京东多智能体——多源异构数据采集与融合应用综合实践

这个项目属于哪个课程	2025数据采集与数据融合实践
组名、项目简介	组名：暴虎 项目简介：基于京东多智能体挑战赛，依托 OxyGent 开源框架，构建多智能体系统，实现多模态数据采集、智能任务分发与协同推理，完成赛事多级别、多类型任务，生成符合要求的提交结果。
团队成员学号	102302117（冯大河，组长），102202110（叶志杰），102302154（杨如意），102302155（张怡旋），102302156（李子贤）
项目目标	本次项目设定三大核心目标：一是技术落地目标，基于OxyGent开源框架，构建一套支持多模态数据（图像、文本、PDF、表格等）处理的多智能体协作系统，实现“数据采集-智能处理-结果输出”的全流程闭环；二是竞赛实战目标，完成竞赛任务的核心要求，通过系统优化提升任务处理准确率与效率，力争取得理想的竞赛成绩，验证系统的实用性与稳定性；三是实践提升目标，通过项目全流程参与，深化团队成员对多智能体系统、多模态数据处理等专业知识的理解，提升技术开发、文档撰写、成果展示等综合实践能力，形成完整的项目成果归档体系，保障项目可追溯与可复用。
其他参考文献	https://gitee.com/river-feng/river-feng/tree/master/京东多智能体项目

一、项目背景
作为福州大学数据科学与大数据技术专业的大三访学生，我以 CCF BDCI 京东多智能体挑战赛为核心数据采集实践作业，开展专项研究与系统开发。这与我的专业学习方向高度契合，也为我提供了将理论知识落地的优质实践平台。
二、项目架构设计
为保障系统的可扩展性、可维护性与高效性，项目采用分层架构设计，整体架构分为三大核心层次，各层次职责清晰、协同联动：

三、项目分工
1.冯大河 (PPT 讲解、项目演示视频录制与后期)

• 对接杨如意熟悉 PPT 全部内容，撰写详细讲解脚本；
• 协调叶志杰完成系统演示操作，确保演示流程顺畅；
• 负责演示视频录制与后期剪辑、字幕制作等工作。
  2.叶志杰 (项目源代码开发、调试与优化)
• 提供代码核心逻辑、技术架构详细说明，为 PPT 制作和实践报告撰写提供支撑；
• 负责项目全部源代码编写与 README.md 文档撰写，保障代码可读性；
• 配合演示视频录制，提前调试系统，确保演示过程中系统稳定运行。
  3.杨如意 (最终汇报 PPT 全流程制作)
• 对接叶志杰提取代码技术细节，对接张怡旋、李子贤提取实践报告核心成果；
• 设计 PPT 框架与可视化元素；
• 优化 PPT 逻辑与演示适配性；
  4.张怡旋 (项目总报告撰写、源代码归档和复现文档编写和实践报告统筹)
• 主导撰写项目总报告，涵盖赛题分析、系统设计、成果总结等核心模块；
• 整合李子贤实践报告内容，确保两份报告前后逻辑一致、内容互补；
• 负责项目源代码分类归档与复现文档编写，保障项目可复现性。
  5.李子贤 (实践报告核心撰写、数据与文档整理)
• 撰写实践报告中的技术实现细节、实验过程、问题解决方案等核心内容；
• 整理实验原始数据、测试报告等材料，为总报告提供数据支撑；
  四、我的主要工作
  作为最终汇报 PPT 的全流程负责人，我的工作贯穿 PPT 制作的前期对接、中期设计与后期优化，核心目标是打造一份逻辑清晰、视觉精美、适配演示场景、能全面展现项目成果的汇报 PPT，具体工作内容如下：

1. 前期多角色对接，精准提取核心素材
   PPT 的质量基础在于素材的全面性与准确性，为此我开展了针对性的对接工作：
   对接技术开发核心叶志杰：逐一梳理项目源代码架构、核心模块实现逻辑、技术难点与创新点，将抽象的代码逻辑转化为可可视化的 PPT 内容，比如多智能体协作流程、多模态数据采集原理等，确保 PPT 中的技术细节准确无误；
   对接文档负责人张怡旋、李子贤：深度提取项目总报告与实践报告中的核心成果，包括项目背景、架构设计、竞赛成绩、实践收获、问题解决方案等关键内容，筛选出最具展示价值的信息，避免 PPT 内容冗余，保障核心亮点突出。
2. 全流程 PPT 设计，打造优质视觉与框架呈现
   在完成素材收集后，我全面负责 PPT 的框架搭建与可视化设计，确保 PPT 既有清晰的逻辑脉络，又有良好的视觉呈现效果：
   框架设计：按照 “项目背景 - 架构设计 - 团队分工 - 核心工作 - 技术实现 - 项目成果 - 实践收获 - 总结反思” 的逻辑主线，搭建 PPT 整体框架，划分各章节模块，确保内容层层递进、衔接自然，符合观众的认知规律；
   可视化元素设计：针对技术架构、代码逻辑、数据流程等抽象内容，采用流程图、架构图、代码截图、数据图表等可视化元素进行呈现，替代大段文字描述，提升 PPT 的可读性与观赏性；同时统一 PPT 的配色方案、字体样式、版式布局，保持视觉风格的一致性与专业性。
3. 针对性优化调整，适配演示场景需求
   为确保 PPT 在汇报演示时达到最佳效果，我从逻辑连贯性与演示适配性两个维度进行深度优化：
   逻辑优化：反复梳理各页面内容的衔接关系，删减冗余信息，补充关键过渡内容，确保每页 PPT 的核心观点明确，章节之间逻辑闭环，让观众能够快速理解项目的整体脉络与核心价值；
   演示适配性优化：结合汇报时间要求，调整各模块的内容篇幅，突出核心亮点内容；优化 PPT 的动画效果与切换方式，避免过度花哨影响内容传递；同时考虑演示设备的显示比例，调整页面版式与字体大小，确保在演示现场能够清晰展示所有内容，配合冯大河的讲解脚本，实现 “内容 + 演示” 的高效联动。

