基于 LangGraph 构建 Multi-Agent 智能客服中台:三层意图识别架构 (规则引擎→RAG 语义匹配→LLM 深度理解,技术递进:零 Token→零 LLM→深度理解)分发 至 FAQ-RAG/订单状态机/退换货 HitL 审批/投诉升级四类 Agent,SSE 流式响应,区分实时 业务调用与知识库检索,高风险售后流程经人工审批管控,三层兜底保障高可用。
1.参与智能调度模块开发,基于 LangGraph 搭建对话工作流,实现用户意图识别、任务拆解 和业务 Agent 路由,通过 A2A 协议完成 Agent 间任务传递,并结合 LangChain 的Memory上下文管理,保障多轮对话连续性。
2.负责售后风险管控模块,基于 MCP 标准化工具对接业务数据,通过 LangGraph 状态机实现 高风险售后人工介入、断点恢复及幂等防重机制。
3.负责知识问答模块,接入知识库检索能力补充政策规则信息,采用 BM25+向量混合检索 +Reranker 重排,通过检索结果约束模型输出,降低业务场景下错误回答。
4.实现 SSE 流式响应输出,搭建投诉升级机制,通过情绪识别+高危关键词拦截,命中即暂 停转人工坐席并携带上下文摘要交接,避免高危投诉被 AI 误处理。