newtw3

README.md

@@ -1,46 +1,70 @@
-# AI 客服系统 - 天网协作版
+# AI 客服系统
 
-**版本**: v1.0 | **服务器**: 1.12.50.92
+基于 PydanticAI 的智能客服，对接千牛 WebSocket，自动接待、收图、转接设计师。
 
 ---
 
-## 功能概览
+## 架构概览
+
+```
+客户消息 (千牛)
+    ↓
+WebSocket Client → QianniuAdapter (协议转换)
+    ↓
+Orchestrator (防抖/去重/冷却/路由)
+    ↓
+CustomerServiceBrain (PydanticAI Agent)
+    ├── lookup_chat_history_tool  → 查询历史记录
+    ├── transfer_to_human_tool   → 转接设计师
+    └── check_order_status_tool  → 订单查询
+    ↓
+QianniuAdapter → WebSocket → 回复客户
+```
+
+---
+
+## 核心功能
 
 | 功能 | 说明 |
 |------|------|
-| 天网协作 | 接收天网任务，支持指定客户回复触发 |
+| 智能接待 | 自动引导发图、问需求、转接设计师 |
-| 三种工作流 | 找图 / 处理图片 / 转人工派单 |
+| 历史记忆 | AI 可调用工具查询完整聊天历史，避免重复提问 |
-| 图片任务数据库 | 任务持久化，支持后续增加需求 |
+| 自动转接 | 收到图片+需求后自动派单给在线设计师 |
-| 图绘派单系统 | 自动派单给在线设计师 |
+| 转接冷却 | 转接后 120 秒内不再调用 AI，直接安抚 |
-| 文字检测加价 | 自动识别文字数量并加价 |
+| 情绪识别 | 客户愤怒/投诉时自动转人工 |
-| 风险评估 | 自动识别敏感内容，拒绝不良订单 |
+| 消息防抖 | 合并短时间内的多条消息，避免重复回复 |
-| 作图失败转人工 | 失败自动转接人工客服 |
+| 订单静默 | 订单通知/SKU 信息自动入库，不触发 AI |
+| 时段感知 | 根据时间区分"没上班"/"下班了"/"暂时不在" |
+| 图片分析 | 后台调用 Gemini 分析图片复杂度 |
+| 日报统计 | 每日自动生成客服数据报告 |
+| 多进程 | 支持多 Worker 并行处理 |
 
 ---
 
 ## 快速开始
 
 ```bash
-cd /root/ai_customer_service/ai_cs
+# 安装依赖
-pip3 install -r requirements.txt
+pip install -r requirements.txt
 
-# 天网协作版（仅 HTTP API）
+# 配置环境变量
-python3 run.py --api-only
+cp .env.example .env
+# 编辑 .env 填入 API Key、数据库等配置
 
-# 完整版（HTTP API + WebSocket + AI Agent）
+# 启动（WebSocket 客服模式）
-python3 run.py --tianwang
+python run.py
 
-# AI 客服（仅 WebSocket，默认）
+# 完整版（HTTP API + WebSocket）
-python3 run.py
+python run.py --tianwang
+
+# 多进程模式
+python run.py --multi -w 4
+
+# 仅 HTTP API
+python run.py --api-only
 ```
 
-### 后台运行
+### 健康检查
-
-```bash
-nohup python3 run.py --api-only > /tmp/tianwang.log 2>&1 &
-```
-
-### 验证
 
 ```bash
 curl http://localhost:6060/api/health
@@ -48,44 +72,75 @@ curl http://localhost:6060/api/health
 
 ---
 
-## API 地址
-
-| 服务 | 地址 |
-|------|------|
-| AI 客服 API | `http://127.0.0.1:6060` |
-| 派单系统 | `http://1.12.50.92:8005` |
-| 图绘平台 | `http://1.12.50.92:8002` |
-
----
-
-## 文档
-
-| 文档 | 内容 |
-|------|------|
-| **项目功能汇总.md** | 全部功能详细说明（工作流、报价、风险、派单、数据库等） |
-| **部署文档.md** | 部署、API 接口、天网集成、多进程、故障排查 |
-| **features/self_evolution_mvp.md** | 自我进化 MVP（采样、评测、建议、灰度门禁） |
-
----
-
 ## 项目结构
 
 ```
-├── api/                 # HTTP API 服务器
+├── run.py                    # 统一入口
-├── core/                # 核心逻辑（Agent、工作流、WebSocket）
+├── api/
-├── config/              # 配置文件
+│   └── http_server.py        # HTTP API 服务
-├── db/                  # 数据库模块
+├── core/
-├── image/               # 图片处理模块
+│   ├── orchestrator.py        # 总编排（防抖/去重/冷却/路由）
-├── services/            # 外部服务集成
+│   ├── pydantic_ai_agent_v2.py # AI 大脑（PydanticAI Agent）
-├── utils/               # 工具模块
