一、上周目标完成情况
第一周目标基本完成，整体完成度约90%。系统架构设计文档已输出，Java Web开发环境搭建完成并通过验证，数据库表结构设计与建表工作全部完成，用户与身份管理模块核心功能开发完毕，注册、登录、身份信息采集等功能均已实现并通过初步测试。
未完全完成的部分：密码找回功能因涉及短信验证码接口，暂时采用邮箱验证方式替代，后续可根据实际需求扩展短信验证功能。整体而言，第一周任务按计划推进，为后续核心功能开发打下了良好基础。
二、本周目标
本周核心目标是完成系统核心AI功能开发，实现多模态诈骗识别与智能决策能力，具体目标如下：
- 完成多模态识别模块开发：对接千问LLM与千问VLM API，实现文本输入识别与图片上传识别功能，完成数据预处理、API调用、结果解析等全流程开发，输出风险等级、诈骗类型与防护建议。
- 搭建Chrome向量数据库：完成Chrome向量数据库环境配置，整理并导入反诈法律法规、典型诈骗案例、诈骗话术等知识库数据，完成向量化处理与索引建立。
- 完成Agent智能体框架开发：实现"感知—理解—决策—执行—记忆"五层架构，完成意图识别、工具调用、决策执行等核心逻辑开发，实现向量数据库检索与LLM识别的融合判断。
- 实现智能反诈咨询功能：基于Agent框架与LLM，实现多轮对话式反诈咨询，支持上下文记忆，能够回答用户各类反诈问题，提供专业防护建议。
三、困难点与解决方案
本周核心功能开发过程中遇到的主要困难点及解决方案如下： - LLM/VLM API调用稳定性问题：大模型API调用偶尔出现超时或返回异常，影响用户体验。通过增加重试机制（最多重试3次）、设置合理超时时间（15秒）、实现异步调用等方式，有效提升了API调用的稳定性。
- 向量数据库检索阈值调优：检索匹配率阈值的设定直接影响识别准确率与误报率。经过多轮测试与调优，最终将阈值设定为80%，在保证识别准确率的同时有效控制了误报率，达到预期效果。
- Agent决策逻辑调试复杂：Agent智能体涉及多步决策与工具调用，调试难度较大。通过增加详细的日志输出、实现决策过程可视化、分步调试各模块功能等方式，逐步理清决策逻辑，确保Agent能够稳定运行。
- 多模态识别结果融合：文本识别与图片识别结果如何有效融合是一个难点。采用加权融合策略，根据不同场景动态调整权重，结合反诈特征库进行综合判断，显著提升了多模态识别的准确性。
- 知识库数据质量参差不齐：导入的反诈案例数据格式不统一，质量参差不齐。通过编写数据清洗脚本，对原始数据进行格式化、去重、分类等处理，确保知识库数据质量，提升检索效果。