业务和功能介绍
EduPilot 是一套已完成端到端开发的多模态教学智能体系统，定位于“教师备课共创助手”。项目不是停留在单轮文案生成，而是形成了可运行的业务闭环：输入需求与资料、系统生成课件与教案、教师反馈后定向改写、最终标准化导出。
当前版本已落地的核心成果如下：
1. 双通道交互输入：前端同时支持文字输入与语音输入；在浏览器语音识别不可用时，可自动切换录音上传并调用后端转写接口。
2. 多模态资料接入：支持上传并解析 PDF、Word、PPT、图片、视频等资料，形成结构化参考信息。
3. 参考资料与意图绑定：前端将 reference_materials 与 intent_bindings 一并提交，后端按绑定关系参与研究与生成。
4. 多智能体协同生成：系统采用 planner、researcher、designer、writer、coder 五节点主链路，支持首次生成与反馈再生成两种工作模式。
5. 检索增强可配置：提供 hybrid、local_only、web_only 三种研究模式，可按课堂场景切换本地知识库与联网检索策略。
6. 多产物交付：主流程自动输出 AST 与 HTML 课件；通过导出接口可生成 PPT、Word、PDF 等交付物。
7. 实时进度与断线容错：WebSocket 推送节点状态，连接中断时可通过待发消息队列与 resume/feedback 接口继续任务。
当前版本已落地的核心成果如下：
1. 双通道交互输入：前端同时支持文字输入与语音输入；在浏览器语音识别不可用时，可自动切换录音上传并调用后端转写接口。
2. 多模态资料接入：支持上传并解析 PDF、Word、PPT、图片、视频等资料，形成结构化参考信息。
3. 参考资料与意图绑定：前端将 reference_materials 与 intent_bindings 一并提交，后端按绑定关系参与研究与生成。
4. 多智能体协同生成：系统采用 planner、researcher、designer、writer、coder 五节点主链路，支持首次生成与反馈再生成两种工作模式。
5. 检索增强可配置：提供 hybrid、local_only、web_only 三种研究模式，可按课堂场景切换本地知识库与联网检索策略。
6. 多产物交付：主流程自动输出 AST 与 HTML 课件；通过导出接口可生成 PPT、Word、PDF 等交付物。
7. 实时进度与断线容错：WebSocket 推送节点状态，连接中断时可通过待发消息队列与 resume/feedback 接口继续任务。
项目实现
基于 LangChain 的 Multi-Agent 核心编排与开发（Python）：
使用 Python 结合 LangChain/LangGraph 框架，从零主导开发「规划-答疑-评估」多角色 Multi-Agent 协作拓扑。摒弃轻量级可视化工具，通过底层代码构建复杂的 State Graph 流转逻辑，实现教学任务（如知识点溯源、错题解析）的精细拆解与闭环交互，深度优化 Agent 调度链路，稳定支撑 10+ 高并发学生会话场景。
端到端 RAG 全流程构建与 Milvus 深度整合：
设计并落地高可用的 RAG 全流程链路，底层弃用默认轻量库，全面接入 Milvus 向量数据库以支撑海量题库与教辅资料的高效并发检索。针对教材文档设计“基于知识点逻辑边界”的智能切片与混合检索（Keyword + Dense）策略，使答题幻觉率下降 55%；此外，开发基于意图路由的 Vision/Text 多模态联合调度机制，支持复杂数理图形题的自动化解析。
AI 大文本生成逻辑优化与推理强化：
攻坚教学场景下的 AI 大文本生成逻辑（如长篇幅知识点串讲、定制化长文本学习报告）。通过构建深度 Prompt Pipeline，在长文本生成中引入多步 CoT（思维链）+ Self-Reflection（自我反思）机制，有效解决模型在输出长篇幅推导过程时的逻辑灾难问题，使大模型解题步骤拆分的正确率及教学解析的连贯性提升 30%。
使用 Python 结合 LangChain/LangGraph 框架，从零主导开发「规划-答疑-评估」多角色 Multi-Agent 协作拓扑。摒弃轻量级可视化工具，通过底层代码构建复杂的 State Graph 流转逻辑，实现教学任务（如知识点溯源、错题解析）的精细拆解与闭环交互，深度优化 Agent 调度链路，稳定支撑 10+ 高并发学生会话场景。
端到端 RAG 全流程构建与 Milvus 深度整合：