• 校验所有提交材料的完整性、合规性，避免遗漏或格式错误。

五、项目核心技术支撑
项目实现了多格式数据的自动识别与采集，核心代码如下：

点击查看代码

import os
import pandas as pd
from typing import Dict, Any

class MultiModalCollector:
    def auto_collect(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        自动识别文件类型并完成数据采集
        支持格式：图像(.png/.jpg)、PDF、Excel(.xlsx/.xls)、CSV、文本(.txt/.md)
        """
        ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower()
        
        if ext in ['.png', '.jpg', '.jpeg']:
            return self.collect_image(file_path)
        elif ext == '.pdf':
            return self.collect_pdf(file_path)
        elif ext in ['.xlsx', '.xls']:
            return self.collect_excel(file_path)
        elif ext == '.csv':
            return self.collect_csv(file_path)
        elif ext in ['.txt', '.md']:
            return self.collect_text(file_path)
        else:
            return {"type": "unknown", "path": file_path}
    
    def collect_excel(self, excel_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        采集Excel数据，支持多sheet批量读取，返回结构化数据
        """
        try:
            excel_file = pd.ExcelFile(excel_path)
            all_data = {}
            
            for sheet_name in excel_file.sheet_names:
                df = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=sheet_name)
                all_data[sheet_name] = {
                    "shape": df.shape,
                    "columns": df.columns.tolist(),
                    "data": df.to_dict('records')
                }
            first_sheet = excel_file.sheet_names[0]
            return {
                "type": "table",
                "format": "excel",
                "sheets": list(all_data.keys()),
                "shape": all_data[first_sheet]["shape"],
                "columns": all_data[first_sheet]["columns"],
                "head": all_data[first_sheet]["data"][:20]
            }
        except Exception as e:
            return {"type": "error", "message": str(e)}

[任务输入]    对应代码：main.py + data_collector/data_processor.py

[任务分发] 对应代码： agents/task_dispatcher.py

[理解] 对应代码：agents/understanding_agent.py

[检索] 对应代码： agents/retrieval_agent.py

六、项目成果

本次项目围绕京东多智能体挑战赛任务目标，实现了技术落地与成果输出的双重突破，核心成果可分为技术落地成果、竞赛实战成果与展示归档成果三大类，各成果相互支撑，完整达成实践作业与竞赛参与的核心目标：

1. 技术落地成果：构建全流程可用的多智能体系统

依托OxyGent开源框架，成功搭建覆盖“数据输入-智能处理-结果输出”全流程的多智能体协作系统，实现技术能力的闭环落地：

- 多模态数据兼容处理体系成型：突破单一格式数据处理限制，实现对图像（.png/.jpg）、PDF、Excel/CSV表格、文本（.txt/.md）等主流格式数据的自动识别、采集与解析，解决竞赛任务中多格式数据处理的核心痛点，为后续智能分析提供稳定的数据输入支撑；

- 智能体协作机制高效落地：实现任务分发、理解、检索、推理、执行五大智能体的分工协同，构建“任务拆解-信息整合-逻辑分析-结果生成”的完整处理链路，其中推理Agent针对计算、对比、提取等多类型问题实现精准响应，兼顾处理精度与效率；

- 标准化结果输出体系建成：通过答案后处理、结果验证等模块的设计，实现对生成答案的冗余信息清洗、格式统一与合规性校验，大幅降低竞赛提交的格式错误率，保障成果输出的规范性；

- 高性能推理引擎落地应用：融合规则引擎与DeepSeek大语言模型的优势，既保证计算类问题的精确性，又提升语义理解类问题的处理能力，形成“规则+模型”的双重保障机制。

2. 竞赛实战成果：验证系统有效性，达成实践目标

将搭建的多智能体系统投入CCF BDCI京东多智能体挑战赛实战检验，最终取得A榜76名的成绩，顺利完成数据采集实践作业的核心要求。该成绩不仅验证了系统在多模态任务处理中的有效性与稳定性，也证明了团队架构设计、技术选型与实现逻辑的合理性，为后续技术优化与迭代提供了真实的实战数据支撑。

