智能体大赛 实现逻辑 大容量数据预处理机制在实际的学术研究场景中，用户发起的检索请求往往范围广泛，万方数据库作为涵盖海量学术资源的平台，其API返回的文献列表可能包含数百甚至上千条记录。这些结果通常以结构化的JSON格式返回，包含每条文献的标题、作者、摘要、关键词、发表年份、来源出版物和DOI等丰富元数据。当直接将这些完整的JSON数据作为上下文注入到LLM的Prompt中时，极其容易超出智能体开发平台对单次请求输入字符串的长度限制，从而导致请求失败、处理中断或生成质量显著下降。为解决这一严峻的技术瓶颈，我们设计并实现了一套高效、鲁棒的大容量数据