赛题介绍
赛题概述
主办方名称及LOGO
赛题产品方向指引（以应用场景为例）
赛题技术方向指引
核心算法与模型
1. 多模态理解与生成
融合语音、视觉、文本、传感器数据，深度理解用户意图与环境上下文，并能通过自然语言、图像、语音等多种方式进行反馈与交互。
2. 复杂任务规划与分解
运用层次任务网络（HTN）、高级强化学习等方法，将用户模糊的高级指令（如"筹备一个生日派对"）分解为可执行的具体动作序列（预订蛋糕、邀请好友、布置房间等）。
3. 用户画像与长期记忆
构建基于持续学习的用户画像模型，使智能体拥有"长期记忆"，能够记住用户的偏好、习惯和历史交互，实现越来越精准的个性化服务。
4. 大语言模型应用与智能体化
利用LLM作为核心的推理引擎，进行常识推理、服务API调用决策和自然对话，并将其与感知、行动模块有效结合，构建真正可用的智能体。
关键技术架构
1. 隐私安全优先架构
设计本地化处理优先的架构，敏感数据（如语音、视频、健康数据）在端侧或边缘设备处理；采用联邦学习、差分隐私等技术在保护隐私的前提下实现模型优化。
2. 服务集成与API生态
构建强大的服务连接器框架，能够安全、标准化地接入各类第三方服务（如电商、出行、外卖、智能家居平台），形成丰富的服务生态。
3. 实时推理与低延迟响应
优化模型，在资源受限的家庭终端设备（如智能音箱、中控屏）上实现低延迟、高并发的实时推理，保证交互流畅性。
鼓励的技术创新方向
1. 精细化情境感知计算
通过环境声音分析判断家庭活动状态（如烹饪、休息、聚会）；基于视觉识别技术理解用户情绪与行为模式；融合多维度传感器数据实现毫秒级情境变化感知，提供精准的预判性服务。
2. 多智能体协同架构
构建主智能体协调多个专业化子智能体的分布式架构；健康智能体负责运动与饮食建议，娱乐智能体管理内容推荐，出行智能体优化路线规划；实现并行任务处理与智能体间的知识共享与协作决策。
3. 可解释性决策与信任建立
智能体能够清晰解释决策逻辑和推荐理由（如'基于您的历史偏好和当前位置，推荐此餐厅'）；提供决策过程的可视化展示；建立用户反馈机制，持续优化解释质量与用户信任度。
4. 可持续生活方式引导
智能分析家庭能源消耗模式，提供节能优化建议；基于食材保质期和消费习惯减少食物浪费；推荐绿色出行方案并计算碳足迹；潜移默化地引导用户形成环保、可持续的生活习惯。