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# B2B Shopping AI Assistant - Claude 开发上下文
> 本文件记录项目架构、技术决策、最近修改历史,便于 Claude Code 继续开发维护
---
## 项目概览
**项目名称**: B2B Shopping AI Assistant
**技术栈**: Python + LangGraph + FastMCP + Chatwoot + Docker
**AI 模型**: 智谱 AI GLM-4-Flash
**主要功能**: 订单查询、产品咨询、售后服务、FAQ 智能问答
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## 服务架构
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 客户端渠道 │
│ (Website Widget / API / Chatwoot) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Chatwoot (消息平台) │
│ http://localhost:3000 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ LangGraph Agent (AI 代理层) │
│ http://localhost:8000 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Router │ │ Product │ │ Order │ │ Aftersale│ │
│ │ Agent │ │ Agent │ │ Agent │ │ Agent │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MCP Servers (工具服务) │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Strapi │ │ Order │ │ Aftersale│ │ Product │ │
│ │ MCP │ │ MCP │ │ MCP │ │ MCP │ │
│ │ :8001 │ │ :8002 │ │ :8003 │ │ :8004 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 后端服务 (Hyperf PHP) │
│ https://api.qa1.gaia888.com │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Orders │ │ Products │ │ Aftersales│ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 目录结构
```
ai/
├── agent/ # AI Agent 主服务
│ ├── agents/ # 各业务 Agent 实现
│ │ ├── router.py # 路由 Agent意图识别
│ │ ├── customer_service.py # 客服 AgentFAQ、公司信息
│ │ ├── order.py # 订单 Agent
│ │ ├── product.py # 产品 Agent
│ │ └── aftersale.py # 售后 Agent
│ ├── core/ # 核心框架
│ │ ├── state.py # AgentState 状态管理
│ │ ├── graph.py # LangGraph 工作流
│ │ ├── llm.py # LLM 客户端(智谱 AI
│ │ └── language_detector.py # 多语言检测
│ ├── integrations/ # 第三方集成
│ │ ├── chatwoot.py # Chatwoot API 客户端
│ │ └── hyperf_client.py # Hyperf API 客户端
│ ├── prompts/ # 提示词模板
│ ├── utils/ # 工具函数
│ │ ├── logger.py # 日志工具
│ │ ├── faq_library.py # 本地 FAQ 库(仅社交问候)
│ │ ├── response_cache.py # Redis 响应缓存
│ │ ├── cache.py # Redis 缓存客户端
│ │ └── token_manager.py # Token 管理
│ ├── webhooks/ # Webhook 处理
│ │ └── chatwoot_webhook.py # Chatwoot Webhook 接收
│ ├── config.py # 配置管理
│ └── main.py # FastAPI 应用入口
├── mcp_servers/ # MCP 服务集群
│ ├── strapi_mcp/ # 知识库 MCP (端口 8001)
│ ├── order_mcp/ # 订单 MCP (端口 8002)
│ ├── aftersale_mcp/ # 售后 MCP (端口 8003)
│ ├── product_mcp/ # 产品 MCP (端口 8004)
│ └── shared/ # 共享模块
├── docker-compose.yml # Docker 编排配置
├── nginx.conf # Nginx 配置
├── .env # 环境变量
└── postgres-with-pgvector.Dockerfile # PostgreSQL Dockerfile
```
---
## 重要配置文件
### 环境变量 (.env)
```env
# AI 模型
ZHIPU_API_KEY=87ecd9d88ef549bc817e1feeba226a3b.hfbTWh4Hhdw8Kulh
ZHIPU_MODEL=GLM-4-Flash-250414
ENABLE_REASONING_MODE=false
REASONING_MODE_FOR_COMPLEX=true
# Redis
REDIS_HOST=redis
REDIS_PORT=6379
# Chatwoot
CHATWOOT_API_URL=http://chatwoot:3000
CHATWOOT_API_TOKEN=fnWaEeAyC1gw1FYQq6YJMWSj
CHATWOOT_ACCOUNT_ID=2
CHATWOOT_WEBHOOK_SECRET=b7a12b9c9173718596f02fd912fb59f97891a0e7abb1a5e457b4c8858b2d21b5
# Hyperf API
HYPERF_API_URL=https://api.qa1.gaia888.com
HYPERF_API_TOKEN=
# Mall API
MALL_API_URL=https://apicn.qa1.gaia888.com
MALL_TENANT_ID=2
MALL_CURRENCY_CODE=EUR
MALL_LANGUAGE_ID=1
MALL_SOURCE=us.qa1.gaia888.com
```
### 服务端口映射
| 服务 | 容器名 | 内部端口 | 外部端口 | 说明 |