+│   ├── agent_tools.py         # AI 工具（转接/查历史/查订单）
-├── skills/              # Agent 技能定义
+│   ├── schema.py              # 数据模型（StandardMessage/Response）
-└── run.py               # 统一入口（--api-only / --tianwang / 默认 WebSocket）
+│   ├── repository.py          # 异步数据仓库
+│   ├── skill_manager.py       # 技能加载器
+│   ├── engine.py              # 业务逻辑兜底
+│   ├── adapters/
+│   │   └── qianniu_adapter.py # 千牛协议适配
+│   ├── events/
+│   │   └── event_bus.py       # 异步事件总线
+│   └── websocket_*.py         # WebSocket 连接/发送/日志
+├── db/
+│   ├── chat_log_db.py         # 聊天记录（SQLite/MySQL）
+│   ├── customer_db.py         # 客户档案
+│   ├── image_tasks_db.py      # 图片任务
+│   └── task_db/               # 任务模型
+├── services/
+│   ├── dispatch_service.py    # 设计师派单
+│   ├── service_gemini.py      # Gemini 图片分析
+│   ├── service_image_analyzer.py # 图片复杂度分析
+│   └── ...                    # 其他服务
+├── skills/                    # AI 技能定义（SKILL.md）
+│   ├── customer-service/      # 客服核心技能
+│   ├── owner-style/           # 店主风格
+│   ├── pre-sales-skill/       # 售前
+│   ├── after-sales-skill/     # 售后
+│   ├── pricing-skill/         # 报价（排除出 prompt）
+│   ├── risk-skill/            # 风控
+│   └── style-skill/           # 语气风格
+├── config/                    # 配置文件
+├── utils/                     # 工具（日报/健康检查/API计费等）
+└── scripts/                   # 运维脚本
 ```
 
-## 自我进化 MVP
+---
 
-```bash
+## 环境变量
-python scripts/evolution_cycle.py --hours 24 --publish
-```
 
-默认从线上 MySQL 读取对话数据（可用 `--source` 切换）。
+| 变量 | 说明 |
+|------|------|
+| `OPENAI_API_KEY` | 火山引擎 Ark API Key |
+| `OPENAI_BASE_URL` | API 地址 |
+| `OPENAI_MODEL` | 对话模型 |
+| `DB_TYPE` | 数据库类型（`sqlite` / `mysql`） |
+| `MYSQL_HOST/PORT/USER/PASSWORD/DATABASE` | MySQL 连接信息 |
+| `WECHAT_WEBHOOK` | 企业微信通知 Webhook |
+| `MESSAGE_DEBOUNCE_SECONDS` | 消息防抖时间（秒） |
+| `DISPATCH_BASE_URL` | 派单服务地址 |
+
+完整配置见 `.env.example`。
+
+---
+
+## 消息处理流程
+
+1. **WebSocket 接收** → 千牛原始消息
+2. **适配器转换** → `StandardMessage`（统一格式）
+3. **Orchestrator 过滤** → 订单/SKU 静默入库、心跳过滤、商家回复入库
+4. **防抖合并** → 2 秒窗口内多条消息合并为一条
+5. **冷却检查** → 转接后 120 秒内直接安抚，不调 AI
+6. **AI 思考** → PydanticAI Agent 调用工具、生成回复
+7. **转接截获** → 工具返回转接指令时直接发送，不经 AI 二次加工
+8. **乱码清理** → 过滤 `<think>`、内部标记等泄露内容
+9. **发送回复** → 通过 WebSocket 回复客户，同时入库

core/agent_tools.py

@@ -1,13 +1,16 @@
 import logging
 import asyncio
+from datetime import datetime
 from typing import List, Optional, Dict, Any
 from pydantic import BaseModel, Field
 from pydantic_ai import RunContext
 from core.schema import StandardResponse
 from services.dispatch_service import dispatch_service
+from db.chat_log_db import get_conversation
 
 logger = logging.getLogger("cs_agent")
 
+
 async def transfer_to_human_tool(ctx: RunContext[Any], reason: str = Field(description="转人工的原因")) -> str:
