背景说明
通用大模型在特定垂直场景下的表现往往缺乏“最后一公里”的落地能力，用户很难直接将其融入日常工作流。 “小乐”项目旨在探索如何通过智能体（Agent）架构，让 AI 真正理解并辅助个人的日常任务管理与信息处理， 解决“不仅能聊，还能做事”的问题。
当前状态
核心架构验证完成，实现了基于 LLM 的意图识别与简单的任务分发流程。 MVP 版本已在内部小范围测试，初步验证了在复杂信息整理场景（如会议纪要自动归档、日程冲突检测）下的有效性。 目前正在进行 Prompt Engineering 的精细化调优，以提升意图识别的准确率。
后续计划
- 重点优化多轮对话的上下文保持能力。
- 探索本地化部署方案（Local LLM），以提升隐私安全性与响应速度。