真实任务输入
围绕文件上传、表单输入与业务数据设计，不停留在静态页面。
可运行的 AI 应用工程作品集
让 AI 真正进入日常办公流程
从轻量办公工具到企业级 Agent，完整呈现需求理解、交互设计、模型编排、可靠性控制与部署交付。
7
个办公工具
5
个 Agent 项目
端到端
工程实现
AI Application Lab
项目运行概览
数据分析
趋势与异常已识别
文档总结
关键结论已提炼
多 Agent 工作流
执行链路可追踪
输入校验
过程可观测
结果可复核
工程能力
不只展示结果，也关注应用如何稳定运行
每个页面都围绕真实输入、清晰反馈与可验证输出设计，让 AI 能力落在完整的产品流程里。
结构化结果
把模型输出整理为摘要、指标、清单和可继续使用的交付物。
完整工程链路
覆盖前端交互、服务端处理、模型调用、状态管理与部署验证。
可靠性设计
通过校验、评测、降级与人工兜底控制 AI 应用的不确定性。
Agent 作品集
从模型能力走向可交付的业务系统
代表项目覆盖知识库问答、效果评测与多智能体编排，重点呈现工程决策和完整链路。
PROJECT 01可在线演示
企业知识库 / 客服工单
企业知识库工单助手
企业知识库问答、来源引用与低置信度转人工的完整 RAG 工程链路。
PythonFastAPIChroma
查看项目详情 PROJECT 02可在线演示
AI 工程化 / Prompt 评测
Prompt 评测与优化平台
把 Prompt 从临时文本变成可版本管理、可批量评测、可持续优化的工程资产。
PythonFastAPISQLite
查看项目详情 PROJECT 03可在线演示
办公自动化 / 多 Agent 编排
多 Agent 文档工作流
多智能体协同处理表格与文档，自动完成计划确认、数据分析、报告生成和下载。
PythonFastAPILangGraph
查看项目详情 三步完成一次 AI 办公处理
01
选择任务
从数据分析、文档理解、内容生成等办公场景进入。
02
提交内容
上传文件或填写必要信息，界面会明确展示输入要求。
03
获得结果
AI 完成处理并输出可阅读、可复核、可继续使用的结果。
实现说明
关于这些 AI 应用
这些项目是页面原型还是可运行应用？
工具和 Agent 项目均按真实应用链路组织，包含交互界面、服务端逻辑、模型能力与运行状态；可在线的项目会提供直接入口。
项目中使用了哪些 AI 工程方法？
作品覆盖 RAG 检索与引用、Prompt 版本评测、多 Agent 工作流、MCP 工具调用、结构化输出以及失败兜底等方法。
如何处理模型输出不稳定的问题？
根据场景使用输入校验、结构约束、置信度判断、自动评测、过程日志和人工复核，避免把一次理想回答当作完整方案。
可以从哪里了解项目的实现细节？
Agent 作品页展示每个项目的业务场景、技术栈、执行流程和工程亮点；关于页集中说明整体设计与工程能力。