业务和功能介绍
设计并实现了一套具备自发规划与多维检索能力的对话式多智能体系统。系统通过解耦决策层与执行层，实现高层策略与底层动作的独立演进；决策层负责全局任务分解与动态路径优化，执行层则调用多维检索工具完成信息获取与操作反馈。在动态上下文环境下，该系统能够精准分派子任务至对应智能体，并驱动长链条流程自动闭环交付，显著提升了复杂场景下的协同效率与任务完成可靠性。
项目实现
1、Orchestrator-Workers模式实现：采用 DeepAgents 构建中心化调度主智能体，主智能体通过语义分析，动态决策是否需要激活网络搜索助手、结构化数据查询助手或RAG专家助手，实现了跨域信息的自适应调度。在 Prompt 中强制引入“先规划、后执行”的思维链约束，要求主 Agent 必须先生成执行序列，并根据各子助手反馈的中间结果动态修正后续规划。
2、会话级状态管理与上下文隔离：使用LangGraph的状态持久化能力实现，确保 Agent 在多轮任务中具备精准的记忆追溯能力。通过动态注入“工作环境指令”，在 Agent 逻辑层实现 session_dir 强绑定。利用 ContextVar 将会话身份下沉至最底层工具函数，确保多用户并发执行时文件产出的物理隔离与安全性。
3、RAG检索能力：文档层实现PDF/DOCX/TXT自动化解析，结合MD5指纹去重与增量更新，并通过文本分割器保证语义完整性；检索层采用BM25、Jieba分词和关键词提取与向量检索融合策略，同时引入RFR重排序算法显著增强长文本条文召回；对话层基于LangChain打造ReAct自主决策智能体，以思维链引导工具调用和多轮上下文理解。
4、过程可观察性与实时反馈链路：通过astream实时拦截model节点、tool 节点及 subagent 节点的执行快照。基于 WebSocket 协议，将 Agent 的思考过程、工具调用细节及子任务切换实时上报至前端，解决了长链条 Agent 任务中的黑盒等待焦虑。
2、会话级状态管理与上下文隔离：使用LangGraph的状态持久化能力实现，确保 Agent 在多轮任务中具备精准的记忆追溯能力。通过动态注入“工作环境指令”，在 Agent 逻辑层实现 session_dir 强绑定。利用 ContextVar 将会话身份下沉至最底层工具函数，确保多用户并发执行时文件产出的物理隔离与安全性。
3、RAG检索能力：文档层实现PDF/DOCX/TXT自动化解析，结合MD5指纹去重与增量更新，并通过文本分割器保证语义完整性；检索层采用BM25、Jieba分词和关键词提取与向量检索融合策略，同时引入RFR重排序算法显著增强长文本条文召回；对话层基于LangChain打造ReAct自主决策智能体，以思维链引导工具调用和多轮上下文理解。
4、过程可观察性与实时反馈链路：通过astream实时拦截model节点、tool 节点及 subagent 节点的执行快照。基于 WebSocket 协议，将 Agent 的思考过程、工具调用细节及子任务切换实时上报至前端，解决了长链条 Agent 任务中的黑盒等待焦虑。
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```bash
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cmake ..
make
# 运行
./server# 高性能多 Reactor WebServer（基于 C++）
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