人工智能 小程序 软件定制 案例

核心功能模块： 智能拍照模块：通过一体机的高清摄像头，引导用户完成照片拍摄，并进行基础的人脸检测与图像预处理。 AI换装/人脸融合模块：这是系统的核心。用户选择心仪的虚拟服装、角色或背景模板后，系统调用AI模型，将用户的人脸精确、自然地融合到模板中，生成换装或合影效果图。 在线商城与支付模块：用户可浏览不同的拍照套餐、相框模板等商品，加入购物车并通过集成的移动支付（如微信支付）完成下单。 即时打印与电子交付模块：支付完成后，系统自动连接高清照片打印机完成照片打印；同时，电子版照片会通过小程序或短信发送给用户，方便分享和保存。 多端管理与监控模块： 管理后台：供运营方管理设备、模板、价格策略，并查看经营数据。 运营App：供现场运营人员远程监控设备状态、处理打印异常和退款等。 用户小程序：供用户查看购买记录、下载电子照片。 业务流程描述：用户在一体机触屏上选择喜欢的主题或模板 -> 根据引导完成拍照 -> 系统自动进行AI换脸/换装处理并预览效果 -> 用户满意后，选择购买套餐（如打印照片或获取电子版）-> 通过手机扫码完成支付 -> 系统自动打印照片并推送电子版到用户小程序

对于生物医药领域的专利分析，尽管有部分专利分析的研究成果发表在相关学术期刊，但分析的深度、宽度却不具有实用价值，以及缺乏技术壁垒。但由于缺乏标准化、透明性，方法论的欠缺，使得目前的专利态势分析缺乏统一性和可重复性。 我们通过深入了解客户需求，整合专利信息挖掘、生物信息学、人工智能等多学科方法，建立了一套系统化的生物医药靶点与化合物分析流程，构建了面向生物医药专利和文献数据的专业化挖掘分析平台，实现了靶点搜寻、靶点专利全貌分析、先导化合物发现、分子清单管理等核心功能模块。

立项背景：公众号内容创作依赖人工写稿和反复修改，效率低、质量不稳定。本项目旨在打造一个本地运行的"微信公众号多智能体创作工作台"，通过多个 AI 智能体协作，实现从选题素材到成品文章的自动化生产，让运营者只需提供主题或链接，即可获得可直接粘贴进公众号编辑器的高质量成稿。 核心功能模块：（1）多智能体协作编排——Main 智能体负责任务分发与交付，Writer 智能体负责撰稿，Publisher 智能体扮演主编，按 9 个维度百分制打分（90 分合格，含一票否决项），不合格自动打回重写，最多迭代 6 轮；（2）素材自动抓取——支持 GitHub 开源项目、网页链接、纯文字素材三种任务模式，自动抓取并清洗正文注入写作上下文；（3）"反思"经验库——审稿中发现的问题自动归档并按出现次数升级关注等级（L1→L4），升满后自动转为一票否决红线，使审核标准随使用不断进化；（4）配套能力——任务管理与持久化、可插拔写作技能（如爆款标题公式）、在线文件浏览编辑、模型与密钥热切换、token 用量与成本实时统计 业务流程：用户在网页端填写主题/素材与风格要求并提交任务 → 后端自动抓取链接素材 → Main 打包下发 → Writer 写稿 → Publisher 审稿打分 → 未达标则携带修改意见回炉迭代 → 通过后自动落盘生成 Markdown 源文件与内联样式 HTML（适配公众号排版，可直接粘贴发布）→ Main 生成交付说明。全程通过 WebSocket 逐字流式推送各智能体输出，用户可实时旁观、随时补充信息或取消任务。

系统核心功能模块包括:项目立项管理、合同管理(收入与支出统一建模,含付款、结算、变更、开票、产值)、招投标与相关方管理(供应商/分包方准入、年度比选、合格名录、黑名单)、施工技术管理(图纸会审、施工方案、技术交底、工法创新)、安全/质量/环境管理(危险作业、隐患排查、分部分项验收、环境监测、固废危废、职业健康)、设备物资管理(采购、库存、验收、维保、报废)、进度与成本管理(进度上报、产值归集、成本核算)以及报表中心与风险预警。 主要业务流程:项目立项 → 招标比选定标 → 签订合同 → 施工过程管理(技术交底、质量验收、安全环境管控) → 进度上报与产值统计 → 成本归集分析 → 竣工移交,各环节通过证书到期、整改超期、合同变更等规则自动触发预警。

