# 图绘派单系统集成说明

## 📋 功能说明

AI 客服系统已接入图绘派单系统 API，实现自动派单给在线设计师。

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## 🚀 派单系统 API

### 基础信息
- **API 地址**: http://1.12.50.92:8005
- **API Key**: tuhui_dispatch_key_2026
- **认证方式**: Header: X-API-Key

### 核心接口

| 接口 | 方法 | 说明 |
|------|------|------|
| `/dispatch/queue` | GET | 获取派单队列 |
| `/online/designers` | GET | 获取在线设计师 |
| `/tasks` | POST | 创建任务 |
| `/tasks/{id}/assign` | POST | 分配任务 |
| `/tasks/{id}` | GET | 查询任务状态 |
| `/tasks/{id}/complete` | POST | 完成任务 |

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## 🔄 工作流程

### 转人工派单流程

```
客户：这个能做吗 [图片]
AI: 抱歉，这个我做不了，帮您转接设计师
    ↓
1. 查询在线设计师
   GET /online/designers
   返回：["橘子", "婷婷"]
    ↓
2. 创建派单任务
   POST /tasks
   返回：{"task_id": "ea853bd9"}
    ↓
3. 分配给设计师
   POST /tasks/ea853bd9/assign
   {"designer_name": "橘子"}
    ↓
4. 企业微信通知设计师
    ↓
5. 回复客户
   "好的，已帮您安排设计师处理，请稍候"
```

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## 📝 API 调用示例

### 1. 查询在线设计师

```python
from services.service_tuhui_dispatch import get_tuhui_dispatch_client

client = get_tuhui_dispatch_client()
designers = await client.get_online_designers()
# 返回：["橘子", "婷婷"]
```

### 2. 创建任务

```python
task_id = await client.create_task(
    task_name="图片处理 -1234",
    description="客户需要做高清修复",
    task_type="image_process",
    priority=2
)
# 返回："ea853bd9"
```

### 3. 分配任务

```python
success = await client.assign_task(
    task_id="ea853bd9",
    designer_name="橘子",
    notes="AI 客服自动派单"
)
# 返回：True
```

### 4. 查询任务状态

```python
status = await client.get_task_status("ea853bd9")
# 返回：{"status": "assigned", "assigned_to": "橘子", ...}
```

### 5. 完成任务

```python
success = await client.complete_task(
    task_id="ea853bd9",
    notes="客户已确认，效果满意"
)
# 返回：True
```

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## 🔧 集成代码位置

### 派单客户端

文件：`/root/ai_customer_service/ai_cs/services/service_tuhui_dispatch.py`

**类**: `TuhuiDispatchClient`

**方法**:
- `get_online_designers()` - 查询在线设计师
- `create_task()` - 创建任务
- `assign_task()` - 分配任务
- `get_task_status()` - 查询状态
- `complete_task()` - 完成任务

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### 工作流集成

文件：`/root/ai_customer_service/ai_cs/core/workflow.py`

**方法**:
- `transfer_to_designer_workflow()` - 转人工派单工作流
- `_get_online_designers()` - 查询在线设计师
- `_dispatch_to_designer()` - 派单给设计师

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## 📊 派单逻辑

### 1. 查询在线设计师

```python
designers = await workflow._get_online_designers()
# 返回：["橘子", "婷婷"]
```

### 2. 创建派单任务

```python
dispatch_task_id = await workflow.dispatch_client.create_task(
    task_name=f"图片处理-{customer_id[-4:]}",
    description=f"{reason}\\n客户：{customer_id}\\n图片：{image_url}",
    task_type="image_process",
    priority=2
)
```

### 3. 分配给设计师

```python
success = await workflow.dispatch_client.assign_task(
    task_id=dispatch_task_id,
    designer_name=designer_name,  # "橘子"
    notes=f"AI 客服自动派单\\n原因：{reason}\\n客户：{customer_id}"
)
```

### 4. 企业微信通知

```python
await _wechat_notify(
    f"📋 **新任务派单**\\n"
    f"设计师：{designer_name}\\n"
    f"任务 ID: {dispatch_task_id}\\n"
    f"客户：{customer_id}\\n"
    f"原因：{reason}\\n"
    f"请及时处理"
)
```

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## ⚠️ 注意事项

1. **API Key**: 固定为 `tuhui_dispatch_key_2026`
2. **超时设置**: 默认 10 秒
3. **错误处理**: 所有 API 调用都有 try-except
4. **企业微信通知**: 派单成功后自动发送
5. **任务命名**: 格式为 `图片处理-{客户 ID 后 4 位}`

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## 🔍 日志查看

```bash
# 查看派单日志
grep "派单" /tmp/ai-cs.log

# 查看在线设计师查询
grep "在线设计师" /tmp/ai-cs.log

# 查看任务创建
grep "创建任务" /tmp/ai-cs.log
```

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## 📈 派单统计

### 查询派单队列

```bash
curl -X GET "http://1.12.50.92:8005/dispatch/queue" \
  -H "X-API-Key: tuhui_dispatch_key_2026"
```

**返回**:
```json
{
  "pending_tasks": {"count": 3, "tasks": [...]},
  "online_designers": {"count": 2, "designers": ["橘子", "婷婷"]},
  "suggestion": "橘子"
}
```

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## 🎯 完整示例

### AI 客服转人工派单

```python
# 客户说"做不了"
await workflow.transfer_to_designer_workflow(
    customer_id="customer_123",
    image_url="https://xxx.com/image.jpg",
    acc_id="shop_001",
    acc_type="AliWorkbench",
    reason="图片过于模糊，AI 无法处理"
)

# 执行流程:
# 1. 查询在线设计师 → ["橘子", "婷婷"]
# 2. 创建任务 → "ea853bd9"
# 3. 分配给"橘子"
# 4. 企业微信通知
# 5. 回复客户："好的，已帮您安排设计师处理"
```

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## 📞 技术支持

**派单系统服务器**: 1.12.50.92:8005

**查看派单系统日志**:
```bash
tail -f /var/log/dispatch_api.log
```

**查看派单进程**:
```bash
ps aux | grep dispatch
```

**重启派单服务**:
```bash
pkill -f dispatch_api
cd /root/tuhui/backend
nohup python3 -m uvicorn dispatch_api:app --host 0.0.0.0 --port 8005 > /var/log/dispatch_api.log 2>&1 &
```

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**文档版本**: v1.0  
**更新日期**: 2026-02-27