“模型”

控制流：If/else条件节点含表达式求值，For-each循环节点含并行度与早停，

人工参与：审批节点（发Slack/邮件含同意/拒绝按钮），表单节点收集结构化

集成与触发：触发节点（webhook、cron定时、事件总线），连接器市场

监控与部署：执行历史、从任意步骤重放/调试，每步延迟/token/成本看板，

多模态对话系统

构建多模态对话系统，支持文本、图像、音频和视频的统一理解与生成， 适用于智能客服、教育陪伴与多模态AI助手。

统一消息与会话层：多模态消息Schema（文本、图像、音频、视频、文件附件），

输入理解：文本（分词、意图分类、实体抽取），图像（目标检测、OCR、

响应生成：文本流式生成，图像生成（DALL-E/SDXL）含风格控制，TTS含音色

记忆与个性化：长期用户画像（偏好、历史、声纹），从多模态上下文抽取实体

实时与流式：WebSocket低延迟流式（打断/抢话），部分ASR结果+增量LLM解码，

安全与部署：全模态内容审核（文本NSFW、图像NSFW、音频），PII脱敏、用户

基准套件管理：精选基准（MMLU、GSM8K、HumanEval、TruthfulQA、MT-Bench），

人工评测：成对比较UI（A vs B）含量规，单轮绝对评分（Likert量表），

AI Agent工具调用框架

构建AI智能体工具调用框架，支持工具注册、函数调用协议、沙箱执行与多步规划， 适用于可执行任务型Agent与自动化操作场景。

工具注册与Schema：装饰器注册工具（Python）或函数包装（TS），自动生成参数

沙箱执行：代码执行工具在隔离Docker/Firecracker容器运行，资源限制（CPU、

内置工具库：网页搜索（SerpAPI/Tavily）、HTTP请求、代码解释器，文件读写

安全与治理：工具级RBAC（哪个Agent/用户可调哪个工具），参数清洗（SQL注入、

测试与部署：单元测试Schema校验与参数清洗，集成测试用Mock LLM跑ReAct循环，

提示词工程管理平台

构建提示词工程管理平台，支持提示词版本管理、A/B测试、变量模板化与效果评估， 适用于团队协作的LLM应用提示词全生命周期管理。