全行业 AI 智能体 SaaS 平台 | 多 Agent 协同营销 / 客服 / 内容生成系统

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。

项目采用分层化架构：底层选用通用开源 Qwen2 系列大模型作为基座，依托 PyTorch+Transformers 完成模型权重加载、文本分词与预处理，搭配 4bit 对称量化压缩模型体积，基于 IPEX‑LLM 实现普通 CPU 服务器低成本推理部署，无需高价 GPU 硬件，一套基座模型可适配数十个细分行业业务需求；
后端以 FastAPI 搭建整套接口服务，使用 Docker 做容器化运维，实现环境一键部署、版本快速回滚；
前端基于 UniApp 开发小程序，借助原生 Canvas 在客户端动态拼接渲染海报，无需后端生成图片。
本人独立负责项目全链路架构设计、Qwen2 大模型性能调优、多 Agent 工作流开发、配置化模板引擎落地；自研配置驱动模板系统，运营通过 Excel 批量维护全行业海报模板，新增模板无需改动代码。项目落地阶段攻克 CPU 大模型内存溢出、小程序 OSS 图片跨域渲染、海量模板管理繁琐等痛点，通过量化压缩模型内存、配置 OSS 跨域白名单、模板配置和业务代码解耦逐个优化。产品提供全自动一键生成、自定义手动修改双使用路径，生成的宣传物料可保存本地相册、一键分发全社交平台，打通营销策划 - 内容制作 - 线上推广完整业务闭环。