3. 展示与归档成果：形成完整成果体系，保障可追溯可复用

围绕项目全流程，形成涵盖展示、文档、代码的完整成果归档体系，提升项目的可追溯性与可复用性：

- 高质量汇报PPT交付：完成逻辑清晰、视觉专业、适配演示场景的最终汇报PPT，全面覆盖项目背景、架构设计、技术实现、成果总结等核心内容，实现项目价值的高效传递，为汇报演示提供核心支撑；

- 完整文档体系成型：产出项目总报告、实践报告、复现文档三类核心文档，分别聚焦项目整体脉络、技术细节与落地指导，文档内容详实、逻辑一致，为项目复盘与后续学习提供完整的文字资料；

- 规范化代码归档完成：对项目源代码进行分类整理，形成结构清晰的代码目录（含配置、数据采集、智能体实现、工具函数等模块），配套完整的README.md说明文档，保障项目代码的可读性与可复现性，便于后续团队复用与技术迭代。
七、实践收获

1. PPT 制作能力全面提升
   掌握专业汇报 PPT 的框架搭建技巧：学会围绕项目核心逻辑，搭建层次清晰、衔接自然的 PPT 结构，提升内容的传递效率；
   提升可视化设计能力：学会运用流程图、架构图等可视化元素将抽象技术内容具象化，掌握统一视觉风格的设计方法，提升 PPT 的观赏性与可读性；
   强化场景适配优化思维：学会结合汇报时间、演示设备、讲解脚本等场景因素，对 PPT 内容与版式进行针对性优化，确保演示效果最大化。
2. 跨角色协作能力显著增强
   高效对接沟通能力：在与技术开发、文档撰写等不同角色的对接中，学会精准提取所需信息，清晰传递需求，提升协作效率；
   信息整合与筛选能力：学会从大量技术文档与代码细节中，筛选出最具展示价值的核心内容，实现信息的高效整合与呈现。
3. 专业认知与项目思维深化
   深化多智能体系统认知：通过提取与呈现项目技术细节，对 OxyGent 框架、多模态数据处理、智能体协作等专业内容有了更深入的理解；
   培养项目成果展示思维：意识到优质的成果展示与技术实现同等重要，学会通过 PPT 等载体，将项目价值清晰、全面地传递给受众。
   八、经验总结与反思
   1.成功经验
   前期充分对接是基础：提前与各角色精准对接，确保 PPT 素材的全面性与准确性，为后续制作工作奠定坚实基础；
   逻辑框架先行是关键：先搭建清晰的 PPT 逻辑框架，再填充内容与设计可视化元素，避免出现内容混乱、逻辑断层的问题；
   场景适配优化是保障：针对演示场景进行针对性优化，能够显著提升 PPT 的展示效果，更好地传递项目成果。
   2.改进方向
   可视化设计创新：后续可尝试使用更具创意的可视化图表与动画效果，进一步提升 PPT 的视觉冲击力，增强内容的吸引力；
   技术内容呈现深度：可进一步学习技术可视化表达技巧，将复杂的代码逻辑与算法原理以更简洁、易懂的方式呈现；
   提前模拟演示：后续可提前与讲解人配合进行模拟演示，根据演示反馈及时调整 PPT 内容，进一步优化演示效果。
   未来展望
   此次 PPT 制作工作，不仅是一次项目成果展示的实践，更是一次综合能力提升的历练。未来在面对各类项目汇报、学术展示等场景时，我将运用本次积累的经验，打造更优质的展示材料。同时，我也将进一步补充专业技术知识，提升自身的技术理解与呈现能力，实现 “技术能力 + 展示能力” 的双重提升，为后续的专业学习与职业发展奠定坚实基础。
   九、心得
   作为本次项目汇报 PPT 的全流程负责人，这段经历让我收获颇丰，也让我对 “成果展示” 有了全新的认知。起初，我以为 PPT 制作只是简单的内容排版与视觉设计，但实际开展工作后才发现，这是一项需要兼顾信息准确性、逻辑连贯性、视觉观赏性与场景适配性的综合性工作。
   在对接叶志杰提取技术细节时，我曾因对部分代码逻辑不熟悉而难以精准提炼核心内容，为此我主动请教，逐一梳理每个模块的功能与创新点，这个过程不仅帮助我完成了 PPT 素材收集，更让我对多智能体系统的实现有了深入理解。在对接张怡旋与李子贤时，我学会了从大量文档中筛选核心亮点，避免 PPT 内容冗余，让每一页都有明确的价值输出。
   在框架设计与可视化制作过程中，我反复打磨逻辑脉络，调整版式布局，优化视觉元素，只为让观众能够快速抓住项目核心。而在后期的适配性优化中，我深刻体会到 “细节决定成败”，字体大小的调整、动画效果的删减、过渡内容的补充，这些看似微小的调整，却能显著提升演示效果。
   这次经历也让我意识到，一个优质的项目，不仅需要扎实的技术实现作为支撑，更需要优质的成果展示来传递价值。前期沟通的高效性、框架设计的逻辑性、细节优化的严谨性，都是打造优质 PPT 的关键。未来，我将把本次积累的经验运用到各类实践场景中，不断提升自身的综合能力，在专业学习与实践探索的道路上稳步前行。