5.7 KiB
5.7 KiB
created, type, status, deadline
| created | type | status | deadline |
|---|---|---|---|
| 2026-03-29 | project | active |
Smart Support
AI 客服行动层框架。粘贴你的 API，获得一个能执行真实操作的智能客服。
目标
解决现有客服工具（Zendesk、Intercom）自动化率卡在 20-30% 的问题。这些工具能回答 FAQ，但无法执行内部系统操作。Smart Support 作为「行动层」补充，让 AI 直接调用客户的内部系统完成查订单、取消订单、发优惠券等操作。
架构
客户 → React Chat UI → FastAPI WebSocket → LangGraph Supervisor → Agent → MCP Tools → 客户内部系统
核心组件：
- langgraph-supervisor v1.1 - 多 Agent 编排
- langchain-mcp-adapters - MCP 工具集成
- PostgresSaver - 会话状态持久化
- interrupt() - 写操作人工确认
技术栈
- Python 3.11+, FastAPI, LangGraph v1.1
- React（前端）, PostgreSQL（Docker Compose）
- Claude Sonnet 4.6（可切换 LLM）
核心特性
- 多 Agent 协作，YAML 驱动配置
- OpenAPI 规范自动生成 MCP 服务器 + Agent 配置（LLM 辅助分类 + 人工审核）
- 写操作人工确认（30 分钟超时自动取消）
- 对话回放 + 数据分析仪表盘
- Webhook 升级通知
- 垂直行业模板（电商、SaaS、金融科技）
开发阶段
| 阶段 | 周期 | 内容 | 状态 |
|---|---|---|---|
| Phase 1 | 第 1-3 周 | 核心框架：Chat UI + Supervisor + Agent 注册表 + 中断流程 | 未开始 |
| Phase 2 | 第 3-4 周 | 多 Agent 路由 + Webhook 升级 + 垂直模板 | 未开始 |
| Phase 3 | 第 4-6 周 | OpenAPI 自动发现 + MCP 服务器生成 + SSRF 防护 | 未开始 |
| Phase 4 | 第 6-7 周 | 对话回放 + 数据分析仪表盘 | 未开始 |
Phase 1：核心框架（第 1-3 周）
- FastAPI 后端 + WebSocket 聊天端点
- Docker Compose 配置（PostgreSQL 16 + 应用）
- PostgresSaver 检查点持久化（
.setup()初始化） - LangGraph Supervisor 配置（2-3 个演示 Agent：订单查询、FAQ、升级）
- YAML Agent 注册表加载器（含验证，无效 YAML 报明确错误）
- Agent 人设配置（YAML 中 tone/greeting 字段）
- React 聊天 UI + WebSocket 连接 + 逐 token 流式渲染
- 基础
interrupt()流程（写操作触发确认提示） - Fallback Agent（路由错误时兜底）
- Token 用量统计回调（LangChain callback，写入 PostgreSQL）
- DB 连接错误处理（try/except，返回用户友好错误）
- 集成检查点： 第 3 周末，完整聊天闭环端到端可用
Phase 2：多 Agent + 安全（第 3-4 周）
- 完整 Supervisor 路由 + 意图分类
- Webhook 升级通知（HTTP POST 到配置 URL，含完整对话上下文）
- Webhook 失败重试（指数退避）
- 垂直行业模板（电商、SaaS YAML 配置文件）
- 过期中断处理（30 分钟 TTL 自动取消 + 重试提示）
- 集成检查点： 第 4 周末，多 Agent 路由 + 中断流程可用
Phase 3：OpenAPI 自动发现（第 4-6 周）
- SSRF 防护模块（屏蔽内网 IP、localhost、169.254.x，DNS 重绑定防护）
- OpenAPI 3.0 规范解析器（用
openapi-spec-validator验证） - 无效/格式错误规范 → 明确错误信息
- 从规范生成完整 MCP 服务器（每个端点一个工具）
- LLM 辅助端点分类（读/写、客户参数识别、Agent 分组建议）
- 运维审核/修正 UI（确认 LLM 分类结果）
- 从分类结果自动生成 Agent YAML 配置
- 异步导入 + WebSocket 进度更新（「解析规范...」「生成工具 3/50...」「完成！」）
- 集成检查点： 第 6 周末，粘贴真实 API 规范 → 工具在聊天中可用
Phase 4：分析 + 回放（第 6-7 周）
- 自定义分页回放 API 端点（
/api/replay/{thread_id}） - 回放 UI（React 时间线组件，逐步展示 Agent 决策、工具调用、返回结果）
- 分析查询（解决率、Agent 使用率、升级率、每次对话成本）
- 解决率计算：成功工具调用 + 未触发升级
- 分析仪表盘 UI + 零数据状态处理
- 集成检查点： 第 7 周末，完整产品演示就绪
Phase 5：打磨 + 演示准备（缓冲）
- 错误处理加固
- 演示脚本 + 示例数据
- Docker Compose 全栈部署配置
- 90 秒屏幕录制
目标用户
中型电商公司（日均 500-5000 订单，5-20 名客服）的客户体验负责人。
仓库
- 代码：
ssh://git@git.colacoder.com:2200/kai/smart-support.git - 分支：
main - 本地路径：
/Users/yiukai/Documents/git/smart-support
计划文档
项目根目录下：
design-doc.md- 设计文档（问题定义、约束、方案选择）ceo-plan.md- CEO 计划（产品愿景、范围决策）eng-review-plan.md- 工程评审（架构决策、测试策略、失败模式）eng-review-test-plan.md- 测试计划（测试路径、边界情况、E2E 流程）TODOS.md- 待办事项
关键决策
- 用 LangGraph 内置能力（supervisor、checkpointer、interrupt），不自己造轮子
- PostgresSaver 从第一天起使用，为后期分析和回放打基础
- OpenAPI 导入生成完整 MCP 服务器（非简单 @tool 函数），LLM 辅助端点分类
- 路由错误时有 fallback agent 兜底
- 解决率定义：成功工具调用 + 未升级
- Token 用量从第一天起记录
待解决
- 认证/授权系统（生产部署前）
- 多租户架构（第一个付费客户后）
- CI/CD 流水线（原型阶段手动部署）
- 路由准确率评估数据集
- 过期中断处理（Phase 2 实现）
- SSRF 防护模块（Phase 3 前构建）
Related
- Billo Release Agent - 另一个 AI Agent 项目