企业内部车辆预约管理 ——面向穹驰（汽车企业）内部的公务用车场景，员工通过飞书机器人以自然语言完成车辆预约、查询、审批、取消、还车等全流程操作。
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约车飞书智能体产品系统
我要开发同款技术信息
作品详情
行业场景
功能介绍
1.预约用车 查询可用车辆 → 选车 → 确认 → 下单 → 通知调度员，流程强制有序
2.查询记录 查看个人发起的预约 / 待审批的预约
3.审批预约 审批通过或驳回，审批结果自动飞书通知预约人
4.取消 / 还车 取消已有预约、完成还车归还
5.意图兜底 触发词白名单未命中时，LLM 二次判定是否属于约车业务
6.查询直转预约 查车后直接回复车辆编号即可进入预约，无需重新触发
7.逃生机制 interrupt 卡口处说"算了"等可回退重新分类
项目实现
- 双引擎架构 ：外层 ReAct Agent（通用对话）+ car-booking LangGraph 子图（业务强约束），共享 InMemorySaver checkpointer 保证状态贯通
- LLM 职责收敛为 5 点 ：入口意图分类、意图+槽位抽取、槽位补齐、interrupt resume 解析、非业务通用对话——均走 with_structured_output ，不绑工具
- 业务流程代码化 ：查车→选车→确认→下单→通知，由 LangGraph StateGraph 边路由强制执行，LLM 无法跳步
- MCP 工具集成 ：通过 langchain-mcp-adapters 连接 MCP Server，7 个工具（查车/预约/取消/审批/记录/还车等），入参由 mcp_args.py 集中映射，schema 漂移由 normalizers.py fail-fast 隔离
- interrupt 卡口 ： present_vehicles （选车）和 confirm_booking （确认下单）两次硬中断，前端/CLI 注入 resume payload 控制流程
- 飞书通知 ：审批后经 notify_applicant 节点子进程调用 lark_message_tool.py 推送结果
- 多模型支持 ：Anthropic / OpenAI / vLLM 等兼容端点， prompt_sanitize 剥离系统注入前缀防 LLM 误读
示例图片
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