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案例介绍
该项目面向社媒、新闻等多源数据分析场景，解决固定NLP流水线扩展困难、业务规则维护成本高以及异常任务难以恢复的问题。我负责Agent架构设计及核心模块开发，基于FastAPI、LangGraph、Celery和Kafka构建Router、Planner、Supervisor及多个业务Agent，实现数据类型识别、执行计划生成、并行分析、异常重试和人工审核。结合Milvus、Elasticsearch与Rerank完成语义检索，分析结果以结构化格式写入MongoDB、ES和HBase。系统最终形成可追踪、可恢复、可人工介入的处理闭环，并支持按业务需求扩展情感分析、实体识别、事件聚类和标题生成等节点。
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