🧠 J-AEIS — Agent Execution & Intelligence System

基于 OpenAI SDK + Streamlit + Function Calling 的企业级智能助手。上传数据、描述需求，自动分析并生成报告。

✨ 核心能力

🧠 智能分析

• 数据深度分析 — 麦肯锡/BCG 三阶框架（是什么→为什么→所以呢），透视、排名、异常检测、多 Sheet 对账
• 合同双层审查 — 15 项关键词快扫 + LLM 语义深审（中英文/否定句式/附件引用/不对等条款）
• 智能报告生成 — 自动大纲规划 → 逐段扩写 → 排版校对 → Word + PDF 双格式导出
• 通用文件解析 — PDF 全文搜索/分段精读、Word、PPT、图片、HTML、ZIP

🔬 技术亮点

• RAG 知识库 — ChromaDB 向量检索，上传文档自动切片索引，语义搜索精准定位条款
• Agentic 文档深研 — LLM 自主多步检索 + 交叉验证 + 来源追溯，像研究员一样工作
• 动态工具创建 — LLM 在安全沙箱内在线造新函数（内置 pd/np/plt），突破预设工具限制
• 真流式输出 — token 级别实时渲染，不用等完整响应，长报告也能边看边等
• 结构化输出 — JSON 模式强制合法格式，Skill 配置一键生成
• 自动重试容错 — 超时/限流/网络中断自动等间隔重试，用户无感知
• 并行工具调度 — ThreadPoolExecutor 最多 8 线程并行，响应时间大幅缩短
• 自审查机制 — 初稿 12 项质量核验（数据溯源/三阶穿透/套话清理/排版规范）

👤 用户体验

• 开箱即用 — 双击 启动Agent.bat 一键启动，安装依赖.bat 自动配置环境
• 智能 Skill 路由 — 说"快速看一下"自动切摸底模式，说"查一下合同"自动切文档深研
• 用量可视化 — 侧边栏实时显示 Token 消耗和估算成本，心中有数
• 后台无感索引 — 上传文件即刻可用，向量化在后台静默完成，不阻塞操作
• 会话不丢失 — SQLite 持久化 + 分析快照 + 滑动窗口压缩，刷新不丢、链接可分享
• 自定义角色 — AI 辅助生成专属 Skill，关键词自动匹配，侧边栏一键切换

🏗️ 架构

graph TB
    UI["🖥️ Streamlit UI"]

    UI --> Agent

    subgraph Agent["🧠 Agent 引擎"]
        direction TB
        Loop["主循环"]
        Stream["流式输出"]
        Retry["重试容错"]
        Track["用量追踪"]
        Skill["Skill 路由"]
        Loop --- Stream & Retry & Track & Skill
    end

    Agent --> Tools

    subgraph Tools["🔧 工具层"]
        direction TB
        Excel["数据分析"]
        File["文件解析"]
        Contract["合同审查"]
        Dynamic["动态造工具"]
        RAG["知识库检索"]
    end

    Tools --> LLM
    Tools --> Storage

    subgraph Storage["💾 存储"]
        Session["SQLite 会话"]
        Vector["ChromaDB 向量"]
        USkill["JSON 角色"]
    end

    subgraph LLM["🤖 LLM"]
        API["OpenAI SDK<br/>Function Calling"]
    end

Loading

分析工作流

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant A as Agent
    participant T as 工具层
    participant L as LLM

    U->>A: 上传文件 + 提问
    Note over A: 关键词匹配 → 激活 Skill
    Note over A: 注入系统角色 + 分析规范

    loop 取证阶段
        A->>L: messages + TOOLS
        L->>A: tool_calls
        A->>T: 并行调度（最多8线程）
        T->>A: 工具结果
        A->>L: 喂回结果
    end

    Note over A: 证据 ≥ 2 → 进入写作
    Note over A: 大纲规划 → 逐段扩写 → 排版校对
    Note over A: 12 项自审查 → 修订
    A->>U: 流式输出最终报告

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界面展示

📦 安装

双击 安装依赖.bat（自动检测 Python → 安装依赖 → 配置引导），或手动：

pip install -r requirements.txt

🚀 启动

双击 启动Agent.bat，浏览器访问 http://localhost:8501。 首次在侧边栏填写 API Key 即可。

📁 项目结构

├── agent.py              # 主入口：Streamlit UI + Agent 循环
├── config.py             # LLM 与企业微信配置
├── skills.py             # 内置技能定义 + 用户 Skill 合并
├── session_store.py      # 会话持久化 + 快照 + 上下文压缩
├── rag_store.py          # RAG 知识库：向量检索 + 文档索引
├── user_skills_store.py  # 用户自定义 Skill 存储（JSON 持久化）
├── requirements.txt      # Python 依赖
├── 安装依赖.bat           # 首次安装脚本
├── 启动Agent.bat          # 日常启动脚本
├── .gitignore
├── tools/
│   ├── excel_tool.py     # Excel/CSV 全生命周期工具
│   ├── file_tool.py      # 通用文件解析（PDF/Word/PPT/图片等）
│   ├── contract_tool.py  # 合同双层审查引擎
│   └── dynamic_tool.py   # 运行时动态工具管理器
└── docs/                 # 用户手册 + 开发手册 + 图表源文件

🔧 配置

编辑 config.py 或通过环境变量：

变量	说明	默认值
OPENAI_API_KEY	LLM API 密钥	—
OPENAI_BASE_URL	API 地址	your-api-url
OPENAI_MODEL	模型名称	your-model