设计并落地高可用的 RAG 全流程链路，底层弃用默认轻量库，全面接入 Milvus 向量数据库以支撑海量题库与教辅资料的高效并发检索。针对教材文档设计“基于知识点逻辑边界”的智能切片与混合检索（Keyword + Dense）策略，使答题幻觉率下降 55%；此外，开发基于意图路由的 Vision/Text 多模态联合调度机制，支持复杂数理图形题的自动化解析。
AI 大文本生成逻辑优化与推理强化：
攻坚教学场景下的 AI 大文本生成逻辑（如长篇幅知识点串讲、定制化长文本学习报告）。通过构建深度 Prompt Pipeline，在长文本生成中引入多步 CoT（思维链）+ Self-Reflection（自我反思）机制，有效解决模型在输出长篇幅推导过程时的逻辑灾难问题，使大模型解题步骤拆分的正确率及教学解析的连贯性提升 30%。
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基于springboot的云之家OA和纷享销客数据交互插件
1. 立项背景和目标
公司同时使用云之家 OA（审批工作流）和纷享销客 CRM（客户/业务对象）两套系统，审批环节产生的业务数据（如订单审批、出差申请、报销流程等）需要回写到纷享销客对应的业务对象，原生云之家无法直接对接纷享销客的 OpenAPI，且双方系统在数据格式、鉴权方式、加密机制上完全不同（云之家采用 AES/ECB/PKCS5Padding 加密推送，纷享销客采用 OAuth2.0 + Bearer Token 鉴权）。本项目（mlxcl-middle）作为云之家与纷享销客之间的轻量级中间服务，承接云之家审批推送、解密、解析、调用纷享 OpenAPI 回写等完整链路，实现审批数据从 OA 到 CRM 的自动化流转。
2. 软件功能、核心功能模块介绍
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纷享销客 API 代理（POST /middle/fxiaoke/testapi）：作为纷享销客 OpenAPI 的统一入口，对外屏蔽鉴权细节，接收 dataObjectApiName + objectDataId 后自动识别预制对象（如 PersonnelObj）和自定义对象（ApiName 以 __c 结尾），分别路由到 /cgi/crm/v2/data/get 或 /cgi/crm/custom/v2/data/get 接口查询详情，并自动注入 x-fs-userid、x-fs-ea 等业务 Header。
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3. 业务流程、功能路径描述
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基于python的K3ERP接口服务
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2. 软件功能、核心功能模块介绍
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大型企业级ERP
本系统是为万人企业集团量身打造的大型ERP管理系统，涵盖财务、采购、生产、库存、人力等十余个核心模块，全面支撑集团及下属多家分子公司的日常运营与管控需求，助力企业实现集团一体化精细管理。
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六、审批工作流模块
支持按金额阶梯、事项类型、组织层级灵活配置审批流程，覆盖采购、付款、报销、合同、人事变动等超200种审批场景。审批进度实时追踪，有效提升集团管控效率。
七、经营决策看板
内置经营分析驾驶舱，通过图表实时呈现各分子公司收入、成本、利润、库存周转等关键经营指标，管理层一目了然掌握全局经营状况，为精准决策提供数据支撑。
数智管理平台
1.针对企业内部管理的公共平台，包含审批流程操作
2.核心模块人员起底，专业群组，自查填报等模块，包括平台的人员流动，人员打标以及审批流等基本操作
3.业务上人员从各个省份进行上报，各个省份权限管理员通过审批操作通过人员进入系统人员起底资源池
用户行为数据分析看板系统
1、立项背景和目标
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3、业务流程、功能路径描述
用户进入系统后，可直接在首页看到全局趋势概览，包括24小时行为分布柱状图、畅销产品排名等。如需深入了解特定用户，可在查询框输入用户ID，系统调用后端API查询数据库，返回该用户的画像标签和行为明细，并生成可视化图表。产品分析同理。整个流程从输入到结果展示控制在3秒以内。
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