### 一、立项背景和目标
随着电商行业竞争加剧,中小卖家面临选品难、内容创作效率低、竞品监控人力成本高等痛点。传统运营模式依赖人工经验,难以实现规模化、精细化运营。本项目旨在构建一个基于Multi-Agent架构的智能运营平台,通过AI自动化解决电商运营中80%的重复性工作,将运营人效提升3-5倍。
### 二、软件功能与核心模块
**1. 智能选品Agent**
- 对接1688、淘宝等平台API,实时抓取商品数据
- 基于LLM分析市场趋势、竞争格局、利润空间
- 自动生成选品报告,包含爆款潜力评分、风险预警
**2. 内容创作Agent**
- 多模态内容生成:商品标题、详情文案、短视频脚本、直播话术
- 支持多平台适配(淘宝、抖音、小红书风格差异化)
- 基于RAG技术,融合品牌调性知识库,确保内容一致性
**3. 竞品监控Agent**
- 7×24小时自动监控指定竞品店铺
- 价格变动、上新动态、促销活动实时预警
- 竞品分析报告自动生成,支持周报/月报定时推送
**4. 智能客服Agent**
- 多轮对话引擎,支持售前咨询、售后处理
- 集成订单系统,实时查询物流、退换货状态
- 情绪识别与工单升级机制,复杂问题自动转人工
**5. 数据报表Agent**
- 自动汇总多平台销售数据
- 智能归因分析,识别增长/下滑原因
- 自然语言交互式BI,支持"上周销量为什么下降"类查询
### 三、业务流程与功能路径
用户登录 → 配置店铺授权 → Agent任务编排 → 定时/触发执行 → 结果推送(企微/钉钉/邮件) → 数据看板可视化
支持工作流编排:如"竞品降价 → 触发价格分析 → 自动生成应对策略 → 推送审批 → 一键执行调价"
### 一、整体架构和设计思路
采用分层架构设计:
- **接入层**:Vue 3 + Element Plus构建响应式管理后台
- **网关层**:FastAPI + JWT认证,统一API入口
- **Agent层**:基于LangChain构建Multi-Agent系统,各Agent独立部署
- **协议层**:MCP协议实现Agent间通信和工具调用标准化
- **数据层**:PostgreSQL存储业务数据,Milvus存储向量嵌入
**核心设计原则**:
- 松耦合:各Agent通过消息队列(RabbitMQ)异步通信
- 可观测:OpenTelemetry全链路追踪,Prometheus监控
- 可扩展:插件化Tool注册机制,新增能力无需改动核心代码
### 二、我的负责模块和结果
作为核心开发者,我负责:
**1. Multi-Agent调度引擎** (复杂度最高)
- 实现Agent任务编排DSL,支持串行、并行、条件分支
- 设计Agent间上下文传递机制,避免信息丢失
- **结果**:支撑日均10万+任务调度,P99延迟<500ms
**2. MCP协议适配层**
- 封装统一Tool接口,兼容OpenAI Function Calling和Anthropic MCP
- 实现工具权限管理和调用审计
- **结果**:接入30+外部工具,工具调用成功率99.2%
**3. RAG知识库模块**
- 设计混合检索策略(BM25 + 向量相似度)
- 实现增量索引更新,支持实时知识同步
- **结果**:检索准确率从72%提升至91%
### 三、遇到的难点、踩坑和解决方案
**难点1:Agent幻觉导致错误操作**
- 问题:Agent调用工具时参数错误,如将"降价10%"理解为"降价到10元"
- 方案:引入Tool Schema强校验 + 关键操作二次确认机制 + 操作回滚能力
- 效果:误操作率从5%降至0.1%
**难点2:长对话上下文丢失**
- 问题:多轮对话超出Token限制后,Agent"失忆"
- 方案:设计滑动窗口压缩 + 关键信息摘要提取 + 外部记忆存储
- 效果:支持100轮+对话保持上下文连贯
**难点3:多Agent协同死锁**
- 问题:复杂工作流中Agent互相等待资源
- 方案:实现分布式锁 + 超时熔断 + 任务优先级队列
- 效果:系统可用性从95%提升至99.9%