     """
     【核心工具】执行转人工逻辑。
@@ -15,25 +18,80 @@ async def transfer_to_human_tool(ctx: RunContext[Any], reason: str = Field(descr
     """
     logger.info(f"[Tool] 尝试呼叫设计师接手: {reason}")
 
-    # 1. 尝试派单获取设计师姓名
     designer_name = await dispatch_service.assign_designer()
 
     if designer_name:
-        # 2. 有设计师在线：生成标准转接指令 (必须包含 [转移会话] 且格式正确)
         magic_cmd = f"正在为您转接|[转移会话],{designer_name},无原因"
         logger.info(f"[Tool] 成功呼叫设计师: {designer_name}")
         return magic_cmd
     else:
-        # 3. 设计师下线：返回特定信号
+        hour = datetime.now().hour
-        logger.warning("[Tool] 派单失败：设计师们已下线或不在位")
+        logger.warning(f"[Tool] 派单失败：设计师们不在位 (当前{hour}点)")
-        return "ERROR_NO_DESIGNER_ONLINE"
+        if 0 <= hour < 9:
+            return "ERROR_DESIGNER_NOT_STARTED：现在设计师还没上班，你告诉客户需求记下了，上班后第一时间处理。不要说下班。"
+        elif 22 <= hour or hour < 1:
+            return "ERROR_DESIGNER_OFFLINE：设计师已下班，你告诉客户需求记下了，明天第一时间回复。"
+        else:
+            return "ERROR_DESIGNER_BUSY：设计师暂时不在位，你告诉客户稍等，马上帮忙联系设计师。不要说下班。"
+
 
 async def check_order_status_tool(ctx: RunContext[Any], customer_id: str = Field(description="客户ID")) -> str:
     """查询订单状态。"""
-    return "设计师正在后台加急处理中，请稍等哈。"
+    return "我在帮你加急处理中，稍等哈。"
+
+
+async def lookup_chat_history_tool(
+    ctx: RunContext[Any],
+    customer_id: str = Field(description="客户ID，从当前对话上下文中获取"),
+    num_messages: int = Field(default=30, description="要查询的历史消息条数，默认30条"),
+) -> str:
+    """
+    【历史记录查询工具】查询该客户的历史聊天记录。
+    使用场景：
+    - 客户说"之前聊过"、"上次"、"你看聊天记录"、"我发过图了"等暗示有历史对话时
+    - 客户第二次来访、追问进度、催单时
+    - 你不确定客户之前是否发过图或说过需求时
+    必须先调用此工具回顾历史，再回复客户，避免重复要求客户发图。
+    """
+    logger.info(f"[Tool] 查询历史记录: customer_id={customer_id}, limit={num_messages}")
+    try:
+        rows = await asyncio.to_thread(get_conversation, customer_id, limit=num_messages)
+        if not rows:
+            return f"该客户({customer_id})暂无历史聊天记录。"
+
+        lines = []
+        has_images = False
+        customer_needs = []
+        for r in rows:
+            role = "客户" if r["direction"] == "in" else "客服"
+            ts = str(r.get("timestamp", ""))
+            msg = r.get("message", "")
+            line = f"[{ts}] {role}：{msg}"
+            lines.append(line)
+            if r["direction"] == "in":
+                if "已收到" in msg and "图" in msg:
+                    has_images = True
+                if any(k in msg for k in ["找原图", "修复", "高清", "去背景", "抠图", "做衣服", "打印"]):
+                    customer_needs.append(msg[:60])
+
+        summary_parts = [f"共{len(rows)}条历史消息。"]
+        if has_images:
+            summary_parts.append("⚠️ 客户之前已经发过图片！不要再让客户发图！")
+        if customer_needs:
+            summary_parts.append(f"客户曾表达的需求：{'；'.join(customer_needs[:3])}")
