×ばつ24小时自动化值守,支持多专家协同决策、智能议价和上下文感知对话。
| 功能模块 | 技术实现 | 关键特性 |
|---|---|---|
| 上下文感知 | 会话历史存储 | 轻量级对话记忆管理,完整对话历史作为LLM上下文输入 |
| 专家路由 | LLM prompt+规则路由 | 基于提示工程的意图识别 → 专家Agent动态分发,支持议价/技术/客服多场景切换 |
| 模块 | 已实现 | 规划中 |
|---|---|---|
| 核心引擎 | ✅ LLM自动回复 ✅ 上下文管理 |
🔄 情感分析增强 |
| 议价系统 | ✅ 阶梯降价策略 | 🔄 市场比价功能 |
| 技术支持 | ✅ 网络搜索整合 | 🔄 RAG知识库增强 |
| 运维监控 | ✅ 基础日志 | 🔄 钉钉集成 🔄 Web管理界面 |
客服
图1: 客服随叫随到
图1: 客服随叫随到
议价专家
图2: 阶梯式议价
图2: 阶梯式议价
技术专家
图3: 技术专家上场
图3: 技术专家上场
后台log
图4: 后台log
图4: 后台log
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- Python 3.8+
1. 克隆仓库 git clone https://github.com/shaxiu/XianyuAutoAgent.git cd XianyuAutoAgent 2. 安装依赖 pip install -r requirements.txt 3. 配置环境变量 创建一个 `.env` 文件,包含以下内容,也可直接重命名 `.env.example` : #必配配置 API_KEY=apikey通过模型平台获取 COOKIES_STR=填写网页端获取的cookie MODEL_BASE_URL=模型地址 MODEL_NAME=模型名称 #可选配置 TOGGLE_KEYWORDS=接管模式切换关键词,默认为句号(输入句号切换为人工接管,再次输入则切换AI接管) SIMULATE_HUMAN_TYPING=True/False #模拟人工回复延迟 注意:默认使用的模型是通义千问,如需使用其他API,请自行修改.env文件中的模型地址和模型名称; COOKIES_STR自行在闲鱼网页端获取cookies(网页端F12打开控制台,选择Network,点击Fetch/XHR,点击一个请求,查看cookies) 4. 创建提示词文件prompts/*_prompt.txt(也可以直接将模板名称中的_example去掉),否则默认读取四个提示词模板中的内容
运行主程序:
python main.py
可以通过编辑 prompts 目录下的文件来自定义各个专家的提示词:
classify_prompt.txt: 意图分类提示词price_prompt.txt: 价格专家提示词tech_prompt.txt: 技术专家提示词default_prompt.txt: 默认回复提示词
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🔍寻求方向:AI产品经理
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