灵豆AI调度基座采用统一的封装策略，把多模态大模型、各种工具引擎（搜素、office、PDF、图像编辑等），与分层自定义的行业知识库相结合，根据用户的业务场景，进行智能模型调度与工作流组合，最终给出最优解决方案。

与内容深度结合的RAG（检索增强生成）知识库策略，通过多模态大模型，对内容进行深度理解，并结合行业知识库，给出高质量答案。

• 平台面向每一个教学素材，构建向量存储单元
• 根据每个教师的资源权限范围，定义教师个人知识库，包含所有个人空间内素材对应的向量碎片
• 根据每个课程的资源引用范围，定义课程知识库，包含课程下所有素材对应的向量碎片
• 根据每个机构共享资源库素材的总范围，定义机构知识库，包含机构共享空间下所有素材对应的向量碎片
• 分别在教师、课程、机构维度，展开大模型辅助下的教学活动：教学答疑、直播摘要、考试出题、课程设计、论文写作、构建知识图谱

灵豆AI多智能体协作框架调度多个智能体参与任务，自动化完成分工协作，可用于多种场景，如多角色模拟辩论，有深度的主题写作，带有监督与检查环节的自动化软件开发等。通过智能体协作，实现单一模型无法达到的复杂任务处理能力。