业务和功能介绍
智能体决策时往往需要兼顾实时性、协同性和鲁棒性，为了解决智能体在高维状态空间中长期决策困难的问题，本项目提出一种多智能体协作对抗方法。该模型可以：
1.构建拟真的城市对抗环境模型，支持多类智能体的交互与博弈；
2.通过强化学习提升多智能体协作与对抗能力，兼顾同构与异构智能体；
3.提高收敛速度和奖励回报率。
该模型构建了真实对抗环境，采用近端策略优化的AC结构，结合嵌入方法解决异构智能体的空间差异；还设计了自适应经验采样模块，融合 on-policy 与 off-policy 数据，提高经验利用率并加快收敛速度；最后采用了权重继承机制，在智能体消失时将其策略传递给队友，保证任务执行的连续性和快速适应性。
系统运行流程包括四个阶段：首先进行初始化与建模，设置城市环境和智能体组别；其次是交互与训练，由AC网络输出动作并进行价值评估，将状态与奖励存入经验池；接着在策略优化阶段，通过近端策略优化结合自适应采样不断改进策略，同时利用嵌入方法保证异构智能体的训练一致性；最后进入分布式执行，各智能体基于局部观测独立决策，并通过权重继承保持协作，从而实现最终目标。
1.构建拟真的城市对抗环境模型，支持多类智能体的交互与博弈；
2.通过强化学习提升多智能体协作与对抗能力，兼顾同构与异构智能体；
3.提高收敛速度和奖励回报率。
该模型构建了真实对抗环境，采用近端策略优化的AC结构，结合嵌入方法解决异构智能体的空间差异；还设计了自适应经验采样模块，融合 on-policy 与 off-policy 数据，提高经验利用率并加快收敛速度；最后采用了权重继承机制，在智能体消失时将其策略传递给队友，保证任务执行的连续性和快速适应性。
系统运行流程包括四个阶段：首先进行初始化与建模，设置城市环境和智能体组别；其次是交互与训练，由AC网络输出动作并进行价值评估，将状态与奖励存入经验池；接着在策略优化阶段，通过近端策略优化结合自适应采样不断改进策略，同时利用嵌入方法保证异构智能体的训练一致性；最后进入分布式执行，各智能体基于局部观测独立决策，并通过权重继承保持协作，从而实现最终目标。
项目实现
本项目由我一人负责，环境建模集合数学方法采用Python编写出仿真框架，支持动态变化的建筑物和目标点等。策略优化基于PyTorch深度学习框架实现，核心是带RNN的AC网络，并引入嵌入方法解决异构状态与动作空间差异。经验采样模块融合 on-policy 与 off-policy 策略，采用自适应采样机制提升数据利用效率。
项目实施过程中遇到三类难点：一是异构智能体的空间差异，传统方法难以统一处理，本项目通过向量嵌入映射到共享空间，使不同智能体能够在统一特征空间中协作学习；二是策略收敛与训练效率，为避免策略更新过大引发不稳定，采用近端策略优化的裁剪目标函数，并结合自适应经验采样加快收敛速度；三是任务连续性与鲁棒性，智能体在对抗中可能消失或失效，本项目设计了权重继承机制，使剩余智能体能够快速接管任务，提升整体系统的适应性与稳定性。
项目实施过程中遇到三类难点：一是异构智能体的空间差异，传统方法难以统一处理，本项目通过向量嵌入映射到共享空间，使不同智能体能够在统一特征空间中协作学习；二是策略收敛与训练效率，为避免策略更新过大引发不稳定，采用近端策略优化的裁剪目标函数，并结合自适应经验采样加快收敛速度；三是任务连续性与鲁棒性，智能体在对抗中可能消失或失效，本项目设计了权重继承机制，使剩余智能体能够快速接管任务，提升整体系统的适应性与稳定性。
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基于AI 驱动的行程规划-旅游问答应用
背景：传统旅行规划信息分散在各攻略平台，用户需自行跨渠道查景点、比门票、算预算、排行程，耗时且难以个性化；通用对话助手也无法对 "城市 + 预算 + 天数" 这类结构化输入做建模。目标：构建一个以 LLM 为核心的智能旅游助手 —— 输入目的地、预算、天数即可自动生成结构化行程规划（每日上午 / 下午 / 晚上安排、景点介绍、交通建议、预算分配、小贴士与注意事项），并提供流式 AI 旅游问答，以移动端优先的形态交付。
1. 行程规划模块（Home / Detail）：表单选择并校验目的地、预算（≥100 元）、天数（1–30 天），支持热门城市快捷选择；后端调用大模型按固定 JSON 结构生成行程，结果页以折叠卡片展示每日日程、预算分配、小贴士与注意事项，支持失败重试与超时友好提示。
2. AI 对话模块（Chat）：支持自由提问与快捷问题，采用 SSE 流式逐字渲染，带 "正在思考" 状态；行程详情页可一键携带城市上下文进入对话。
3. 个人中心模块（Profile）：注册、登录、退出（用户名密码 + 头像，localStorage 持久化）；历史记录区分对话 / 查询两类，支持滑动删除、一键清空与 20 条进度提示，点击可回跳对应行程或聊天；收藏与设置页当前为占位。
4. 后端服务模块（travel-II）：Express 提供 /api/travel/recommend、/api/travel/chat 及心跳接口；通过 LangChain ChatOpenAI 统一封装，支持 SiliconFlow / DeepSeek 双模型供应商切换。
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- 个人中心流：登录 / 注册 → Profile → 收藏 / 历史 / 设置；历史条目点击回跳对应行程或聊天。
投资数据实时采集
1、立项背景和目标
在量化分析、竞品监控及业务运营中，经常需要实时追踪网页上的关键指标（如股票行情、商品价格、实时流量数据等）。传统爬虫难以应对现代前端框架的动态渲染和复杂的反爬机制，人工监控又效率低下。本项目旨在基于Python与Playwright打造一套稳定、高效的实时采集工具，实现网页量化数据的自动化监控与留痕，为业务决策提供持续的数据支撑。
2、软件功能、核心功能模块的介绍
本项目核心功能模块包括：
自动化渲染与采集模块：基于Playwright驱动浏览器，自动访问目标页面，并智能等待JS内容渲染完毕，精准提取动态生成的指标数值。
定时监控模块：支持自定义时间间隔，周期性提取页面数据，持续监控数据变动情况，实现实时追踪。
数据导出与留存模块：将采集到的动态数据自动整理，并直接导出为Excel/CSV等表格文件，方便后续的数据分析与本地留存。
3、业务流程、功能路径描述
用户配置目标网址与采集频率 -> 程序启动Playwright无头浏览器 -> 访问页面并等待指定元素渲染完成 -> 按设定周期提取页面动态指标数值 -> 数据清洗与格式化 -> 导出为表格文件并持久化存储 -> 进入下一轮监控循环。
帮助文档
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