wangliang
|
e58c3f0caf
|
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>
|
2026-01-26 18:17:37 +08:00 |
|
wangliang
|
15a4bdeb75
|
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>
|
2026-01-26 18:10:36 +08:00 |
|
wangliang
|
fa2c8f8102
|
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>
|
2026-01-26 17:50:29 +08:00 |
|
|
|
3ad6eee0d9
|
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>
|
2026-01-14 19:25:22 +08:00 |
|
