Skillget

mall-ai-after-sales-platform

mcp
Security Audit
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Health Pass
  • License — License: NOASSERTION
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 0 days ago
  • Community trust — 49 GitHub stars
Code Pass
  • Code scan — Scanned 12 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Pass
  • Permissions — No dangerous permissions requested

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SUMMARY

Trusted e-commerce AI after-sales platform — RAG, controlled tools, human confirmation, Java-authoritative writes, and observable workflows.

README.md

Mall AI 售后平台｜可信电商 Agent Runtime

mall-ci
quality-evaluation

面向电商售后的可信 AI Agent 平台：围绕用户目标完成订单、物流、库存和政策事实核验，并生成可确认的售后行动。本项目是本地可运行演示，不是生产 SaaS。

Agent 负责理解目标、调查受控事实并形成方案；涉及售后写入时必须经过明确确认，由 Java 业务侧完成最终状态校验、幂等和写入。系统同时提供人工协同和质量评测闭环。

30 秒了解项目

这不是把大模型接到数据库的聊天机器人。Spring Boot / Java mall2/ 负责 JWT、订单与物流事实、归属、资格、状态机、幂等、MySQL 事务、Outbox 与 RabbitMQ；FastAPI 负责 Task Runtime、LangGraph 必要编排、RAG 证据、Skill 白名单、Context/Memory、评测与安全公开 DTO；Vue 只展示服务端允许的投影。LLM 没有业务库或任意写接口权限。

核心闭环：

flowchart LR
  U[用户目标] --> R[FastAPI Task Runtime]
  R --> E[Executor Agent\n计划/Skill/观察/重规划]
  R --> C[Context Curator\n工作与情景记忆]
  R --> S[版本化 Skill Catalog]
  S --> J[Java Commerce Gateway\n事实/资格/事务/最终写入]
  S --> Q[政策 RAG\n版本化证据]
  J --> O[MySQL Outbox / RabbitMQ]
  R --> V[Vue Agent Workspace\n安全 DTO/确认卡]
  R --> X[AgentOps / Eval\n合成合同与回放]

真实验证范围是本机、合成数据、自动化测试和显式的模型合成评测；已推送基线的 mall-ci 与 quality-evaluation 有真实成功运行记录，任何新提交都必须重新查看 Actions，不能由历史链接外推。不宣称生产 SaaS、真实用户准确率、生产 SLA，也未接入真实支付、仓储、物流或维修系统。项目基于 macrozheng/mall 二次开发，上游归属和许可证见 UPSTREAM.md。

真实运行截图

以下截图于 2026-09-07 从本地 Compose 演示重新获取，使用合成账号和合成数据；图片不代表线上部署或生产数据。完整命令和边界见 测试与演示证据。

客户政策咨询与售后对话
客户侧政策咨询与安全回答，业务写入仍需后续确认。

开放任务 Agent 工作台
开放任务 Agent 的目标、计划、事实产物、补充信息和服务端限制均通过安全公开 DTO 展示。

运营转人工概览
运营侧只读的脱敏转人工聚合与时间窗概览。

AI 质量评测页面
开发者侧查看 contract_mock 评测结果、合同差异和人工审批状态。

本次前端统一展示升级已将客户页、开放任务 Agent、运营台、人工协同台和质量评测台收敛到同一套视觉变量与页面外壳；其中 Agent 计划时间线、事实产物、行动确认和质量 Case 详情均由现有接口驱动。四张图均来自 2026-09-07 的本地 Compose/Chrome 现场复验，不代表线上部署或生产数据。

产品能力

  • 统一售后 Agent：政策咨询、资格核验、新建申请、列表、状态、取消、修改与跟进。
  • 任务感知对话：Agent 结合当前目标、已验证 Artifact 与计划版本决定继续、澄清、重规划或结束；确认卡是独立交易关口，不抢占其他问题。
  • 政策 RAG：本地 embedding 与向量检索只提供政策证据；订单、物流、资格、申请状态始终由 Java 权威接口查询。
  • 受控写入：模型只能提出受限 ActionProposal；客户确认后由 Java 复核归属、状态、幂等并写入。
  • AgentOps：版本化 Skill Catalog、脱敏 Trace、Context/Memory、Resolution Critic、合成 EvalCase 与确定性发布门禁。

不可突破的边界

Vue 浏览器
  -> FastAPI：受控编排、公开 DTO、会话/待确认状态
  -> Java：JWT、归属、资格、状态机、幂等、事务与最终写入
  -> MySQL / Outbox / RabbitMQ：可靠状态变化与异步事件
  • FastAPI 不直接连接商城业务数据库，LLM 不拥有写库、退款或任意工具权限。
  • RAG 不能替代订单事实，模型不能把“结构正确”当作“事实正确”。
  • 客户、运营、质量开发者、人工售后处理人员使用不同身份与最小数据投影。
  • 客户页面不返回 Token、内部 intent、工具原文、RAG chunk/距离、内部备注、队列、处理人员、完整 Trace 或其他用户数据。
  • 模型、JSON 契约、Java/RAG/Redis/RabbitMQ 依赖不可用时，流程安全停止或显示待处理；不会凭猜测写业务数据。

