多智能体电商工单系统-TicketFlow智枢工单
2026-08-30 17:36:53
行业：电商、人工智能
载体：网站
技术：Python、FastAPI、Docker、PostgreSQL
业务和功能介绍
1、立项背景和目标：面向日均3000单的电商客服场景，针对外包客服知识断层、跨部门流转率高、客服经验无沉淀三大痛点，构建一套"提交→分类→检索→审核→关单"全链路自动化的多智能体工单系统，让常见问题自动解答、复杂问题有序流转人工。
2、核心功能模块：①智能分类路由——Supervisor中心化编排，按物流/退款/账单/账户/通用五类意图自动分派；②知识问答——BM25+向量混合检索、RRF融合与可插拔精排，回答附带引用来源；③幻觉控制——四级降级（重试改写→模板兜底→相似解→转人工）+全局重试预算，杜绝死循环；④人机协同HITL——敏感操作、连续降级自动暂停工单进入审批队列，支持通过/编辑/驳回三种裁决并断点续跑；⑤知识自迭代——关单自动抽取"问题-根因-方案-置信度"四元组入库沉淀；⑥可观测面板——全链路调用追踪、SSE流式输出、Token成本核算。
3、业务流程：用户提交工单→意图识别与分类→混合检索知识库生成答复→质检校验（不通过按级降级或转人工）→敏感/低置信工单进入人工审批队列→裁决后断点恢复继续流转→关单时自动沉淀知识四元组，供后续工单检索复用。
2、核心功能模块：①智能分类路由——Supervisor中心化编排，按物流/退款/账单/账户/通用五类意图自动分派；②知识问答——BM25+向量混合检索、RRF融合与可插拔精排，回答附带引用来源；③幻觉控制——四级降级（重试改写→模板兜底→相似解→转人工）+全局重试预算，杜绝死循环；④人机协同HITL——敏感操作、连续降级自动暂停工单进入审批队列，支持通过/编辑/驳回三种裁决并断点续跑；⑤知识自迭代——关单自动抽取"问题-根因-方案-置信度"四元组入库沉淀；⑥可观测面板——全链路调用追踪、SSE流式输出、Token成本核算。
3、业务流程：用户提交工单→意图识别与分类→混合检索知识库生成答复→质检校验（不通过按级降级或转人工）→敏感/低置信工单进入人工审批队列→裁决后断点恢复继续流转→关单时自动沉淀知识四元组，供后续工单检索复用。
项目实现
1、整体架构：FastAPI后端 + LangGraph六节点状态机 + PostgreSQL(pgvector) + Redis + Streamlit控制台，Docker Compose四服务一键启动；LLM接入层用httpx直连OpenAI兼容协议，并实现Mock三层降级（精确回放→关键词匹配→兜底），无需任何API Key即可离线跑通全流程，方便演示与CI。
2、独立完成架构设计、开发与测试，关键结果量化：①检索链路——BM25+jieba与pgvector双路召回top20、RRF(k=60)融合、可插拔精排，检索消融对照实验（45例）MRR提升26.6%，留档可查；②质量——208项分层自动化测试（单元194/集成6/E2E 8），E2E覆盖五类典型场景与三种人工裁决；③知识闭环——四元组抽取后按相似度≥0.92合并去重入库；④状态持久化——Postgres Checkpointer按工单ID断点恢复，进程重启不丢会话。
3、难点与解决：一是"断点恢复+人工裁决"的会话一致性，用Checkpointer持久化+Command(resume)恢复解决；二是检索排序不稳导致答非所问，通过消融实验定位瓶颈、引入精排并用MRR量化验证收益；三是演示环境强依赖大模型Key，设计Mock层实现零Key演示，同时保证CI永不抛错。
2、独立完成架构设计、开发与测试，关键结果量化：①检索链路——BM25+jieba与pgvector双路召回top20、RRF(k=60)融合、可插拔精排，检索消融对照实验（45例）MRR提升26.6%，留档可查；②质量——208项分层自动化测试（单元194/集成6/E2E 8），E2E覆盖五类典型场景与三种人工裁决；③知识闭环——四元组抽取后按相似度≥0.92合并去重入库；④状态持久化——Postgres Checkpointer按工单ID断点恢复，进程重启不丢会话。
3、难点与解决：一是"断点恢复+人工裁决"的会话一致性，用Checkpointer持久化+Command(resume)恢复解决；二是检索排序不稳导致答非所问，通过消融实验定位瓶颈、引入精排并用MRR量化验证收益；三是演示环境强依赖大模型Key，设计Mock层实现零Key演示，同时保证CI永不抛错。
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