跨境电商卖家需要在亚马逊、沃尔玛、Wayfair 等海外平台筛选商品：
人工采集竞品数据效率低下，库存巡检滞后往往缺货才被发现；销售、广告、库存数据分散孤立，选品决策依赖个人经验，告警与消息推送流程割裂。
本项目面向跨境外贸从业者，以飞书为协作入口搭建一体化 AI 运营中台：多平台选品采集、每 30 分钟库存预警、ReAct AI Agent 选品分析、每日三维度数据洞察日报、双 Agent 联动自动接力，打通从采集到决策的完整链路，把重复性运营工作交给 Agent，辅助卖家沉淀可追溯的量化选品决策。
平台五大核心模块：
多平台选品采集（亚马逊/沃尔玛/Wayfair，按 ASIN+平台增量去重，自动过滤低评分与异常价格商品）；
库存预警与飞书机器人告警（每 30 分钟计算可售天数，紧急/预警自动推送红橙分级交互卡片）；
ReAct AI 选品分析（自动抓取→市场容量/竞争强度/利润空间三维度分析→写回飞书表格并推送报告卡片）；
双 Agent 联动（状态机编排“选品→Listing 生成”与“洞察→选品复盘”）。
桌面端 PySide6 提供系统配置（6 项健康检查、字段级获取指引）、审批流管理（自动扫描飞书审批定义，事件驱动+条件匹配，审批状态自动回写表格）、任务控制（调度器/回调服务/公网隧道一键启停，业务/技术双选项卡日志）、数据看板（直读飞书多维表格业务视图）、AI Agent（一键运行选品、按日期补跑日报、启动联动）
操作界面；兼容 DeepSeek/通义千问/智谱 GLM/Kimi 国内大模型直连，LLM 调用耗时/Token/成本自动入库，失败率超阈值自动飞书告警。
完成整体架构设计、后端服务、PySide6 桌面客户端与智能 Agent 编排引擎开发；技术栈使用 Python、FastAPI、LangChain、APScheduler、SQLite，深度对接飞书开放平台（多维表格、审批、机器人卡片），FastAPI 卡片回调服务配合 Cloudflare Tunnel 实现公网回调，异步回写规避飞书 3 秒超时限制。
项目难点在于多平台商品数据稳定采集（限流重试）与按 ASIN+平台增量去重、纯 Python 状态机驱动的双 Agent 接力编排（支持断点续跑，未配置 Key 时 Mock 兜底自动切换）、LLM 输出以硬规则兜底（销量跌幅/ACoS/库存阈值强制标红）、业务与技术双日志按角色隔离；LLM 调用经 LangChain Callback 记录耗时/Token/成本入 SQLite，失败率超 10% 自动飞书告警。配套 7 步向导化部署与 PyInstaller 一键打包，业务用户全程不接触代码即可完成系统初始化。
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