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12 KiB
Python
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Python
import os
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import re
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import hashlib
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import logging
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from typing import List, Optional, Any, Dict
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from pydantic_ai import Agent, RunContext
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||
from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel
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||
from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider
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||
from core.schema import StandardMessage, StandardResponse
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from core.agent_tools import register_agent_tools
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logger = logging.getLogger("cs_agent")
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||
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||
from core.skill_manager import skill_manager
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||
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||
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_INTERNAL_TOOL_MARKERS = (
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"【历史记录摘要】",
|
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"【详细记录】",
|
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"【订单摘要】",
|
||
"【订单详情】",
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)
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def _clip(text: str, limit: int = 1200) -> str:
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if text is None:
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return ""
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text = str(text)
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||
if len(text) <= limit:
|
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return text
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return f"{text[:limit]}...(截断, 共{len(text)}字)"
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||
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def _fmt_time(ts: Any) -> str:
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s = str(ts or "").strip()
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if not s:
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return "--:--:--"
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||
if " " in s:
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return s.split(" ", 1)[1]
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return s
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||
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||
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def _sanitize_reply_text(reply_text: str) -> str:
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if not reply_text:
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return ""
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||
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text = str(reply_text)
|
||
text = re.sub(r'\[\]<\|[^|]+\|>', '', text)
|
||
text = re.sub(r'<\|[^|]*\|>', '', text)
|
||
text = re.sub(r'\[Function[^\]]*\]', '', text)
|
||
text = re.sub(r'\[/?Tool[^\]]*\]', '', text)
|
||
text = re.sub(r'</?tool[_\-]?[^>]*>', '', text, flags=re.IGNORECASE)
|
||
text = re.sub(r'<think[_a-zA-Z0-9]*[^>]*>.*?</think[_a-zA-Z0-9]*[^>]*>', '', text, flags=re.DOTALL)
|
||
text = re.sub(r'<think[_a-zA-Z0-9]*[^>]*>.*', '', text, flags=re.DOTALL)
|
||
text = re.sub(r'</?think[_a-zA-Z0-9]*[^>]*>', '', text)
|
||
text = re.sub(r'```[^`]*```', '', text, flags=re.DOTALL)
|
||
text = re.sub(r'AgentRunResult\([^)]*\)', '', text)
|
||
text = re.sub(r'\[/?[A-Z][a-zA-Z]*(?:Call|End|Start|Result|Return)[^\]]*\]', '', text)
|
||
text = re.sub(r'^\s*\[\s*\{.*$', '', text, flags=re.DOTALL)
|
||
text = re.sub(r'^\s*[\[{].*"name"\s*:.*$', '', text, flags=re.DOTALL)
|
||
text = re.sub(r'[\[\]]{2,}', '', text)
|
||
text = text.strip()
|
||
|
||
if any(marker in text for marker in _INTERNAL_TOOL_MARKERS):
|
||
logger.warning("[Brain] 拦截到工具原文泄露，降级为安全兜底回复")
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||
return "我在帮你看记录，稍等哈"
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||
|
||
return text.strip()
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||
|
||
|
||
class CustomerServiceBrain:
|
||
"""
|
||
重构后的单一 Agent 大脑：
|
||
【全能终极版】统一称呼为“设计师”，支持下线安抚。
|
||
"""
|
||
|
||
def __init__(self, model_name: str = None):
|
||
self.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
