本周工作总结:

1. 重构项目目录结构，本周将知识文件调整为按“路由集合”归档，即 files/router_{id}/agent_{n}，每个路由集合拥有独立的 agents.json，便于区分不同总 Agent 下的子 Agent。该调整解决了多路由集合下 agent 文件混杂、知识来源不清晰的问题。
2. 优化 route_questions 生成数量。上周初始化时每个 agent 默认生成 50–100 个 route_questions，本周调整为 10–15 个 route_questions。该调整降低了初始化成本，减少了路由模型读取、回答时间，同时支持更多子 Agent 存在。
3. 优化图片 Markdown 处理与前端展示。修复回答中图片路径渲染异常的问题，增加对异常图片 Markdown 的规范化处理。
4. 更新批量测试数据。修正部分参考答案中的图片路径和知识来源，删除或调整了一些测试效果较差、容易引起误判的测试项。
5. 完善 Docling PDF 提取后的知识管理，修复了拆分过程中 Docling PDF 提取与文件路径处理的问题。
6. 对比使用豆包、gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.5-flash、gemini-3.1-flash-lite，其中gemini-2.5-flash-lite、gemini-3.1-flash-lite的首字输出时间可以在4s以内，而后者的输出质量更高，因此采用gemini-3.1-flash-lite模型作为路由和回答模型

问题与洞察:

• route_questions 数量减少后，初始化速度会提升，但问题数量减少也可能导致路由覆盖不足，同时随着子Agent的数量增加，路由 Agent所需时间也会有明显增加
• 图文知识问答比纯文本问答更复杂，说明书类文档中大量信息依赖图片。如果图片路径、图片说明或 Markdown 格式不规范，回答质量会明显下降。

下周重点工作:

• 完善前端页面交互，修改前端界面让页面更适合演示和后续维护。