提高图执行器的性能和可扩展性，支持更多执行模式。2. 状态管理增强新增功能支持多种存储后端和状态恢复机制。3. 错误处理机制统一错误处理三、智能路由系统扩展1. 路由策略优化新增路由策略2. 意图分析器增强多模型支持和上下文感知3. 规则引擎扩展支持复杂规则和动态规则四、流式 API 完善1. SSE 协议优化增强的 SSE 实现2. 流式执行器增强支持多模式执行3. 前端集成示例完整的前端集成代

本项目基于 xiaohongshu-mcp-python-master 源码开展二次开发，目标是构建一个可通过 MCP（Model Context Protocol）对接多类能力的系统，用于 AI 调度、内容创作以及平台操作与数据处理等场景。系统由多个模块组成，包括 AI Social Scheduler 调度核心和 xhs-content-generator-mcp 内容生成服务等。

项目实训项目第一次总结/73组-AI社交媒体运营方案

项目实训的第二次报告，最近两周我主要在研究ai板块的开发，所以本次报告介绍了ai板块的项目部署以及一些基本模块的实现