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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植物识别
该项目聚焦植物生长状态智能化监测场景，是一套以 Java 后端为核心的物联网系统，通过对接专用植物监测摄像头设备，实现植物生长数据采集、设备管理、数据存储与分析的全流程管理，核心服务于园艺种植、农业科研、智能温室等场景下的植物生长监测需求。
核心业务场景
设备接入与管控：支持植物监测摄像头的远程接入，兼容 MQTT、RTSP 等主流物联网 / 音视频协议，可对摄像头进行远程参数配置（如拍摄频率、监测区域、分辨率）、在线状态检测、心跳保活，保障设备稳定运行。
植物数据采集与处理：采集摄像头拍摄的植物图像 / 视频流，以及集成传感器的温湿度、光照等环境数据，对原始数据进行清洗、格式标准化，过滤无效数据，为后续分析提供基础。
数据存储与管理：结构化存储设备信息、用户配置、告警规则等数据，非结构化存储植物图像 / 视频文件，支持数据的多维度查询（如按设备、时间、监测指标检索）。
告警与预警（扩展）：预留基于监测数据的告警规则配置能力，如植物叶片异常、环境参数超标时触发告警，适配农业生产中及时干预的需求。
核心功能模块
设备管理模块：提供摄像头设备的注册、绑定、注销、参数配置、状态监控功能，支持批量设备管理，适配多场景下的设备规模化部署。
数据采集模块：实现音视频流 / 传感器数据的接收、解析与预处理，支持高并发设备数据接入，保障数据采集的实时性。
数据存储模块：整合关系型数据库（存储结构化数据）、缓存（提升访问效率）、对象存储（存储非结构化文件），兼顾数据存储的性能与扩展性。
接口服务模块：基于 RESTful API 对外提供设备管控、数据查询等能力，支持与前端管理平台、第三方系统（如农业管理平台）对接。
整体而言，项目以 “轻量化接入、标准化处理、可扩展分析” 为核心设计，聚焦植物监测的核心数据链路，同时预留 AI 图像分析、多端可视化等扩展能力，适配不同场景下的植物智能化监测需求。
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Nexus-Mid
Nexus-Mid 旨在构建一个企业级知识与AI中间件平台。其核心目标是打破信息孤岛，通过统一管理企业核心知识资产，并利用生成式AI技术（RAG、摘要、分类）释放数据价值，为上层业务应用提供智能化的数据服务。同时，通过严格的RBAC权限控制，确保企业数据的安全性和隔离性。
软件功能与核心功能模块
1. 知识库管理
核心的数据存储与管理中心。
文档管理：支持多种格式文档的上传、解析与存储。
层级结构：采用无限层级的文件夹树形结构组织内容。
元数据与版本控制：完整记录文档元数据，并维护版本历史，支持版本回滚与对比。
在线预览：集成文件预览器，支持直接在浏览器中查看文档内容。
2. AI 智能处理
深度集成的AI服务，提升内容可用性。
智能分类：利用LLM自动将文档归类到特定业务领域。
智能摘要：自动生成长文档的精简摘要，帮助用户快速获取关键信息。
语义标签：自动提取文档关键词和标签，增强检索精准度。
搜索增强：利用“查询扩展”技术，生成用户搜索词的同义词，提升召回率。
3. 身份与访问管理
强大的多租户权限体系。
多租户架构：基于 Tenant 模型实现严格的数据隔离。
层级角色：支持角色继承（父子角色）及权限传递。
细粒度权限：
功能权限：控制对界面模块和API操作的访问。
数据权限：控制对特定知识库或文档的访问（行级安全）。
4. 交互式对话
对话式UI：用户通过自然语言与知识库进行交互。
RAG（检索增强生成）：根据用户问题检索相关文档片段（Embedding），结合LLM生成精准回答并标注引用来源。
业务流程与功能路径
数据入库流程：用户上传文件 -> 后端存入 MinIO -> DocumentParser
下载并提取文本 -> 文本分块（Chunking） -> 生成向量（Embedding） -> 存入向量数据库及关系型数据库。
AI Sidecar：并行触发 AI 分类与摘要任务，更新文档元数据。
权限校验流程：请求进入 TRPC Router -> 中间件校验 Session -> 验证 UserRole 及资源特定权限 -> 授权或拒绝。
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