Shop Agent - 电商管理客服系统

基于RAG和Agent的极简版电商管理客服系统

功能特性

• 大模型对话: 集成DeepSeek大模型API (OpenAI兼容)
• Tool Calling: 订单查询物流状态
• RAG产品推荐: 基于向量检索的产品推荐
• AgentMemory（阶段1+2+3）: 对话历史压缩（最近3轮完整 + 历史摘要），支持模式识别、结构化用户记忆与LLM摘要压缩
• Web API: FastAPI提供RESTful接口

项目结构

shop-agent/
├── app/                    # 应用代码
│   ├── api/               # API路由和模型
│   ├── agents/            # Agent实现
│   ├── services/          # 业务服务
│   ├── database/          # 数据库模型和操作
│   ├── core/              # 核心配置
│   └── schemas/           # 数据模式定义
├── data/                  # 示例数据
├── tests/                 # 测试代码
├── .env.example           # 环境变量模板
├── requirements.txt       # Python依赖
└── README.md              # 项目说明

快速开始

1. 环境准备

# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd shop-agent

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或 .venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 复制环境变量配置
cp .env.example .env
# 编辑.env文件，填入你的API密钥

2. 运行应用

# 启动FastAPI服务器
uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

3. 访问API文档

启动后访问：

• Swagger UI: http://localhost:8000/docs
• ReDoc: http://localhost:8000/redoc

API端点

• POST /api/chat: 对话接口
• POST /api/chat/auto: 统一路由对话（已接入AgentMemory压缩）
• POST /api/chat/order: 订单查询对话（已接入AgentMemory压缩）
• POST /api/chat/product: 产品推荐对话（已接入AgentMemory压缩）
• GET /health: 健康检查

测试

# Windows (PowerShell) 使用项目虚拟环境运行第一阶段单测
.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest tests/test_agent_memory.py -q

开发计划

详细开发计划请参考 todo.md

技术栈

• Python 3.9+
• FastAPI - Web框架
• DeepSeek API - 大模型接入 (OpenAI兼容)
• ChromaDB/FAISS - 向量数据库
• SQLAlchemy - ORM
• Pydantic - 数据验证