随着高校信息化建设的不断推进，校友管理系统的智能化需求日益凸显。传统的校友管理系统主要依赖于人工录入与查询，存在数据更新不及时、信息利用率低等问题。为解决上述问题，本文提出一种基于人工智能体的校友管理系统解决方案。
该方案通过引入自然语言处理（NLP）技术，实现对校友信息的自动提取与分类。例如，使用Python中的spaCy库对校友提交的简历或自我介绍进行实体识别和关系抽取，从而提高信息处理的准确性。同时，结合机器学习算法，如K近邻（KNN）和随机森林，对校友的职业轨迹进行预测，辅助学校进行人才追踪与就业分析。
在系统架构方面，采用微服务设计模式，将用户管理、信息检索、数据分析等功能模块化，提升系统的可扩展性与维护性。前端使用React框架构建交互界面，后端则基于Django框架实现业务逻辑，并通过RESTful API与AI模型进行数据交互。
本解决方案不仅提升了校友管理的智能化水平，还为高校提供了更高效的数据支持与决策依据。未来，随着人工智能技术的进一步发展，校友管理系统将向更加智能、精准的方向演进。