🧣 丝绸电商智能客服系统

基于 LangGraph 多智能体工作流编排 + FastAPI + React 的智能客服系统，专为丝绸电商场景设计。

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📸 系统截图

💬 智能客服对话

用户发送消息后，系统自动识别意图并路由到对应的专业 Agent 回复。

🖥️ 管理后台 — Agent 监控

实时查看所有 Agent 的运行状态、命中率、响应时间等核心指标。

⚙️ Agent 配置管理

支持在线配置每个 Agent 的 API 地址、密钥、模型版本，以及启停控制。

📜 对话历史

完整的会话记录追溯，支持按时间、用户、Agent 筛选。

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🏗️ 系统架构

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│                 用户消息输入                       │
│              (React 前端 · 粒子暗黑主题)            │
└──────────────────────┬───────────────────────────┘
                       │
                       ▼
┌──────────────────────────────────────────────────┐
│            FastAPI 后端 (端口 9001)                │
│     ┌─────────────────────────────────────┐      │
│     │     LangGraph 有状态工作流引擎       │      │
│     │                                     │      │
│     │  意图识别 ──→ 路由分发 ──→ 响应生成   │      │
│     │      │          │          │        │      │
│     │      ▼          ▼          ▼        │      │
│     │  ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐        │      │
│     │  │商品推荐│ │订单查询│ │售后处理│        │      │
│     │  │Agent │ │Agent │ │Agent │        │      │
│     │  └──────┘ └──────┘ └──────┘        │      │
│     └─────────────────────────────────────┘      │
│              MiMo v2.5 Pro (小米大模型)            │
└──────────────────────────────────────────────────┘

✨ 核心功能

功能	说明
🤖 5 个专业智能体	意图识别、商品推荐、订单查询、售后处理、对话管理
🔀 LangGraph 智能路由	基于用户意图自动分发到对应 Agent
💬 LLM 驱动对话	接入 MiMo v2.5 Pro 模型，自然语言交互
⚙️ 管理后台	Agent 配置（URL/Key/版本）、启停控制、对话历史
🧣 丝绸电商主题	内置丝绸商品库、保养知识、订单数据
🐳 Docker 部署	一键 docker-compose up 启动全栈

🛠️ 技术栈

后端

• LangGraph — 多智能体有状态工作流编排
• FastAPI — 异步 RESTful API
• SQLAlchemy — 异步 ORM
• Pydantic — 数据验证

前端

• React 18 + Vite 5
• MUI 5 — Material Design 组件库
• 粒子风暗黑主题 — Canvas 粒子动画 + 玻璃拟态

AI

• MiMo v2.5 Pro — 小米大模型（OpenAI 兼容 API）

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.11+
• Node.js 18+
• MiMo API Key（或其他 OpenAI 兼容 LLM）

1. 后端启动

cd backend
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

# 配置 .env（填入你的 LLM API Key）
# LLM_API_KEY=your_key_here
# LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1

python -m uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 9001

2. 前端启动

cd frontend
npm install
npm run dev

3. 访问

页面	地址
💬 聊天页面	http://localhost:3000/chat
🖥️ 管理后台	http://localhost:3000/admin
📖 API 文档	http://localhost:9001/docs

Docker 一键部署

docker-compose up -d

📁 项目结构

├── backend/
│   ├── app/
│   │   ├── agents/          # 5 个智能体实现
│   │   ├── api/             # FastAPI 路由（chat / agents / sessions）
│   │   ├── core/            # 配置、数据库、LangGraph 工作流
│   │   ├── models/          # SQLAlchemy 数据模型
│   │   └── utils/           # LLM 客户端封装
│   ├── requirements.txt
│   └── Dockerfile
│
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── components/      # 粒子背景、聊天、仪表盘、配置、历史
│   │   ├── pages/           # 管理后台、对话页面
│   │   └── services/        # API 请求封装
│   ├── package.json
│   └── Dockerfile
│
├── docs/                    # PRD、系统设计、截图
├── docker-compose.yml
└── README.md

📡 API 端点

方法	路径	说明
POST	/api/chat/	发送消息，获取智能体回复
GET	/api/agents/	列出所有 Agent 状态
PUT	/api/agents/{id}/config	更新 Agent 配置
POST	/api/agents/{id}/toggle	启停 Agent
GET	/api/sessions/	列出所有会话
GET	/api/sessions/{id}	获取会话详情
GET	/health	健康检查

📄 License

MIT