|------|--------|----------|----------|------|
| Agent | ai_agent | 8000 | 8000 | AI 代理服务 |
| Chatwoot | ai_chatwoot | 3000 | 3000 | 客服平台 |
| Redis | ai_redis | 6379 | - | 缓存/队列 |
| PostgreSQL | ai_postgres | 5432 | - | Chatwoot 数据库 |
| Nginx | ai_nginx | 80 | 8080 | 文档静态服务 |
| Strapi MCP | ai_strapi_mcp | 8001 | 8001 | 知识库服务 |
| Order MCP | ai_order_mcp | 8002 | 8002 | 订单服务 |
| Aftersale MCP | ai_aftersale_mcp | 8003 | 8003 | 售后服务 |
| Product MCP | ai_product_mcp | 8004 | 8004 | 产品服务 |
---
## 关键代码文件
### 1. Agent 核心流程
**agent/core/graph.py:156-188**
- LangGraph 状态图定义
- Agent 路由逻辑
- 条件边和工具调用流程
**agent/core/state.py:16-67**
- AgentState 数据结构
- ConversationState 枚举
- 核心状态字段定义
### 2. Router - 意图识别
**agent/agents/router.py:38-57**
- FAQ 快速路径优化(在 LLM 前检查本地 FAQ
- 多语言意图识别
**agent/agents/router.py:73-147**
- LLM 意图分类 prompt
- 支持意图customer_service, order, product, aftersale
### 3. Customer Service Agent
**agent/agents/customer_service.py:40-64**
- Router 级 FAQ 响应复用
- 本地 FAQ 库备份检查
**agent/agents/customer_service.py:72-164**
- 多语言分类关键词8 种语言en, nl, de, es, fr, it, tr, zh
- 自动查询 FAQ 分类register, order, payment, shipment, return
### 4. Chatwoot 集成
**agent/integrations/chatwoot.py:228-384**
- `send_order_form()` - 使用 content_type="form" 发送订单详情
- `send_order_card()` - 使用 content_type="cards" 发送订单卡片
- `send_rich_message()` - 通用富媒体消息发送
**agent/webhooks/chatwoot_webhook.py**
- Webhook 接收处理
- 消息格式转换
- 并发会话管理
### 5. FAQ 系统
**agent/utils/faq_library.py:15-49**
- 本地 FAQ 库(仅包含社交问候:你好、谢谢、再见等)
- 业务 FAQ 由 Strapi MCP 处理
- 支持精确匹配和模糊匹配
---
## Context7 MCP 集成
### 什么是 Context7
**Context7 MCP** 是一个为 AI 编码助手和 LLM 提供实时、版本特定的代码文档和示例的服务。它解决了 AI 模型训练数据过时的问题,确保 AI 始终使用最新的官方文档。
**核心功能**
- **实时文档访问**: 从 GitHub 仓库获取最新的官方文档
- **版本特定**: 支持查询特定版本(如 React 19、Next.js 15的文档
- **多语言支持**: 支持 100+ 主流库前端、后端、数据库、AI/ML
- **向量搜索**: 使用语义搜索找到最相关的文档片段
### 配置方式
#### 本项目配置命令
```bash
claude mcp add --transport http context7 https://mcp.context7.com/mcp \
--header "CONTEXT7_API_KEY: ctx7sk-9be917f9-9086-4d85-a3d3-23555aaa2da6"
```
#### API 密钥获取
1. 访问 [Upstash Console](https://console.upstash.com/)
2. 创建新项目或选择现有项目
3. 导航至 "Context7" 标签
4. 复制 API 密钥(格式:`ctx7sk-<uuid>`
### 可用工具
#### 1. `get-documentation-context`
获取文档上下文(主要工具)
**参数**:
```json
{
"library_id": "react", // 库 ID (必填)
"query": "如何使用 useEffect", // 查询问题 (必填)
"version": "19.0.0" // 指定版本 (可选)
}
```
#### 2. `get-docs`
获取库的完整文档列表
**参数**:
```json
{
"library_id": "nextjs",
"version": "15.0.0"
}
```
#### 3. `resolve-library-id`
从库名称/URL 获取标准化的 library_id
**参数**:
```json
{
"identifier": "react" // 或 GitHub URL、npm 包名等
}
```
**返回**:
```json
{
"library_id": "react",
"available_versions": ["18.3.1", "19.0.0", "19.1.0"]
}
```
#### 4. `search-code`
在文档中搜索代码示例
**参数**:
```json
{
"query": "useEffect cleanup",
"libraries": ["react", "nextjs"],
"limit": 5
}
```
### 支持的库(部分)
| 类别 | 库 |
|------|-----|
| 前端框架 | React, Vue, Next.js, Nuxt, Svelte |
| 后端框架 | FastAPI, Django, Express, Laravel |
| 数据库 | PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis |
| 工具库 | Lodash, Axios, Moment.js |
| AI/ML | LangChain, TensorFlow, PyTorch |
### 使用场景
**在开发中使用 Context7**:
- 查询 LangGraph 最新 API 文档
- 获取 FastAPI 特定版本的代码示例
- 了解 Docker Compose 最新配置选项
**示例**:
```
用户: LangGraph 如何定义条件边?
