随着汽车市场的下沉与多元化发展，用户对买车、配件购买、拖车救援及售后维修的需求日益碎片化。本项目旨在打造一个“基于AI的多商家入驻的汽车综合服务生态”，解决传统汽车服务中信息不透明、服务商获客难、用户找服务流程繁琐等痛点。行业覆盖汽车交易、O2O本地生活服务及汽车后市场维保。通过整合LBS定位（附近门店/拖车师傅）、AI智能客服与多方分账体系，为消费者提供一站式购车与用车体验。同时，为平台商家提供包含整车/配件发布、广告投放、补贴配置、资金对账等完整的数字化运营后台，实现平台、商家、师傅、用户四方的业务闭环与共赢。
多角色权限与基础底座：支持微信一键登录、商家及拖车师傅入驻审核、多员工子账号权限分配。
整车交易商城：品牌专区、多条件筛选、预约看车、定金下单、电子档案存储及历史订单查询。
配件商城：多级分类与SKU管理、购物车、结算退换货、物流录入及评价体系。
拖车救援与售后工单：用户自动定位下单、附近师傅推荐、师傅抢单/平台指派机制；维修保养工单状态流转与质保登记。
LBS附近商家：门店地图打点、按距离排序、城市切换、门店标签及收藏功能。
广告与补贴运营：广告位购买、曝光点击统计；外地购车送货补贴配置（按城市/车型）及多重防刷机制。
资金与佣金记账：独立配置整车/配件/拖车佣金比例、自动核算、商家账单提现与流水台账。
AI智能客服Agent：自动识别用户意图，调用订单/商品/工单接口实现售前售后自动化查询，复杂问题无缝升级人工工单。
负责内容：我主导了系统的整体架构设计及核心业务模块研发。主要负责LBS附近商家/拖车师傅匹配逻辑、多业务线资金分账与补贴防刷机制开发、以及AI客服Agent的接口集成与意图识别调优。
技术栈与架构：采用前后端分离架构。C端/商家端使用微信原生或Uni-app；服务端采用Spring Boot微服务架构，搭配MySQL与Redis（处理高并发库存与LBS缓存）；集成腾讯位置服务实现距离排序；AI模块接入大模型API，通过Function Calling机制实现业务数据查询。
亮点与难点：
LBS毫秒级响应：通过Redis GEO数据结构实现附近门店/师傅的高效查询，满足性能指标（≤500ms）。
复杂补贴防刷：利用Redis分布式锁与多维度（账号/手机号/收货地址）唯一性校验，精准拦截高频恶意刷单。
AI业务闭环：打通大模型与业务微服务，实现自然语言直接查询订单状态与物流进度，大幅降低人工客服成本。
评论