HabitatAgent：用于住房咨询的端到端多智能体系统

住房选择是高风险且不可逆的决策问题。现有平台常将其简化为排名或推荐，导致推理不透明及事实性不足。本文提出 HabitatAgent，首个基于 LLM 的端到端住房咨询多智能体架构。该系统包含记忆、检索、生成和验证四个专用智能体。其中，记忆智能体通过约束提取、记忆融合及验证门控更新维护多层用户记忆；检索智能体执行混合向量 - 图检索；生成与验证智能体确保证据引用建议的可靠性。实验表明，该系统在真实场景下的准确率显著优于基线模型。