- **基础聊天界面（GUI）** - 底部多行输入框：输入问题或聊天内容。 - 聊天消息展示区：按时间顺序显示对话，区分用户消息和 AI 消息。 - 发送按钮：点击后把输入内容发给 AI，并清空输入框。 - **与 DeepSeek 模型的问答能力** - 使用 HTTP POST 调用 DeepSeek 的聊天接口，将用户输入和历史对话一起打包为 JSON 发送。 - 解析 DeepSeek 返回的 JSON，提取模型回复文本。 - 将 AI 回复渲染为聊天气泡插入到界面中。 - **多轮对话与历史记录** - 在内存中维护一份对话列表，作为后续请求的上下文。 - 每次对话自动保存为本地 JSON 文件，包含消息角色、内容、时间戳和头像路径。 - 左侧“历史对话”列表可以随时打开旧对话并恢复到聊天窗口。 - **多模式 / 自定义模式** - 内置多种预设模式（如专业 / 简洁 / 友好 / 分析 / 创意等），适合不同场景。 - 支持完全自定义： - 自定义人设（System Prompt）：决定 AI 的说话风格和角色定位； - 专属欢迎语：每个模式有自己的欢迎文案； - 模式持久化：自定义模式保存在本地 properties 文件，下次打开仍然存在。 - **推荐问题按钮** - 每次 AI 回答后，根据内容自动生成 1~3 个可能的后续提问。 - 以按钮形式展示，点击即可直接继续追问，适合不知道该问什么的时候。 - **停止按钮（中断当前回答）** - 当 AI 正在生成长回答时，可以点击输入框旁的“停止”按钮终止本次请求。 - 停止后会立即恢复输入状态，并插入一条“回答已被中断”的系统消息。 - **对话管理与清理（在其他图片有体现故没放图）** - 顶部工具栏的 `➕` 按钮：新建一个空白对话，不影响已有历史记录。 - 顶部 `🗑️` 按钮：清空当前对话，并删除对应的历史对话文件。 - 左侧历史列表每一项右侧有小 `❌` 按钮，可以删除整条历史对话（包含对应 JSON 文件）。 - 聊天区中，每条消息右键菜单提供“删除该消息”，只移除当前气泡，不影响其他消息。 - **现代化界面与 Markdown 渲染** - 气泡式聊天布局，左右对齐区分用户和 AI。 - 支持 Markdown：代码块、列表、加粗等都能正常显示，更适合技术类答案。 - 支持深色/浅色主题、字体大小调整，让阅读更舒适。

围绕核心 AI Agent 的部署架构设计、调用链路的深度性能优化，以及面向垂直场景的特制 Skill 开发，存在一系列亟待攻克的关键问题。部署层面需解决模型服务化后的冷启动延迟、动态扩缩容与异构算力调度；调用优化则聚焦于构建异步流水线、智能缓存与请求合并策略，以降低响应时延和推理成本。特制 Skill 开发要求将领域知识、外部工具 API 与 Agent 推理闭环融合，形成可编排、可复用的专业能力单元。同时，还需应对多 Agent 协同通信、安全合规、效果评估与持续交付等衍生挑战。系统性解决这些问题，是智能体从原型走向高可用、低成本生产级落地的核心前提。

1、立项背景和目标 随着AI技术的发展，普通人也可以轻松生成高质量的图片、视频和音乐。但现有工具要么收费太高，要么操作复杂，对刚开始尝试AI创作的用户不够友好。我结合自己使用大模型API的经验，开发了一款集图片生成、视频生成、音乐生成于一体的多媒体创作工具，旨在降低AI创作门槛，让每个人都能免费体验AI生成内容的乐趣。项目灵感来源于我在AFAC比赛中使用AI API的经历，以及对TRAE Work工具的探索。 2、软件功能和核心模块介绍 图片生成模块：用户可自定义图片尺寸（宽/高），选择不同风格的图案类型（抽象图案、写实风格、卡通风格等），AI根据用户选择生成对应的图片。 视频生成模块：用户输入视频主题或关键词，AI自动生成短视频脚本并调用视频生成API产出视频。 音乐生成模块：用户选择音乐风格（古典/电子/轻音乐等），AI生成对应的音频文件。 参数配置面板：所有生成参数（尺寸、风格、时长等）集中在一个面板，用户可自由调整。 3、业务流程和功能路径描述 用户打开网页 → 选择“图片生成”/“视频生成”/“音乐生成” → 填写参数（宽高、风格、主题等） → 点击“生成”按钮 → 系统调用大模型API → 生成内容展示在页面上 → 用户可预览并下载。