+
+        summary = " ".join(summary_parts)
+        history_text = "\n".join(lines[-30:])
+        return f"【历史记录摘要】{summary}\n\n【详细记录】\n{history_text}"
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"[Tool] 查询历史记录失败: {e}")
+        return f"查询历史记录失败: {e}"
+
 
 def register_agent_tools(agent: Any):
     """注册工具"""
     agent.tool(transfer_to_human_tool)
     agent.tool(check_order_status_tool)
-    logger.info("[Agent] 工具箱已更新：称呼统一为“设计师”。")
+    agent.tool(lookup_chat_history_tool)
+    logger.info("[Agent] 工具箱已更新：含转人工、订单查询、历史记录查询。")

core/orchestrator.py

@@ -15,9 +15,18 @@ logger = logging.getLogger("cs_agent")
 
 # 配置常量
 MSG_DEDUP_CAPACITY = 200          # 消息 ID 去重缓存容量
-TRANSFER_COOLDOWN_SEC = 60        # 转接冷却时间（秒）
+TRANSFER_COOLDOWN_SEC = 120       # 转接冷却时间（秒）—— 转接后2分钟内不再调用AI
 DEBOUNCE_SECONDS = 2.0            # 消息防抖延迟（秒）
 
+# 转接后安抚话术池（轮换使用，避免复读）
+_TRANSFER_CALM_REPLIES = [
+    "我在帮你催了哈，稍等下",
+    "已经转了哈，马上就来",
+    "收到，设计师在赶来了哈",
+    "好的亲，稍等一下哈",
+    "在催了在催了，马上哈",
+]
+
 class SystemOrchestrator:
     """
     全系统总编排：具备转接冷却、防抖合并、多消息去重、以及精准日志。
@@ -30,8 +39,9 @@ class SystemOrchestrator:
         # 1. 消息 ID 去重
         self._processed_msg_ids = deque(maxlen=MSG_DEDUP_CAPACITY)
         
-        # 2. 转接冷却存储 (customer_id -> last_transfer_time)
+        # 2. 转接冷却存储 (session_key -> last_transfer_time)
         self._last_transfer_time: Dict[str, float] = {}
+        self._transfer_calm_idx: Dict[str, int] = {}  # 安抚话术轮换索引
         
         # 3. 防抖配置
         self._debounce_seconds = DEBOUNCE_SECONDS
@@ -68,12 +78,13 @@ class SystemOrchestrator:
             # 店铺隔离：同一客户在不同店铺的对话独立处理
             session_key = f"{user_id}@{std_msg.acc_id}"
 
-            # 订单消息 / 纯金额通知：静默入库，不触发 AI 回复
+            # 订单消息 / 纯金额通知 / SKU信息：静默入库，不触发 AI 回复
             msg_text = std_msg.content or ""
             is_order = "[系统订单信息]" in msg_text
             is_price_only = bool(re.match(r'^[\s\n]*金?额?[:：]?\s*[\d.]+\s*元', msg_text.strip()))
-            is_sku_only = bool(re.match(r'^[\s\n]*(备注[:：]|数量[:：]|款式[:：])', msg_text.strip()))
+            is_sku_only = bool(re.match(r'^[\s\n]*(备注[:：]|数量[:：]|款式[:：]|定制[:：])', msg_text.strip()))
-            if is_order or is_price_only or is_sku_only:
+            is_sku_amount = bool(re.match(r'^[\s\n]*金额[:：]\s*[\d.]+元\s*●', msg_text.strip()))
+            if is_order or is_price_only or is_sku_only or is_sku_amount:
                 await self._handle_order_packet(platform, std_msg)
                 logger.info(f"[订单消息] user={user_id} acc={std_msg.acc_id} 已入库更新状态")
                 await repo.save_chat(platform, user_id, msg_text, "in", acc_id=std_msg.acc_id)
@@ -222,22 +233,25 @@ class SystemOrchestrator:
                 if all_image_urls:
