Ecom Service Agent
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Ecom-Service-Agent: 从0到1实战企业级电商客服Agent系统
背景
大家好,我是淮南,Top 985科班出身,有多家大厂后端 & AI Agent 研发经验。
我在小红书上运营着一个 AI Agent 面经系列,分享了我面试字节、阿里、MiniMax 等多家公司 AI Agent 岗位的真实面经,目前已经积累了 5000+ 粉丝。在和大家交流的过程中,我发现很多同学对 Agent 相关技术很感兴趣,但苦于没有一个完整的、可跟着动手的实战项目。
所以我决定做这件事 —— 以电商客服为场景,从0到1带大家实战一个企业级 Agent 系统。
为什么选电商客服?
电商客服是 Agent 最经典的落地场景之一:业务逻辑清晰(查订单、退换货、推荐商品、售后处理),大家容易理解,面试中也经常被问到。做完这个项目,你不仅能掌握 Agent 核心技术栈,还能直接写进简历。
更新方式
我会在小红书上每期更新一个 Agent 相关技术,对应本仓库的一个 commit / tag。特别复杂的技术点会拆成 2 期。你可以跟着每期笔记,checkout 到对应的 tag,一步一步跟着做。
扫码关注我的小红书,获取每期更新通知:
技术演进路线(更新预告)
本项目会按照由浅入深的节奏,逐步叠加 Agent 相关技术:
基础篇
- 纯 Prompt 实现客服对话
- 结构化输出(Structured Output)
- 多轮对话管理
进阶篇
- ReAct 范式的 Agent(思考-行动交替,最经典的 Agent 范式)
- 工具调用 / Function Calling(查订单、查库存等)
- MCP(Model Context Protocol)集成
- RAG 检索增强生成(接入商品库、FAQ、退换货政策等)
高级篇
- Plan-and-Execute(先规划再执行,适合复杂多步骤请求)
- Reflexion 反思机制(自我评估与迭代改进)
- REWOO(预规划 + 批量执行,高效处理并行任务)
- Memory:短期记忆 & 长期记忆
- Skill:可复用的能力模块(退货处理、订单跟踪等标准化流程)
- Multi-Agent 协作(客服路由、售前售后分流)
- Agent 评估体系
以上为初步规划,实际更新可能会根据大家的反馈进行调整。
项目架构 & 更新历史
这是本项目最核心的部分,会随着每一期的更新持续完善。
当前架构
ecom-service-agent/
├── main.py # CLI 入口,多轮对话循环(启动恢复 + 退出保存)
├── requirements.txt # Python 依赖
├── .env.example # 环境变量示例
├── config/
│ └── settings.py # 配置管理(从 .env 读取,含 MCP 开关)
├── prompts/
│ ├── customer_service.py # 电商客服 system prompt(含工具使用指南)
│ └── summarizer.py # 历史摘要 prompt
├── schemas/
│ └── response.py # 结构化输出 schema(Pydantic)
├── agent/
│ ├── chat.py # 核心 ReAct 循环(通过 ToolManager 调用工具)
│ ├── summarizer.py # LLM 自我压缩老对话(支持工具消息)
│ └── storage.py # 会话 JSON 持久化
├── tools/ # 电商工具集(Function Calling)
│ ├── mock_data.py # Mock 数据:订单、商品、物流
│ ├── registry.py # 本地工具注册表 + OpenAI schema + 分发执行
│ ├── manager.py # ToolManager:统一管理本地工具 + MCP 工具
│ ├── order.py # 查询订单详情
│ ├── product.py # 搜索商品信息
│ ├── logistics.py # 查询物流轨迹
│ └── refund.py # 申请退款
├── mcp_server/ # MCP Server(独立微服务)
│ └── server.py # FastMCP + Streamable HTTP,暴露 4 个电商工具
├── mcp_client/ # MCP Client(同步封装)
│ ├── client.py # MCPClient:同步封装,后台线程管理异步连接
│ └── converter.py # MCP Tool schema → OpenAI function calling 格式转换
└── sessions/ # 运行时生成,已 .gitignore
└── session.json # 当前会话快照
更新日志
| 期数 | 主题 | Tag | 日期 |
|---|---|---|---|
| 第 1 期 | 项目框架 + 纯 Prompt 客服 + 结构化输出 | v1-prompt-and-structured-output | 2025-04-14 |
| 第 2 期 | 多轮对话管理:Summary 压缩 + JSON 持久化 | v2-conversation-management | 2026-04-18 |
| 第 3 期 | ReAct Agent + 工具调用 (Function Calling) | v3-react-and-function-calling | 2026-04-27 |
| 第 4 期 | MCP 集成 (Streamable HTTP) | v4-mcp-integration | 2026-05-01 |
每期更新后,这里会同步更新架构图和更新日志。
求职辅导
我目前也在做 AI 方向的求职辅导,服务内容包括:
- 简历精修(针对 AI / Agent 岗位优化)
- 项目包装(帮你把项目经历讲出亮点)
- 模拟面试(还原大厂真实面试流程)
- 全程陪跑(从投递到拿 offer)
有需要的同学可以添加我的微信:HuaiNan54321,备注「求职辅导」。
