电商AI客服桌面应用程序，基于 PyQt6 构建，支持多平台渠道集成，集成 AI 大模型实现智能自动回复。
- 多渠道支持：目前支持拼多多平台 WebSocket 实时消息接收
- AI 智能回复：基于自研 Agent 框架（不依赖 Agno），多轮工具调用 + 会话上下文管理
- AI 主动推荐：客服代理可主动获取商品列表、发送商品卡片给用户
- 双知识库体系：产品知识库 + 客服知识库，分别检索商品信息与售后/物流/退款等政策
- 商品知识自动同步：从拼多多 API 拉取商品列表，调用多模态 LLM 提取产品知识入库
- 关键词转人工：自动识别用户意图，支持关键词触发转人工服务
- 消息队列处理：异步消息队列 + 处理器链，支持高并发场景
- 自动重连机制：WebSocket 连接支持断线自动重连和心跳检测
| 工具名称 | 功能描述 |
|---|---|
get_shop_products |
获取店铺商品列表（支持价格区间、销量、库存、标签等） |
send_goods_link |
向用户发送商品卡片链接 |
get_product_knowledge |
查询指定商品的详细知识（成分、规格、用法、价格等） |
search_customer_service_knowledge |
搜索客服知识库（售后、物流、退款等政策问答） |
transfer_conversation |
转接会话给人工客服 |
- Python >= 3.11
- Windows 操作系统（打包为 exe 后可在 Windows 上独立运行）
# 安装依赖
uv syncpython app.py首次运行后会在项目根目录生成 config.json 配置文件，主要配置项：
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
llm |
LLM 模型配置（模型名称、API 地址、密钥） |
embedder |
向量嵌入模型配置 |
knowledge_base |
知识库存储路径 |
business_hours |
人工客服工作时间（8:00-23:00） |
prompt |
AI 客服提示词配置 |
- 先用 curl 或 Python 脚本测试接口，确认真实请求参数、请求头、响应结构
- 根据实际响应结构修改解析代码，不要凭猜测写字段名
- 修改后用 mock 数据或真实调用验证解析逻辑
例如：修改
product_manager.py的商品列表接口时，先用 curl 测试接口，确认数据在result.onSaleGoods字段而非result.goodsList，字段名为驼峰goodsId而非下划线goods_id，价格单位是"分"需除以 100 转换为"元"
在 Windows 上运行：
python scripts/build_win_exe.py --clean打包产物位于 dist/AgentCustomer/ 目录。
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Agent-Customer/
├── Agent/ # AI 代理模块（自研 Agent 框架）
│ └── CustomerAgent/
│ ├── custom/ # 自研实现：LLM 客户端、会话管理、工具执行器
│ └── tools/ # Agent 工具集（商品/知识/转人工）
├── Channel/ # 渠道集成
│ └── pinduoduo/
│ ├── core/ # 连接、生命周期、状态、消息处理拆分模块
│ └── utils/API/ # 拼多多 API 封装
├── Message/ # 消息处理（队列 + 处理器链）
│ ├── core/ # consumer / handlers / queue
│ └── handlers/ # 预处理器、AI、关键词处理器
├── bridge/ # 桥接模块（Context/Reply）
├── core/ # 核心服务（DI 容器、缓存、连接状态）
├── database/ # 数据库（SQLAlchemy + 知识服务 + 商品同步）
├── ui/ # PyQt6 用户界面
├── utils/ # 工具模块（日志、路径等）
├── scripts/ # 构建脚本
└── app.py # 应用入口
| 类别 | 技术 |
|---|---|
| UI 框架 | PyQt6 + pyqt6-fluent-widgets |
| AI 框架 | 自研 Agent 框架 + OpenAI 兼容 API |
| 数据库 | SQLAlchemy + SQLite |
| 中文分词 | jieba（知识库检索） |
| Token 统计 | tiktoken |
| 异步通信 | asyncio + websockets |
| 文档解析 | pypdf + python-docx + openpyxl + xlrd |
| 日志 | Loguru |
| 配置 | Pydantic |
MIT