Claude: [调用 get-documentation-context]
根据 LangGraph 官方文档,条件边使用 add_conditional_edges()...
```
### 相关链接
- [Context7 GitHub 仓库](https://github.com/upstash/context7)
- [Context7 API 文档](https://context7.mintlify.app/api-reference/context/get-documentation-context)
- [Upstash Console](https://console.upstash.com/)
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## 最近修改历史
### 2026-01-20 - Form 格式订单详情
**修改文件**: `agent/integrations/chatwoot.py`
**修改内容**:
- 新增 `send_order_form()` 方法,使用 `content_type="form"` 展示订单详情
- 支持字段类型text, text_area, select
- 订单字段映射:订单号、状态、下单时间、商品列表、总金额、运费、物流信息、备注
**API 参考**:
- [Create New Message - Chatwoot API](https://developers.chatwoot.com/api-reference/messages/create-new-message)
- [Interactive Messages - Chatwoot User Guide](https://www.chatwoot.com/hc/user-guide/articles/1677689344-how-to-use-interactive-messages)
**数据结构**:
```json
{
"content": "订单详情",
"content_type": "form",
"content_attributes": {
"items": [
{
"name": "order_id",
"label": "订单号",
"type": "text",
"default": "123456789"
}
]
}
}
```
### 2026-01-20 - 多语言 FAQ 分类支持
**修改文件**: `agent/agents/customer_service.py:72-164`
**修改内容**:
- 为 5 个业务分类添加 8 种语言关键词en, nl, de, es, fr, it, tr, zh
- 分类register, order, payment, shipment, return
**示例**:
```python
category_keywords = {
"register": [
"register", "sign up", "account", # English
"注册", "账号", "登录", "密码", # Chinese
# ... 其他语言
]
}
```
### 2026-01-20 - FAQ 架构优化
**修改文件**:
- `agent/agents/router.py:38-57`
- `agent/utils/faq_library.py:15-49`
**问题**: 本地 FAQ 库包含业务相关问答,导致返回硬编码数据而非 Strapi CMS 数据
**解决方案**:
1. 本地 FAQ 库仅保留社交问候18 个关键词)
2. Router 层添加 FAQ 快速路径检查
3. 业务查询自动调用 Strapi MCP 工具
**本地 FAQ 覆盖范围**:
- 问候类你好、hi、hello、hey
- 感谢类谢谢、thank you、thanks
- 再见类再见、bye、goodbye
- 时间问候早上好、下午好、晚上好、good morning
### 2026-01-20 - Chatwoot PID 文件修复
**修改文件**: `docker-compose.yml:64-68`
**问题**: Chatwoot 容器因残留 PID 文件陷入重启循环
**解决方案**: 在启动命令中自动清理 PID 文件
```yaml
chatwoot:
command: sh -c "rm -f /app/tmp/pids/server.pid && bundle exec rails s -p 3000 -b 0.0.0.0"
```
### 2026-01-20 - Docker 镜像拉取优化
**修改文件**: `/etc/docker/daemon.json`
**问题**: Docker Hub 超时导致镜像拉取失败
**解决方案**: 添加中国镜像源
```json
{
"registry-mirrors": [
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://docker.1panel.live",
"https://dockerhub.icu"
]
}
```
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## 常见操作
### 启动服务
```bash
# 启动所有服务
docker-compose up -d
# 查看服务状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f agent
# 重启单个服务
docker-compose restart agent
```
### 环境变量生效
```bash
