代表项目
法奥机器人智能客服平台
基于 AIFlowy 的企业级二次开发，构建机器人技术咨询 Agent 客服工作台，覆盖 Agent 路由、动态规划、QA 数据沉淀和售后工单。
南昌大学 × 法奥机器人校企合作
2026.01 — 2026.06
Agent 后端开发 / AI 应用开发，负责 Direct / Agentic 两级路由、Agent 动态规划模块、QA 数据闭环模块、售后工单流程和私有化部署。
已完成
系统架构
先看图，再看实现细节
项目简介
南昌大学与法奥机器人校企合作智能客服平台，面向机器人产品咨询、技术资料检索、复杂任务处理和售后服务，基于 AIFlowy 进行企业级二次开发，构建管理端与用户端一体化的客服工作台，支持企业内网私有化部署。
核心功能
1. Direct / Agentic 两级路由
针对简单问题也进入完整 Agent 流程、增加响应时间与模型调用开销的问题，设计两级路由：
- 普通寒暄、简单问答进入 Direct 链路。
- 通过规则判断与 Qwen 意图识别分析请求复杂度。
- 需要外部能力的请求进入 Agentic 链路，可继续调用知识库、Workflow、Plugin 和 MCP。
- 减少简单问题不必要的计划生成与工具调用。
2. Agent 动态任务规划
根据用户问题以及 Bot 已绑定的知识库、Workflow、Plugin 和 MCP 能力，动态生成 3—5 步执行计划。规划与执行过程中增加：
- 工具类型校验
- 工具 ID 合法性校验
- 参数结构与必填项校验
- 无效工具降级与异常结果兜底
- 多语言计划展示
前端通过 SSE 接收计划更新事件，实时展示计划生成、当前任务目标、步骤开始、工具执行、步骤完成和整体任务结束。
3. QA 数据闭环
从历史会话中抽取 User–Assistant 问答对，将客服对话转化为可审核、可编辑、可导出的知识资产：
- User–Assistant 消息自动配对，空内容与低质量回答过滤。
- 基于消息 ID 的幂等去重，原始问题与答案快照保留。
- 人工编辑、标签与审核状态，按机器人、时间、状态筛选。
- Markdown 批量导出，优质问答回流知识库。
4. 售后工单管理
构建用户端与管理端售后工单流程，工单状态覆盖待处理 / 处理中 / 待用户补充 / 已解决 / 已关闭 五种状态。系统依据用户身份进行数据隔离：用户端仅查看和管理本人提交的工单，管理端负责筛选、处理和更新工单状态。
5. 私有化部署
使用 Docker Compose 编排后端、管理端、用户端、MySQL 和 Redis 等服务。Nginx 负责 API 反向代理、前端页面与静态资源访问、SSE 长连接转发、长时间 Agent 任务的超时配置。
技术栈
- 后端：Java 17、Spring Boot 3、MyBatis-Flex、Agents-Flex、Sa-Token、MySQL 8、Redis、SSE、Maven。
- 前端：Vue 3、TypeScript、Vite、Pinia、Element Plus、pnpm、Turbo。
- Agent 与模型：Qwen、知识库 RAG、Workflow、Plugin、MCP、动态 Planning、Direct / Agentic Routing。
- 部署：Docker、Docker Compose、Nginx、企业内网私有化部署。
贡献边界
该项目是在 AIFlowy 现有平台基础上进行的企业级二次开发。个人贡献集中在 Agent 路由、动态规划、QA 数据闭环、售后工单和部署链路；AIFlowy 原有的知识库、工作流、插件与平台基础能力不在个人贡献范围内。