1. 承担团队技术选型工作，推崇敏捷开发。 2.具有h5，vue，React，ReactNative，flutter,webgl ，h5 小游戏开发技能 3.微信小程序开发经验丰富及 taro、uni-app 多端开发 4. 熟练 JavaScript（ES6）、TpyeScript、node.js、Ajax、Jquery 、JSON、canvas、websocket 、flex、antUI、rem 、 animation、 SEO 优化等 Web 开发 5. 有 electron 经验，数据可视化大屏，AI 绘图系统 6.有带团队经验，有人工智能经验 7.关注前沿技术

一、立项背景与目标 在当前AI技术飞速发展的时代，各大互联网巨头纷纷推出了自己的大语言模型，像字节豆包、阿里千问、百度文心一言、腾讯混元、DeepSeek等。但对咱们企业用户来说，这些模型各自为政，接口不统一、调用复杂、成本难控制，就像走进了一个迷宫。 我们的目标很明确： 让企业用上AI，就像用电一样简单 。我们要打造一个超级连接器，把市面上最顶尖的AI模型都整合到一起，企业只要接入一个Key，就能自由调用所有模型，彻底解决多模型接入的痛点。 二、核心功能模块 多模型统一接入 目前已经打通了10余家主流模型厂商，包括字节豆包、阿里通义千问、百度文心一言、腾讯混元、DeepSeek、月之暗面Kimi、智谱GLM、OpenAI、Azure等。企业用户再也不用跟各家厂商打交道，一个平台Key走天下。 智能负载均衡与故障自愈 这是我们的核心竞争力之一。平台会为每个渠道配置多个原厂Key，当某个Key快到调用上限或者连续失败时，系统会毫秒级自动切换到健康的备用Key，确保业务永不中断。支持轮询、加权轮询、最少连接等多种策略，智能分配流量。 OpenAI兼容接口 我们提供完全兼容OpenAI格式的接口，企业现有的代码可以零成本迁移过来，不用改一行代码就能切换到我们平台，大大降低了迁移成本。 Token商城与支付体系 前端提供精美的套餐购买页面，支持开发者套餐、文案写作套餐、企业全能套餐，还能自定义Token数量购买。支付方面集成了支付宝和微信支付，支持网页跳转和扫码支付，支付成功后自动充值到账户，整个流程顺畅无比。 管理后台 管理员可以通过API管理所有渠道、Key、用户、订单和系统监控，随时掌握平台运行状况，做到心中有数。 三、业务流程 企业用户只需三步就能用上AI：第一步：注册登录用户访问平台，注册企业账号，登录后进入个人中心。 第二步：购买套餐进入商城选择合适的Token套餐，用支付宝或微信支付完成购买，余额自动到账。 第三步：获取Key调用在个人中心创建平台统一API Key，然后就可以用这个Key调用任意模型了。系统会自动处理负载均衡和故障切换，用户完全不用操心后端的事情。 四、竞争优势 相比市面上其他解决方案，我们有几个显著优势： 1. 一站式接入 ：一个Key搞定所有模型，不用跟多家厂商签约谈判；2. 高可用性 ：智能故障切换确保业务永不中断；3. 低成本迁移 ：OpenAI兼容接口，零代码改动即可迁移；4. 灵活计费 ：支持多种套餐和自定义购买，按需付费；5. 完善的支付体系 ：支付宝+微信双渠道，支付体验流畅。 目前市面上还没有能做到我们这么全面的产品，我们的目标是成为企业级AI服务的首选平台，让每一家企业都能轻松用上最先进的AI技术，提升效率

