文章摘要
本文介绍了专为闲鱼平台开发的AI值守解决方案，旨在实现7×24小时自动化值守功能。解决方案的核心特性包括智能对话引擎、上下文感知对话、多专家协同决策、智能议价等功能。技术实现方面，其通过LLM进行上下文管理、情感分析，支持上下文历史存储和智能对话。解决方案还支持阶梯降价策略、网络搜索、知识库增强等功能，并提供了API、日志、 visualize等运维监控工具。此外，文章还详细介绍了解决方案的技术实现、环境要求、安装步骤和使用方法。
专为闲鱼平台打造的AI值守解决方案，实现闲鱼平台7×24小时自动化值守，支持多专家协同决策、智能议价和上下文感知对话。
核心特性
智能对话引擎
| 功能模块 | 技术实现 | 关键特性 |
|---|---|---|
| 上下文感知 | 会话历史存储 | 轻量级对话记忆管理，完整对话历史作为LLM上下文输入 |
| 专家路由 | LLM prompt+规则路由 | 基于提示工程的意图识别 → 专家Agent动态分发，支持议价/技术/客服多场景切换 |
业务功能矩阵
| 模块 | 已实现 | 规划中 |
|---|---|---|
| 核心引擎 | ✅ LLM自动回复 ✅ 上下文管理 |
🔄 情感分析增强 |
| 议价系统 | ✅ 阶梯降价策略 | 🔄 市场比价功能 |
| 技术支持 | ✅ 网络搜索整合 | 🔄 RAG知识库增强 |
| 运维监控 | ✅ 基础日志 | 🔄 钉钉集成 🔄 Web管理界面 |
环境要求
- Python 3.8+
- NodeJS 18+
安装步骤
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/shaxiu/XianyuAutoAgent.gitcd xianyu-autoagent
2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
3. 配置环境变量
创建一个 `.env` 文件，包含以下内容，也可直接重命名 `.env.example` ：
API_KEY=apikey通过模型平台获取
COOKIES_STR=填写网页端获取的cookie
MODEL_BASE_URL=模型地址
MODEL_NAME=模型名称
注意：默认使用的模型是通义千问，如需使用其他API，请自行修改.env文件中的模型地址和模型名称；
COOKIES_STR自行在闲鱼网页端获取cookies(网页端F12打开控制台，选择Network，点击Fetch/XHR,点击一个请求，查看cookies)
4. 创建提示词文件prompts/*_prompt.txt（也可以直接将模板名称中的_example去掉）
默认提供四个模板，可自行修改
使用方法
运行主程序：
python main.py
自定义提示词
可以通过编辑 prompts 目录下的文件来自定义各个专家的提示词：
classify_prompt.txt: 意图分类提示词price_prompt.txt: 价格专家提示词tech_prompt.txt: 技术专家提示词default_prompt.txt: 默认回复提示词
