Project
商品交易自进化 Agent
基于 Harness 与 Loop Engine 的商品交易智能客服底座
项目介绍
围绕商品咨询、报价和下单协作，设计模型无关、工具可插拔的 Agent 运行时。通过统一接口把模型适配、工具调用、自主决策和人工接管拆开，支持从离线 Mock 到真实模型的渐进式验证。
Before
传统规则与流程编排难以覆盖复杂问法，模型替换也容易牵动业务代码
After
模型自主选择工具完成任务，能力可以通过注册新工具持续扩展
关键结果
- LLMProvider + Tool 双抽象，新增模型和工具无需改动 Loop 核心
- 支持单步多工具并行、异常 observation 和最大步数 / 超时双重护栏
- 示范学习与向量召回结合，支持业务专家教学、纠偏和知识即时生效
架构链路
- 对话入口→
- Agent Harness→
- Loop Engine→
- Tool Registry→
- 知识库 / 人工接管
技术栈
PythonFastAPILLMRAGPostgreSQL
核心功能
- 模型无关
- 自主决策循环
- 多工具并行
- 示范学习
- 人工接管
我的职责
- 设计 LLMProvider、Tool 抽象和注册表，让模型与业务工具可以独立替换
- 实现推理、选工具、调用、观察和终止的 Loop Engine，增加步数与超时护栏
- 用问题、答案和解决思路沉淀业务套路，支持召回相似案例和人工纠偏回流