                     asyncio.create_task(self._analyze_images_background(session_key, all_image_urls))
 
-                # C. 冷却检查：如果转接冷却期内发过转接，告诉大脑"已处于转接中"
+                # C. 冷却检查：转接成功后冷却期内，直接回安抚话术，不调AI
-                is_in_cooldown = (time.time() - self._last_transfer_time.get(session_key, 0)) < TRANSFER_COOLDOWN_SEC
+                last_transfer = self._last_transfer_time.get(session_key, 0)
+                cooldown_elapsed = time.time() - last_transfer
+                is_in_cooldown = cooldown_elapsed < TRANSFER_COOLDOWN_SEC
 
-                # D. 思考
-                history = await repo.get_chat_history(user_id, limit=10, acc_id=acc_id)
-                if history and history[-1].get('content') == db_content: history = history[:-1]
-
-                # 冷却期内：禁止再发转接指令，避免反复转接
                 if is_in_cooldown:
-                    final_msg.content = (
+                    idx = self._transfer_calm_idx.get(session_key, 0)
-                        "【系统：设计师已收到转接通知正在赶来，严禁再次调用转人工工具！"
+                    calm_reply = _TRANSFER_CALM_REPLIES[idx % len(_TRANSFER_CALM_REPLIES)]
-                        "客户再问就回'设计师正在看了哈，稍等一下'，换着说不要重复】\n"
+                    self._transfer_calm_idx[session_key] = idx + 1
-                        + final_msg.content
+                    logger.info(f"[Orchestrator] 转接冷却中({cooldown_elapsed:.0f}s)，直接安抚: {calm_reply}")
+                    std_res = StandardResponse(
+                        reply_content=calm_reply,
+                        metadata={"acc_id": acc_id, "acc_type": acc_type}
                     )
-
+                else:
-                std_res = await self.brain.think_and_reply(final_msg, history=history)
+                    # D. 正常流程：调用AI思考
+                    history = await repo.get_chat_history(user_id, limit=10, acc_id=acc_id)
+                    if history and history[-1].get('content') == db_content: history = history[:-1]
+                    std_res = await self.brain.think_and_reply(final_msg, history=history)
 
                 # E. 发送并记录时间
                 if std_res.should_reply:

core/pydantic_ai_agent_v2.py

@@ -57,29 +57,59 @@ class CustomerServiceBrain:
         system_prompt = (
             "你是一位专注【高清修复】和【找原图】的专业店主。性格干脆，说话自然、专业。\n\n"
 
-            "【统一称呼规范】\n"
+            "【统一称呼规范 - 第一人称原则】\n"
-            "1. 严禁使用'师傅'、'客服'、'专员'等词汇！必须统一称为【设计师】。\n"
+            "1. 你就是店主本人，未转接设计师之前，所有回复必须用第一人称：'我'、'我这边'。\n"
-            "2. 未转接前，用第一人称（我/我这边）。例如：'我叫设计师看下'。\n\n"
+            "2. 例如：客户问进度 → '我在看哈，稍等'；客户催 → '我帮你催下哈'。\n"
+            "3. 只有在需要转接时才提'设计师'：'我叫设计师来看下哈'。\n"
+            "4. 严禁使用'师傅'、'客服'、'专员'等词汇。\n\n"
+
+            "【★★★ 历史记录查询 - 最高优先级 ★★★】\n"
+            "你有一个 lookup_chat_history_tool 工具，可以查询客户的完整历史聊天记录。\n"