面向日常健身用户，解决运动记录分散、计划难坚持、缺少互动激励等问题。系统包含小程序端与管理后台：用户可注册登录、完成运动打卡、查看历史记录与趋势统计、设置每周训练计划、参与排行榜并发布社区动态；管理员可通过后台查看运营数据、管理用户与记录、审核社区内容、发布公告并导出 CSV。整体形成“注册登录—打卡记录—计划管理—数据统计—社交互动—后台运营”的完整业务闭环。

当下中小实体商户普遍缺少专职运营人员，存在活动策划耗时长、多平台营销文案编写效率低、宣传海报外包成本高的痛点；通用闭源大模型 API 调用资费不可控、数据外泄风险高，传统私有部署又面临 GPU 部署资费昂贵、难以适配细分行业规则的落地难题。 本项目基于阿里 Qwen2 全系列通用开源大模型做轻量化私有化落地，Qwen2 模型通用性极强，原生适配零售、餐饮、美业、教培、本地服务、企业服务全品类行业场景，支持行业微调与 4bit 量化压缩；项目搭建多智能体协同 AI 营销 SaaS 平台，采用 CPU 轻量化私有化大模型方案，大幅压低商家 AI 接入成本，全品类实体商户开箱即用。平台内置营销策划 Agent、文案生成 Agent、海报设计 Agent 三大智能体，可自动生成完整活动方案、适配朋友圈 / 抖音 / 小红书多平台文案、一键生成各类尺寸宣传海报；同时提供私有化部署服务，支持连锁品牌、政企服务商本地化部署，自定义行业知识库与专属素材模板，产品商业模式可全行业快速复制拓展。

一个以可视化工作流为核心驱动力的Agent调度平台。 通过多种可编排节点 ，我们实现了复杂AI任务的图形化流畅组装、 灵活调度执行。 可快速利用工作流编排能力实现业务需求 ，显著降低了AI应用集成的技术门槛 ，提升了智能系统的构建效率与可靠性。

本组件是高校的宿舍管理应用，支持高校宿舍管理员 、教职工对组织下学生考勤归寝状态进行管理。组件支持学生入住 、门禁权限下发 、门禁通行记录、宿管考勤记录数据查看，支持给学校管理员推送学生考勤数据和待办事件提醒。在疫情期间上线了宿舍疫情管理模块，支持查看入住人员的测温信息。

本产品是面向中小学的智慧体育综合管理平台，依托AI视觉识别和算法模型分析技术，为学校体育教学、测评、考试提供全流程的数字化解决方案。教师可以在教学助手小程序发起教学和体测任务，在教学管理平台可以查看学生运动成绩、指标建议和回溯视频数据，支持按校级和班级维度查看统计数据。区管可以查看区级学校汇总统计数据。

本项目是一个面向学生事务资料查询场景的 AI 问答工具，主要解决学生在阅读学生手册、校规文件和办事流程时查找困难、理解成本高、重复咨询多的问题。 系统支持基于已整理资料进行智能问答，用户可以咨询学籍管理、考试安排、奖学金、请假、处分、实践学分等规则类问题。项目提供普通回答和专业回答两种模式：普通回答适合快速查询，专业回答会补充依据、办理流程、可信度提示和必要的流程图说明。 系统还支持资料上传学习功能，可将 Markdown 或文本格式的规章文件加入知识库，使问答范围不局限于默认资料。整体目标是把分散、较长、阅读门槛较高的制度文件，转化为更容易理解和检索的交互式问答体验。

随着智慧物流行业的快速发展，物流领域的知识体系日益复杂，从业人员、学生和相关研究者在获取专业的物流知识时往往面临信息分散、查询效率低下的问题。传统的搜索引擎难以提供精准的领域知识问答服务，而通用的大语言模型又缺乏物流领域的专业知识，容易产生幻觉内容，回答的准确性和可信度无法保证。为了解决这些问题，本文设计并实现了一个基于检索增强生成技术的智慧物流RAG问答系统。

系统需要支撑高并发的实时电信号上传，并对接了深度学习模型进行电器类型识别。为此，我做了几个关键设计： 用 JWT 做无状态认证，保障 API 和 WebSocket 的安全； 用 WebSocket 把采样的电信号流式推送到前端，Vue 界面实时绘制波形； 用 Redis 做波形片段缓存、设备状态存储和分布式锁，防止多实例重复处理； 模型服务由 Python 团队使用 PyTorch 提供，我通过 gRPC 协议与之通信，利用 Protobuf 序列化提升性能，并针对长波形数据采用了服务端流式调用。

