Joker — 恋爱关系认知校准官
案例介绍
独立设计并开发了基于 LangGraph 的多节点认知分析管线，解决的核心问题是：人在关系中容易凭直觉猜测对方想法，而这种猜测往
往是偏差的。系统将"猜对方在想什么"从不可验证的直觉黑箱，变成可检查、可反证、可校准的结构化流程。
功能流程：用户输入聊天记录或关系困惑，系统自动提取所有隐式主张（如"ta不喜欢我"、"ta只是感激我"），为每个主张搜索支持证
据和替代解释，检查双方信息是否对等，标记矛盾点，最后基于心理学理论给出三段结构诊断——偏差类型 → 心理机制 → 行动建议。
核心技术特色：八个独立节点组成管线，supervisor 节点采用纯代码路由避开 LLM 决策的不确定性；所有节点输出为纯
JSON，通过三层 fallback 解析替代不稳定的 Function Calling；设计 Checklist 模式让 LLM
只做定性选择题、代码做定量计算，解决 LLM 拍数字不可靠的痛点。内置 RAG 心理学知识库，10 张理论卡片经 BGE
嵌入后通过余弦相似度检索，特异性优先匹配而非套模板。双层记忆系统：MemorySaver 维持单会话多轮上下文，SqliteStore
持久化跨会话用户画像与关系时间线。
本人独立完成全流程：从需求分析、架构设计、八个节点的 Prompt 工程与代码实现、RAG 检索系统搭建、评估体系构建（RAG
Recall、结构完整性、正确性 MCQ 等多维打分），到 Gradio 前端部署与公网 Demo 上线。
Joker — 恋爱关系认知校准官
案例介绍
● 【Joker — 恋爱关系认知校准官 | 多 Agent 认知分析引擎】
独立设计并开发了基于 LangGraph 的多节点认知分析管线，解决的核心问题是：人在关系中容易凭直觉猜测对方想法，而这种猜测往
往是偏差的。系统将"猜对方在想什么"从不可验证的直觉黑箱，变成可检查、可反证、可校准的结构化流程。
功能流程：用户输入聊天记录或关系困惑，系统自动提取所有隐式主张（如"ta不喜欢我"、"ta只是感激我"），为每个主张搜索支持证
据和替代解释，检查双方信息是否对等，标记矛盾点，最后基于心理学理论给出三段结构诊断——偏差类型 → 心理机制 → 行动建议。
核心技术特色：八个独立节点组成管线，supervisor 节点采用纯代码路由避开 LLM 决策的不确定性；所有节点输出为纯
JSON，通过三层 fallback 解析替代不稳定的 Function Calling；设计 Checklist 模式让 LLM
只做定性选择题、代码做定量计算，解决 LLM 拍数字不可靠的痛点。内置 RAG 心理学知识库，10 张理论卡片经 BGE
嵌入后通过余弦相似度检索，特异性优先匹配而非套模板。双层记忆系统：MemorySaver 维持单会话多轮上下文，SqliteStore
持久化跨会话用户画像与关系时间线。
本人独立完成全流程：从需求分析、架构设计、八个节点的 Prompt 工程与代码实现、RAG 检索系统搭建、评估体系构建（RAG
Recall、结构完整性、正确性 MCQ 等多维打分），到 Gradio 前端部署与公网 Demo 上线。
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