# 修改 .env 后,需要重启相关服务
# Agent 服务依赖的环境变量ZHIPU_*, REDIS_*, CHATWOOT_*, STRAPI_*, HYPERF_*
docker-compose restart agent
# Chatwoot 服务依赖的环境变量CHATWOOT_*, POSTGRES_*, REDIS_*
docker-compose restart chatwoot chatwoot_worker
# MCP 服务依赖的环境变量HYPERF_*, STRAPI_*
docker-compose restart strapi_mcp order_mcp aftersale_mcp product_mcp
```
### Git 提交
```bash
# 查看状态
git status
# 添加文件(排除测试文件)
git add agent/integrations/chatwoot.py
# 提交
git commit -m "feat: 添加订单详情 form 格式展示支持"
# 推送
git push origin main
```
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## 技术决策记录
### 1. 为什么使用 LangGraph
- **状态图工作流**: 支持 Agent 之间的条件跳转和循环
- **内置检查点**: 支持 conversation history 的持久化
- **可视化调试**: 可以导出 Mermaid 图表查看工作流
### 2. 为什么使用 MCP (Model Context Protocol)
- **解耦**: Agent 与业务逻辑分离
- **复用**: MCP 工具可被多个 Agent 共享
- **标准化**: 统一的工具调用接口
### 3. 为什么 FAQ 分两级?
- **本地 FAQ 库**: 处理社交问候(你好、谢谢等),避免 LLM 调用
- **Strapi MCP**: 处理业务 FAQ注册、订单等确保数据一致性
### 4. 为什么 Router 层检查 FAQ
- **性能优化**: 跳过 LLM 意图识别,直接返回
- **成本降低**: 减少 LLM API 调用
- **用户体验**: 即时响应常见问候
### 5. 为什么集成 Context7 MCP
- **解决文档过时**: AI 模型训练数据截止到 2023 年,无法获取最新 API
- **版本特定**: 支持查询特定版本的文档(如 LangGraph 0.3 vs 0.2
- **代码示例**: 提供实际可运行的代码片段,减少 AI 幻觉
- **开发效率**: 减少查文档时间,专注于业务逻辑
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## 已知问题
### 1. Form 类型数据展示
**问题**: Chatwoot 的 form 类型主要用于用户输入,用于只读展示时字段可编辑
**当前方案**: 使用 `default` 属性预填值,用户可以看到但技术上可修改
**未来改进**:
- 研究是否支持只读模式
- 或考虑使用 cards + JSON 格式展示结构化数据
### 2. Token 传递
**问题**: 部分 MCP 工具调用可能未正确传递 Chatwoot conversation ID
**当前方案**: 在 AgentState 中维护 conversation_id
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## 参考文档
### 项目相关
- [LangGraph 文档](https://langchain-ai.github.io/langgraph/)
- [FastMCP 文档](https://github.com/jlowin/fastmcp)
- [Chatwoot API 文档](https://developers.chatwoot.com/)
- [智谱 AI API 文档](https://open.bigmodel.cn/dev/api)
### Context7 相关
- [Context7 GitHub 仓库](https://github.com/upstash/context7)
- [Context7 API 文档](https://context7.mintlify.app/api-reference/context/get-documentation-context)
- [Upstash Console](https://console.upstash.com/)
- [Context7 MCP 教程](https://dev.to/mehmetakar/context7-mcp-tutorial-3he2)
### 外部参考
- [热门 MCP Server 详解 - 火山引擎](https://www.volcengine.com/docs/86677/2165252)
- [Context7 MCP 为 Cursor 提供实时文档上下文 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/1914959847792804088)
- [Context7 MCP Server 介绍 - 二师兄的博客](https://www.cloudesx.com/article/Context7-mcp-server)
- [AI 编程焕新:用 Context7 - 腾讯云](https://cloud.tencent.com/developer/article/2528436)
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**最后更新**: 2026-01-20
**维护者**: Claude Code