摘要：
品牌舆情监测Agent系统基于多Agent协作架构，通过Collection、Sentiment、Hotspot、Warning、Report五大Agent串并行协同，实现从多渠道采集、情感分析、热点识别到风险预警的全流程自动化。系统支持周期性和专题性两种报告模式，自动生成可视化HTML报告 阅读全文
posted @ 2026-05-10 09:15
谭文涛博士
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摘要：
主题类公众号文章撰写Agent系统，通过5个Agent串行流水线协同工作（起源提炼 → 信息收集 → 大纲生成 → 文章撰写（含AI配图）→ 润色升华），实现从信息提炼、素材收集、大纲设计、文章撰写到润色升华的全流程自动化 阅读全文
posted @ 2026-05-09 07:31
谭文涛博士
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摘要：
事件类公众号文章撰写Agent系统应运而生，采用5个Agent串行流水线架构，实现从历史事件筛选、信息采集、大纲生成、正文撰写到润色升华的全流程自动化。系统具备智能事件筛选、搜索增强采集、AI配图生成等核心能力，最终输出精美的HTML可视化文章 阅读全文
posted @ 2026-05-08 09:03
谭文涛博士
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摘要：
智能招聘面试评估Agent系统基于多Agent协作架构，实现从简历解析、岗位匹配、多维评估到面试决策的全流程自动化。系统通过5个专业Agent协同工作，从技术能力、软技能、文化匹配等维度量化评估候选人，自动生成结构化评估报告和面试问题清单 阅读全文
posted @ 2026-05-07 10:25
谭文涛博士
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摘要：
传统招标文件撰写依赖专业人员经验，耗时数天且标准不一，尤其在AI项目招标中，技术参数、评审标准、知识产权条款等专业内容易遗漏或不规范。本系统面向AI项目招标场景，采用7个Agent（需求解析Agent、招标公告撰写Agent、技术需求书撰写Agent、招标文件格式整理Agent、标的评审方案Agent、标的合同草案撰写Agent 和 汇总整合Agent）串行流水线协作模式，用户仅需输入一段话的建设需求，系统即可自动完成需求解析、招标公告、技术需求书、投标文件格式、评审办法、合同草案等全流程生成。通过智能化的需求结构化提取和跨板块一致性校验，确保招标文件的完整性和专业性，将传统数天的工作压缩至分钟级，大幅提升招标效率和质量 阅读全文
posted @ 2026-05-06 11:21
谭文涛博士
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摘要：
基于百度大模型培训课程套餐体系的智能课程推荐系统，采用串行流水线模式，3个Agent协作完成从需求分析到培训课程方案输出的全流程 阅读全文
posted @ 2026-05-05 10:31
谭文涛博士
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摘要：
基于大模型的多Agent协同发票报销系统，支持网约车、餐饮、通讯费三类电子发票的自动解析、分类、信息抽取与报销提交 阅读全文
posted @ 2026-05-04 09:08
谭文涛博士
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摘要：
在RAG（检索增强生成）系统评测中，高质量的问答对数据集是验证系统效果的关键。传统方式依赖人工从文档中逐条编写问题和答案，耗时耗力且难以规模化，成为制约RAG评测效率的主要瓶颈。
本系统通过多Agent协同架构，实现了从PDF文档到问答对的自动化生成。系统利用MinerU API精准解析PDF（支持公式、表格、OCR），采用双Agent并行出题策略，同时生成直白问题和逻辑推理问题两类题型，并基于Jaccard相似度智能去重。整个过程从文档解析、文本切片、题目生成到Excel输出全流程自动化，大幅降低了人工成本，提升了评测数据的生产效率，为RAG系统的快速迭代和效果验证提供了可靠的数据支撑 阅读全文
posted @ 2026-05-03 11:17
谭文涛博士
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摘要：
在商业合作中，合同审查是法律风控的核心环节，但纯人工模式面临耗时费力、标准不一、遗漏风险等痛点，尤其在合同数量激增时，法务团队极易陷入疏漏危机。伴随大语言模型与法律知识图谱技术的突破，智能法律合同审查Agent应运而生。它能深度理解合同语义，自动比对条款、识别缺失要素与高风险内容，并生成修改建议。其核心价值在于：将审查周期从天级压缩至分钟级，释放人力；统一标准，精准风控 阅读全文
posted @ 2026-05-02 08:24
谭文涛博士
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摘要：
在我们做新产品上市发布时，经常需要去调研一下市场，做市场洞察、客户当前痛点的捕捉，然后想办法突出我们产品的亮点。另外还要结合不同渠道的特点，针对行的做各个渠道的发布推广策略，因此一个产品的“发布策划方案” 是非常熬人的。今天给大家分享的 “智能产品发布策划Agent” 可以轻松帮您解决这件事请 阅读全文
posted @ 2026-05-02 08:21
谭文涛博士
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