|
||
self.base_url = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
|
||
self.model_name = model_name or os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4o-mini")
|
||
|
||
model = OpenAIChatModel(
|
||
model_name=self.model_name,
|
||
provider=OpenAIProvider(api_key=self.api_key, base_url=self.base_url)
|
||
)
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||
|
||
exclude_names = os.getenv("SKILL_EXCLUDE_FROM_PROMPT", "pricing-skill")
|
||
excluded_skills = [s.strip().lower() for s in exclude_names.split(",") if s.strip()]
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||
all_skills = skill_manager.get_all_skills_text(exclude=excluded_skills)
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||
logger.info(f"[SkillManager] 已从提示词排除技能: {excluded_skills}")
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||
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||
# --- 统一口径后的 System Prompt ---
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system_prompt = (
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||
"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 - 第一人称原则】\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. 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"
|
||
|
||
"【订单查询工具】\n"
|
||
"你有一个 lookup_customer_orders_tool 工具，可以查询客户的订单记录。\n"
|
||
"以下情况你【必须】调用此工具：\n"
|
||
"1. 客户问'我付款了'、'订单怎么样了'、'发货了吗'\n"
|
||
"2. 客户提到订单号\n"
|
||
"3. 你需要确认客户是否已付款再决定如何回复\n"
|
||
"查到订单后，根据订单状态回复（已付款→'收到，马上安排'；已发货→'已经发了哈'）。\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**：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。\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**：直接转人工：'这个设计师帮您看下哈'。\n"
|
||
"6. **转接时机（严格两步）**：必须同时满足【有图】+【客户明确说了要找原图/修复/具体要求】才能转接。\n"
|
||
" 客户只发了图但没说需求 → 必须先问'亲亲这张是找原图还是修复哈？'\n"
|
||
" 客户说了'有吗'、'能找吗' → 这不算明确需求，要追问'是要找原图还是高清修复呢？'\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"
|
||
" - ERROR_DESIGNER_NOT_STARTED → 说'还没上班，记下了上班马上处理'（严禁说下班）\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**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"
|
||
"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}"
|
||
)
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||
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||
self.agent = Agent(model=model, system_prompt=system_prompt)
|
||
register_agent_tools(self.agent)
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||
|
||
async def think_and_reply(self, msg: StandardMessage, history: Optional[List[dict]] = None) -> StandardResponse:
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||
if history is None:
|
||
history = []
|
||
try:
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||
user_content = msg.content or ""
|
||
|
||
# 客户已发图：告知 AI 图已收到，引导问需求，但不要直接转接
|
||
if msg.image_urls:
|
||
user_content = (
|
||
f"【系统通知：客户已发送 {len(msg.image_urls)} 张图片，图已收到不要再让客户发图。"
|
||
f"你现在必须先问客户：这张是找原图还是高清修复？有什么具体要求？"
|
||
f"等客户明确回答后才能转接，严禁跳过问需求直接转接！】\n{user_content}"
|
||
)
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||
|
||
recent_context = ""
|
||
if history:
|
||
lines = []
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||
for h in history[-6:]:
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||
role = "客户" if h.get("role") == "user" else "我"
|
||
content = h.get("content", "")
|
||
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"【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)}"
|
||
)
|
||
|
||
result = await self.agent.run(full_input, message_history=history)
|
||
|
||
# --- 转接指令：直接从工具返回截获，不经过 AI 二次加工 ---
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||
transfer_cmd = ""
|
||
for m in result.all_messages():
|
||
if hasattr(m, 'parts'):
|
||
for part in m.parts:
|
||
if getattr(part, 'part_kind', '') == 'tool-return':
|
||
content = str(getattr(part, 'content', ''))
|
||
if "[转移会话]" in content:
|
||
transfer_cmd = content
|
||
|
||
if transfer_cmd:
|
||
logger.info(f"[Brain] 工具返回转接指令，直接发送（跳过AI加工）: {transfer_cmd[:60]}")
|
||
return StandardResponse(
|
||
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/工具原文
|
||
reply_text = _sanitize_reply_text(reply_text)
|
||
|
||
# 过滤"在呢铁子"
|
||
if "在呢铁子" in reply_text:
|
||
reply_text = reply_text.replace("在呢铁子", "在呢亲")
|
||
|
||
if not reply_text:
|
||
reply_text = "稍等我看看。"
|
||
|
||
logger.info(f"[THINK/RAW_OUTPUT] user={msg.user_id}\n{_clip(reply_text)}")
|
||
|
||
need_transfer = "[转移会话]" in reply_text
|
||
|
||
return StandardResponse(
|
||
reply_content=reply_text,
|
||
need_transfer=need_transfer,
|
||
metadata={"acc_id": msg.acc_id, "acc_type": msg.acc_type}
|
||
)
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"[Brain Error]: {e}")
|
||
return StandardResponse(reply_content="好哒，我在看图，稍等回你哈。", metadata={"acc_id": msg.acc_id})
|