基于 LangChain 的 Multi-Agent 核心编排与开发（Python）：
使用 Python 结合 LangChain/LangGraph 框架，从零主导开发「规划-答疑-评估」多角色 Multi-Agent 协作拓扑。摒弃轻量级可视化工具，通过底层代码构建复杂的 State Graph 流转逻辑，实现教学任务（如知识点溯源、错题解析）的精细拆解与闭环交互，深度优化 Agent 调度链路，稳定支撑 10+ 高并发学生会话场景。

端到端 RAG 全流程构建与 Milvus 深度整合：
设计并落地高可用的 RAG 全流程链路，底层弃用默认轻量库，全面接入 Milvus 向量数据库以支撑海量题库与教辅资料的高效并发检索。针对教材文档设计“基于知识点逻辑边界”的智能切片与混合检索（Keyword + Dense）策略，使答题幻觉率下降 55%；此外，开发基于意图路由的 Vision/Text 多模态联合调度机制，支持复杂数理图形题的自动化解析。

AI 大文本生成逻辑优化与推理强化：
攻坚教学场景下的 AI 大文本生成逻辑（如长篇幅知识点串讲、定制化长文本学习报告）。通过构建深度 Prompt Pipeline，在长文本生成中引入多步 CoT（思维链）+ Self-Reflection（自我反思）机制，有效解决模型在输出长篇幅推导过程时的逻辑灾难问题，使大模型解题步骤拆分的正确率及教学解析的连贯性提升 30%。