+            "以下情况你【必须】先调用此工具查历史，再回复：\n"
+            "1. 客户说'之前聊过'、'上次'、'你看聊天记录'、'我发过了'、'前面发了'等\n"
+            "2. 客户追问进度：'做好了吗'、'多久能好'、'怎么样了'\n"
+            "3. 客户表达不满或困惑：'？'、'你瞎么'、'搞笑'、'说过了'\n"
+            "4. 【近期对话回顾】中显示客户之前已发过图或说过需求\n"
+            "查到历史后，根据历史内容回复，绝对不要再重复问客户已经回答过的问题！\n\n"
 
             "【核心逻辑】\n"
             "1. 业务：只聊高清修复和找原图。核心链路：引导发图 -> 问需求 -> 找设计师。\n"
-            "2. **主动引导（关键）**：如果客户【没发图】就问能不能做、问收费，你必须回：'亲亲先发图我看下哈'。\n"
+            "2. **主动引导**：只有当客户【从未发过图】且没有历史图片记录时，才引导发图。\n"
-            "3. **非业务问题**：如果客户问招聘、合作、闲聊等与做图无关的话题，礼貌拒绝：'亲亲咱这边只做图哦，暂不招人哈'。\n"
+            "3. **非业务问题**：如果客户问招聘、合作、闲聊等与做图无关的话题，礼貌拒绝。\n"
-            "4. **客户说没有参考图**：如果客户明确说'没有图'、'找不到'、'想让你们帮找'，直接转人工：'好的，我这就叫设计师帮您找哈'。\n"
+            "4. **客户说没有参考图**：直接转人工：'好的，我这就叫设计师帮您找哈'。\n"
-            "5. **客户问尺寸/能否打印/退款**：这类问题需要设计师判断，直接转人工：'这个设计师帮您看下哈'。\n"
+            "5. **客户问尺寸/能否打印/退款**：直接转人工：'这个设计师帮您看下哈'。\n"
-            "6. 转接时机：收到图片并明确需求后，立即调用转人工工具，并告知：'收到，正在呼叫设计师核价，稍等哈'。\n"
+            "6. 转接时机：收到图片并明确需求后，立即调用转人工工具。\n"
-            "7. **下线安抚（重要）**：只有当【本次】工具返回 'ERROR_NO_DESIGNER_ONLINE' 时才能说下班。不能根据历史对话或自己猜测说下班！\n"
+            "7. **下线安抚**：只有工具返回ERROR时才能提设计师不在。根据错误码区分：\n"
-            "8. 正在转接中：如果系统提示已在转接，回：'设计师正在赶来，我再帮你催下哈！'。\n"
+            "   - ERROR_DESIGNER_NOT_STARTED → 说'还没上班，记下了上班马上处理'（严禁说下班）\n"
-            "9. **每次转接必须调用工具**：不要根据之前的结果猜测，每次需要转接都必须重新调用工具检查设计师是否在线。\n\n"
+            "   - ERROR_DESIGNER_OFFLINE → 说'下班了，需求记下明天回'\n"
+            "   - ERROR_DESIGNER_BUSY → 说'稍等，我帮你联系下'（严禁说下班）\n"
+            "8. 正在转接中：如果系统提示已在转接，回：'已经在帮你催了哈，稍等下！'。\n"
+            "9. **每次转接必须调用工具**：不要猜测，每次都重新调用。\n\n"
+
+            "【情绪识别与应急转人工】\n"
+            "当客户出现以下信号时，立即调用转人工工具，不要继续机械回复：\n"
+            "- 愤怒/辱骂：'滚'、'垃圾'、'投诉'、'差评'、'骗子'\n"
+            "- 反复质疑：'你是机器人吗'、'搞笑'、'你瞎么'、'说了多少遍'\n"
+            "- 连续不满：客户连续2条以上表达不满（如'？'、'...'、质问语气）\n"
+            "转人工话术：'亲亲抱歉，我马上叫设计师亲自来处理哈'\n\n"
+
+            "【确认短句收尾规则 - 千牛要求最后一句必须是客服说的】\n"
+            "客户说'嗯'、'好'、'好的'、'行'、'ok'、'哦'、'知道了'等确认短句时，\n"
+            "必须回一句自然的收尾，但严禁复读'嗯咯'！根据上下文选择合适的收尾：\n"
+            "- 如果刚谈完需求/报价 → '有问题随时找我哈'\n"
+            "- 如果刚说了等设计师 → '好的，有消息马上告诉你'\n"
+            "- 如果是闲聊结束 → '好嘞~'\n"
+            "每次收尾话术不能重复，要自然变化。\n\n"
 
             "【必杀令 - 严格遵守】\n"
             "1. 每句回复严禁超过15个字！语气淘宝亲切风，多用'哈'、'呢'。\n"
             "2. 严禁报价，严禁复读图片已收到的情况。\n"
             "3. 必须原样输出工具返回的'正在为您转接|'指令。\n"
             "4. **严禁**说'在呢铁子'！只能说'在呢'或'在呢亲'。\n"
-            "5. **严禁**重复发送相同内容！如果刚说过的话，换一种说法。\n"
+            "5. **严禁**连续两次回复相同或相似内容！回顾你最近说过的话，换一种说法。\n"
             "6. **严禁**输出任何代码、标记、括号等乱码！只输出自然语言。\n"
-            "7. **严禁**自己臆造'下班'！只有工具返回ERROR才能说下班。\n\n"
+            "7. **严禁**自己臆造'下班'！只有工具返回ERROR才能说下班。\n"
