面向电商客服与运营场景,将商品、SKU、库存、订单、物流查询和售后规则检索统一到一个 Agent 工作流中。实时业务数据通过工具查询,售后规则通过 RAG 检索;取消订单、退款申请等写操作必须经过人工确认后执行,减少运营重复查询,并降低自动化误操作风险。
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面向电商客服与运营场景,将商品、SKU、库存、订单、物流查询和售后规则检索统一到一个 Agent 工作流中。实时业务数据通过工具查询,售后规则通过 RAG 检索;取消订单、退款申请等写操作必须经过人工确认后执行,减少运营重复查询,并降低自动化误操作风险。
系统支持商品搜索、商品详情、SKU、库存、订单、物流、售后规则等业务查询,并支持未付款订单取消、退款申请两类受控写操作。Agent 可根据用户需求进行澄清、工具调用或拒绝,返回结构化业务结果和资料来源。售后规则采用混合 RAG 检索,写操作加入 HITL 人工确认、状态持久化、幂等事务和审计记录,避免模型直接修改业务数据。
独立完成需求拆解、架构设计、FastAPI 服务、LangGraph Agent 工作流、PostgreSQL 数据层、RAG 检索、HITL 人工确认和测试验证。业务层使用 SQLAlchemy,Agent 通过固定工具白名单访问商品、订单、库存和物流数据;写操作先生成操作草稿并暂停,确认时重新校验权限和业务状态,再通过事务提交业务修改、审计和执行回执。项目已完成 467 项 PostgreSQL 集成测试和 46/46 离线 Agent 工作流评估。真实 LLM / Embedding 尚未完成 Live 验证,因此不将离线结果表述为线上模型准确率。



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