wangliang
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1aeb17fcce
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refactor: 移除 search_products 工具，统一使用 search_spu_products
## 修改内容
### 1. 简化 Product Agent prompt
- 移除 `search_products` 工具说明
- 移除工具选择警告和说明
- 只保留 `search_spu_products` 作为唯一商品搜索工具
- 调整工具序号 1-5
### 2. 添加工具名自动映射
**位置**：第 195-201 行（非 JSON 格式），第 221-227 行（JSON 格式）
**功能**：
- 自动将 `search_products` 转换为 `search_spu_products`
- 防止 LLM 缓存或习惯导致的旧工具调用
- 添加日志记录映射操作
**示例**：
```python
# LLM 返回
{"tool_name": "search_products", "arguments": {"query": "ring"}}
# 自动转换为
{"tool_name": "search_spu_products", "arguments": {"keyword": "ring"}}
```
### 3. 添加参数自动映射
**位置**：第 240-246 行
**功能**：
- 自动将 `query` 参数转换为 `keyword` 参数
- 兼容 LLM 使用旧参数名的情况
**示例**：
```python
# LLM 返回
{"arguments": {"query": "ring"}}
# 自动转换为
{"arguments": {"keyword": "ring"}}
```
## 优势
1. **简化逻辑**：LLM 只有一个搜索工具可选，不会选错
2. **向后兼容**：即使 LLM 调用旧工具，也能自动转换
3. **参数兼容**：支持旧参数名 `query`，自动转为 `keyword`
4. **可观测性**：所有映射操作都有日志记录
## 预期效果
- LLM 调用 `search_spu_products`（Mall API）
- 返回商品卡片到 Chatwoot
- 即使调用旧工具也能正常工作
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
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2026-01-26 18:19:12 +08:00 |
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wangliang
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e58c3f0caf
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fix: 修复 Product Agent LLM 响应格式解析和工具选择问题
## 问题 1: LLM 返回非标准 JSON 格式
**现象**：
LLM 返回：`search_products\n{"query": "ring"}`
期望格式：`{"action": "call_tool", "tool_name": "...", "arguments": {...}}`
**原因**：
LLM 有时会返回简化格式 `tool_name\n{args}`，导致 JSON 解析失败
**解决方案**：
添加格式兼容逻辑（第 172-191 行）：
- 检测 `\n` 分隔的格式
- 解析工具名和参数
- 转换为标准 JSON 结构
## 问题 2: LLM 选择错误的搜索工具
**现象**：
LLM 选择 `search_products`（Hyperf API）而非 `search_spu_products`（Mall API）
**原因**：
Prompt 中工具说明不够突出，LLM 优先选择第一个工具
**解决方案**：
1. 在 prompt 开头添加醒目警告（第 22-29 行）：
- ⚠️ 强调必须使用 `search_spu_products`
- 标注适用场景
- 添加 ⭐ 标记推荐工具
2. 添加具体示例（第 78-89 行）：
- 展示正确的工具调用格式
- 示例：搜索 "ring" 应使用 `search_spu_products`
## 修改内容
### agent/agents/product.py:172-191
添加非标准格式兼容逻辑
### agent/agents/product.py:14-105
重写 PRODUCT_AGENT_PROMPT：
- 开头添加工具选择警告
- 突出 `search_spu_products` 优先级
- 添加具体使用示例
- 标注各工具适用场景
## 预期效果
1. 兼容 LLM 的简化格式输出
2. LLM 优先选择 `search_spu_products` 进行商品搜索
3. 返回 Mall API 数据并以 Chatwoot cards 展示
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
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2026-01-26 18:17:37 +08:00 |
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wangliang
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15a4bdeb75
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fix: 为 search_spu_products 工具注入 user_token 参数
## 问题
即使更新了 Product Agent prompt，LLM 仍然调用 search_products 而非 search_spu_products
## 根本原因
search_spu_products 工具需要 user_token 参数（Mall API 认证必需），
但 product_agent 函数中没有注入此参数，导致工具调用失败或被忽略
## 修改内容
### agent/agents/product.py:169-173
在工具调用前注入 user_token、user_id、account_id 参数：
```python
# Inject context for SPU product search (Mall API)
if result["tool_name"] == "search_spu_products":
arguments["user_token"] = state.get("user_token")
arguments["user_id"] = state["user_id"]
arguments["account_id"] = state["account_id"]
```
## 参数来源
- user_token: 从 Chatwoot webhook 提取（contact.custom_attributes.jwt_token）
- user_id: 从 AgentState 获取
- account_id: 从 AgentState 获取
## 预期效果
LLM 现在可以成功调用 search_spu_products 工具，
返回 Mall API 商品数据并以 Chatwoot cards 格式展示
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
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2026-01-26 18:10:36 +08:00 |
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wangliang
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fa2c8f8102
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fix: 更新 Product Agent prompt 添加 search_spu_products 工具说明
## 问题
搜索商品时返回错误的工具调用 search_products 而非 search_spu_products
## 根本原因
Product Agent 的 PRODUCT_AGENT_PROMPT 中没有列出 search_spu_products 工具，
导致 LLM 不知道可以使用 Mall API 的 SPU 搜索工具
## 修改内容
### agent/agents/product.py
- 将 search_spu_products 设为第一个工具（推荐使用）
- 说明此工具使用 Mall API 搜索商品 SPU，支持用户 token 认证，返回卡片格式展示
- 原有的 search_products 标记为高级搜索工具（使用 Hyperf API）
- 调整工具序号 1-6
### docs/PRODUCT_SEARCH_SERVICE.md
- 添加 Product Agent Prompt 更新说明章节
- 调整章节序号
## 预期效果
LLM 现在应该优先使用 search_spu_products 工具进行商品搜索，
返回 Mall API 的商品数据并以 Chatwoot cards 格式展示
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
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2026-01-26 17:50:29 +08:00 |
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feat: 初始化 B2B AI Shopping Assistant 项目
- 配置 Docker Compose 多服务编排
- 实现 Chatwoot + Agent 集成
- 配置 Strapi MCP 知识库
- 支持 7 种语言的 FAQ 系统
- 实现 LangGraph AI 工作流
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
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2026-01-14 19:25:22 +08:00 |
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