+            "8. **严禁**在客户已发过图的情况下还说'先发图来看看'！先查历史确认。\n\n"
 
             f"业务参考：\n{all_skills}"
         )
@@ -109,7 +139,7 @@ class CustomerServiceBrain:
                     lines.append(f"[{_fmt_time(h.get('timestamp'))}] {role}：{content}")
                 recent_context = "【近期对话回顾】\n" + "\n".join(lines) + "\n----------------\n"
 
-            full_input = f"{recent_context}现在的对话：{user_content}"
+            full_input = f"【当前客户ID：{msg.user_id}】\n{recent_context}现在的对话：{user_content}"
             logger.info(
                 f"[PROMPT->AI] user={msg.user_id} acc={msg.acc_id} images={len(msg.image_urls)}\n"
                 f"{_clip(full_input)}"
@@ -117,29 +147,29 @@ class CustomerServiceBrain:
 
             result = await self.agent.run(full_input, message_history=history)
 
-            # --- 终极修复：强制截获工具返回的转接指令 ---
+            # --- 转接指令：直接从工具返回截获，不经过 AI 二次加工 ---
-            reply_text = ""
+            transfer_cmd = ""
-            # pydantic-ai 1.x 使用 result.output（旧版 0.x 使用 result.data）
-            raw_output = getattr(result, 'output', None) or getattr(result, 'data', None)
-            if isinstance(raw_output, str):
-                reply_text = raw_output
-            
-            # 暴力扫描所有消息片段，寻找转接暗号
-            found_magic = ""
             for m in result.all_messages():
                 if hasattr(m, 'parts'):
                     for part in m.parts:
-                        # 检查是否是工具返回片段
                         if getattr(part, 'part_kind', '') == 'tool-return':
                             content = str(getattr(part, 'content', ''))
                             if "[转移会话]" in content:
-                                found_magic = content
+                                transfer_cmd = content
 
-            # 如果 AI 弄丢了暗号，我们强行给它补回来
+            if transfer_cmd:
-            if found_magic and "[转移会话]" not in reply_text:
+                logger.info(f"[Brain] 工具返回转接指令，直接发送（跳过AI加工）: {transfer_cmd[:60]}")
-                logger.info(f"[Brain] 检测到 AI 弄丢了转接暗号，正在强制恢复: {found_magic[:30]}...")
+                return StandardResponse(
-                reply_text = found_magic
+                    reply_content=transfer_cmd,
-            # ----------------------------------------
+                    need_transfer=True,
+                    metadata={"acc_id": msg.acc_id, "acc_type": msg.acc_type}
+                )
+
+            # --- 非转接场景：取 AI 的正常回复 ---
+            reply_text = ""
+            raw_output = getattr(result, 'output', None) or getattr(result, 'data', None)
+            if isinstance(raw_output, str):
+                reply_text = raw_output
 
             # 清理模型泄露的内部标记/乱码（覆盖所有已知格式）
             reply_text = re.sub(r'\[\]<\|[^|]+\|>', '', reply_text)
@@ -147,9 +177,9 @@ class CustomerServiceBrain:
             reply_text = re.sub(r'\[Function[^\]]*\]', '', reply_text)
             reply_text = re.sub(r'\[/?Tool[^\]]*\]', '', reply_text)
             reply_text = re.sub(r'</?tool[_\-]?[^>]*>', '', reply_text, flags=re.IGNORECASE)
-            reply_text = re.sub(r'<think[^>]*>.*?</think[^>]*>', '', reply_text, flags=re.DOTALL)
+            reply_text = re.sub(r'<think[_a-zA-Z0-9]*[^>]*>.*?</think[_a-zA-Z0-9]*[^>]*>', '', reply_text, flags=re.DOTALL)
-            reply_text = re.sub(r'<think[^>]*>.*', '', reply_text, flags=re.DOTALL)
+            reply_text = re.sub(r'<think[_a-zA-Z0-9]*[^>]*>.*', '', reply_text, flags=re.DOTALL)
-            reply_text = re.sub(r'</?think[^>]*>', '', reply_text)
+            reply_text = re.sub(r'</?think[_a-zA-Z0-9]*[^>]*>', '', reply_text)
             reply_text = re.sub(r'```[^`]*```', '', reply_text)
             reply_text = re.sub(r'\{["\'][^}]+\}', '', reply_text)
             reply_text = re.sub(r'AgentRunResult\([^)]*\)', '', reply_text)
@@ -176,4 +206,4 @@ class CustomerServiceBrain:
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"[Brain Error]: {e}")
-            return StandardResponse(reply_content="好哒，设计师正在看图，稍等回你。", metadata={"acc_id": msg.acc_id})
+            return StandardResponse(reply_content="好哒，我在看图，稍等回你哈。", metadata={"acc_id": msg.acc_id})

core/提示词.MD

@@ -1,19 +0,0 @@
-"你是一位专注【高清修复】和【找原图】的专业店主。性格干脆，说话高端、专业。\n\n"
-    
-    "【统一称呼规范】\n"
-    "1. 严禁使用'师傅'、'客服'、'专员'等词汇！\n"
-    "2. 必须统一称呼为【设计师】。比如：'找设计师看下'、'设计师马上来'、'等设计师核价'。\n\n"
-    
-    "【核心逻辑】\n"
-    "1. 业务：只聊高清修复和找原图。引导发图 -> 问需求 -> 找设计师。\n"
-    "2. 下线安抚：如果工具返回 'ERROR_NO_DESIGNER_ONLINE'，说明设计师们【下班/下线】了。回：'亲亲，设计师现在下班啦，需求我先记下，明天第一时间回您哈！'。\n"
-    "3. 正在转接中：如果看到系统提示已在转接，回：'设计师正在赶来，我再帮你催下哈！'。\n\n"
-    "4. 没转接时：引导发图 -> 问需求 -> 调工具转人工。\n\n
-    "5. 语气：淘宝亲切风，多用'亲亲'、'铁子'。每句回复【严禁超过15字】！\n\n"   
-
-    "【必杀令】\n"
-    "1. 每句回复严禁超过15个字！\n"
-    "2. 严禁报价，严禁复读图片已收到的情况。\n"
-    "3. 必须原样输出工具返回的'正在为您转接|'指令。\n\n"
-    
-    f"业务参考：\n{all_skills}"

skills/customer-service/SKILL.md

@@ -26,12 +26,18 @@ description: 找原图/高清修复客服 - 需求收集、阶段引导与转接
 
 ## 上下文承接逻辑（让AI变聪明的关键）
 
+- **回访/二次进店识别（最高优先级）**：
+  - 客户说「之前聊过 / 上次 / 你看聊天记录 / 我发过了 / 前面发了图」 => **必须先调用 lookup_chat_history_tool 查历史**，根据历史回复，严禁再要图。
+  - 客户问「做好了吗 / 多久能好 / 怎么样了 / 好了吗」 => 这是进度追问，先查历史确认之前的需求，用第一人称回：'我在看哈，稍等'。
 - **短句识别**：
-  - 「有吗 / 有没有 / 找到了吗」 => 进度追问。回：'设计师正在看哈，稍等'。
+  - 「有吗 / 有没有 / 找到了吗」 => 进度追问。回：'我在看哈，稍等'。
   - 「就这一个 / 没有了 / 就这些」 => 拿图完成。立即引导转接。
   - 「高清 / 重新发 / 发我」 => 催办。正面承接。
 - **多图关联识别**：
   - 客户发第二张图时提到「上一张」「前面那张」「局部」「细节」 => 按【同一需求补充】处理，不要当成新单。
+- **情绪升级识别**：
+  - 客户连续表达不满（质问、辱骂、威胁投诉）=> 立即转人工，话术：'亲亲抱歉，我马上叫设计师来处理'。
+  - 严禁在客户愤怒时继续机械重复同一句话。
 
 ## 业务红线
 - **绝对不说**：'客服'、'师傅'、'专员'、'AI做的'、'修复'（如果是找原图单）、'处理'。