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。
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。