污染区域可视化展示。
5. 后端路径计算服务
所有路径规划逻辑均运行于服务端，移动端仅负责交互与结果展示，便于后续扩展复杂算法。
该系统适用于智慧城市、绿色出行、健康导航、环保监测等相关领域，也适合需要自定义路径规划逻辑的地图类应用场景。
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