图3 （二）学习板块：系统课程+趣味实践 这是我们精心打造的Python学习核心区域，采用"双轨并行"的学习模式： 课程学习模块（如图4） ● 资源整合：精选B站等优质平台的Python基础、数据挖掘等系列课程 ● 分类清晰：按模块、方向进行分类，支持按需深入学习 ● 适配人群：从零基础入门到进阶提升，覆盖不同学习阶段 图4 趣味学习模块 这是我们特别设计的创新功能，将枯燥的编程练习变成有趣的挑战： 1. 拆解代码挑战：提供一段完整代码，要求分析其功能、逻辑和算法，培养代码阅读能力 2. 魔改挑战：给定代码和新的需求，需要修改代码实现特定功能，加深对Python语法和逻辑的理解 3. 代码溯源：从运行结果反推代码实现，锻炼逆向思维和问题分析能力 这种游戏化的学习方式让我们在测试中发现，用户的学习积极性显著提升，平均学习时长增加了40%以上。 如图5 图5 AI编程助教 这是一个24小时在线的智能助教，它的核心能力包括： ● 多模态输入：支持文字描述、代码截图、错误信息截图等多种提问方式 ● 智能诊断：快速识别语法错误、逻辑问题、运行时错误，并分析产生原因 ● 分级讲解：根据用户水平自动调整讲解深度，初学者讲得更详细，有基础的同学提供进阶知识 ● 标准化流程：每次回答按照"问题分析→解决步骤→代码示例→知识拓展"的顺序，帮助系统性理解 （三）发现模块：构建学习社区生态 学习不应该是孤独的，我们打造了一个活跃的编程学习社区： 交流圈 ● 热门话题：以弹幕形式滚动展示当前热门讨论话题，点击即可进入 ● 文章列表：支持"最热/最新/精华"排序，可按类型筛选 ● 互动功能：评论、点赞、分享，形成良好的学习氛围 社区互动入口 ● 代码分享墙：计划中的功能，用于展示优秀代码作品，支持双向学习 ● 学习小组：规划中的功能，支持组队学习、进度同步、相互监督 交流互助板块 ● 问题答疑：遇到编程问题可以发帖求助，社区成员或AI助手提供解答 ● 经验分享：学习心得、踩坑经验、项目总结都可以在这里分享 ● 知识沉淀：优质问答会被标记为精华，形成知识库 博客功能（如图6） ● 学习日志：记录每天的学习内容、心得体会、成长轨迹 ● 技术分享：发布学习指导、教程文章 ● 数据可视：查看自己的文章点赞量、浏览量、粉丝数 三、AI智能体应用（核心创新，如图7） 这是我们项目的最大亮点！我们基于Coze AI平台，设计并实现了五个具有实际应用价值的AI智能： 图7 场景一：AI智能招聘助理（校招小助手） 设计初衷：临近毕业时，我们发现很多同学因为缺少面试经验而紧张失常。如果能有一个AI面试官陪你练习，是不是能更从容地应对真实面试？

小米智能暖通服务是依托小米 IoT 生态与米家平台，面向家用及商用场景打造的全屋暖通智能控制解决方案，覆盖空调、地暖、新风、两联供等全品类暖通设备。服务以 “云端远程 + 蓝牙本地 + 语音助手” 多模态控制为核心，打通设备接入、智能联动、状态监控与运维服务全链路，兼容小米自有及主流第三方品牌暖通设备，实现一键化、自动化、可视化的智慧气候管理，解决传统暖通设备操作繁琐、无法远程管控、能耗高、维护难等痛点。

立项原因，快速对学生做的试题进行批改。 行业场景，为了解决辅助老师批改作业和学生做题后批改。 主要的功能模块，登陆模块，错题本，批改记录，单体批改，整页批改，跨页题批改，批量批改等。 错题本可以收藏批改的每一道题，把每一道题单独切分出来进行收藏。批改流程是，学生把做完的习题拍照后，系统自动切题，把每一道题进行批改和坐标识别。