仓库目录

目录 责任
mall2/ Spring Boot 商城、JWT、MyBatis、事务、Outbox、RabbitMQ、人工协同状态机
mall-ai-service/ FastAPI、LangGraph、RAG、Skill/Trace/Eval/MCP、公开 API 投影
mall-ai-web/ 客户、运营、质量与人工处理人员的 Vue 页面
docker-compose.yml 本地完整演示环境
docs/ 架构决策、交付与验收证据

从干净克隆启动

前置条件：Docker Desktop 已启动；首次准备本地 BGE Embedding 时需要正常网络下载公开模型。需要真实 DeepSeek 调用时，网络可直连 DeepSeek。政策切分、本地 BGE embedding、Dense/BM25/RRF/Rerank 实验均不依赖 VPN。

# 如果还没有克隆：
# git clone https://github.com/Eleven617/mall-ai-after-sales-platform.git mall-ai-after-sales-platform
# Set-Location .\mall-ai-after-sales-platform
# 以下命令均从仓库根目录执行
.\scripts\Prepare-PublicDemo.ps1

该脚本会在本机创建被 Git 忽略的 .env、提示你输入自己的 DeepSeek Key、下载本地 Embedding、从已提交的政策 Markdown 构建 Chroma 索引，并启动 Docker Compose。它不会打印或提交 Key、Token、密码、模型权重或索引。

后续已有本地 RAG 资产时可直接启动：

.\scripts\start-demo.ps1

如果只想验证确定性代码和 Compose 合同，不输入模型 Key，也可以：

.\scripts\Prepare-PublicDemo.ps1 -SkipLiveModel

此模式的模型请求会安全停止，适合本地结构与权限验证；不是完整客服对话演示。

启动后：

不要提交 .env、浏览器令牌、日志、Chroma 索引或 Docker 命名卷。停止本地环境时保留卷：

.\scripts\stop-demo.ps1

不要把 docker compose down -v 用于需要保留演示数据的环境。

该项目的发布镜像不内置本地模型权重和 Chroma 索引；它们由显式准备脚本在本机生成并通过 Compose 挂载。Dense 是默认检索；可选 Reranker 不会成为首次启动前置条件。

v3.0 确定性发布预检

不需要模型 Key 或生产服务即可复跑发布清单与运行时安全冒烟：

Push-Location .\mall-ai-service
.\.venv\Scripts\python.exe scripts\validate_v3_release_manifest.py --json
.\.venv\Scripts\python.exe scripts\run_v3_release_preflight.py --json
Pop-Location

预检只覆盖合成 deterministic Case 和代表性运行时分支；36 条 live synthetic、浏览器 E2E、Java/Compose 现场路径必须单独执行并单独记录。完整证据见 v3.0 发布证据。

本地演示身份：由你自行设置密码

这是“下载后在自己电脑运行”的本地 Demo，不是向所有 GitHub 访客开放同一组线上测试账号。完整 AI 对话需要运行者自己的 DeepSeek Key；不配置 Key 时仍可启动结构和权限验证，但模型请求会安全停止。

仓库、文档和脚本不保存任何演示账号密码；此前自动验收用的是一次性随机账号，因此不能把它当成你应当记住的登录凭据。现在可用下面的本地初始化脚本，在你的终端输入一次自己选择的密码，由它只在本机 Compose 数据库中建立或重置最小权限演示身份：

# 当前目录为仓库根目录
.\scripts\Initialize-LocalDemoAccess.ps1 -PrepareCustomerFixtures

它不会把密码打印、写入文件或加入 Git。运行者输入的这一份密码仅用于其自己的本机 Compose 数据库，并会设置下面五个固定用户名：

本地角色 用户名
客户 A / 客户 B localDemoCustomerA / localDemoCustomerB
运营人员 localDemoOperations
AI 质量开发者 aiQualityDeveloper
人工售后处理人员 afterSalesProcessor

同一位运行者可用自己刚输入的密码登录这些本地演示身份；客户、运营、质量开发者和人工处理人员仍使用不同角色和接口边界。脚本提交后会在本机通过对应的 FastAPI 登录边界验证适用身份，但不会显示或保存返回的 Token。若只需检查脚本而不改任何账号，可运行：

$password = Read-Host "Temporary dry-run password" -AsSecureString
.\scripts\Initialize-LocalDemoAccess.ps1 -DemoPassword $password -DryRun

验证命令

# 以下命令均从仓库根目录执行
# FastAPI 全量回归
Push-Location .\mall-ai-service
.\.venv\Scripts\python.exe -m pytest -q
Pop-Location

# Vue 类型检查与生产构建
Push-Location .\mall-ai-web
npm run build
Pop-Location

# Java 人工协同 / Outbox 定向测试；Maven 根 POM 默认跳过测试，必须显式覆盖
Push-Location .\mall2
mvn -pl mall-portal -am "-Dtest=AiCaseHandoffServiceImplTest,AiServiceCaseServiceImplTest,AiServiceCaseOutboxPublisherTest,AiServiceCaseEventReceiverTest" "-DskipTests=false" "-Dsurefire.failIfNoSpecifiedTests=false" test
mvn -pl mall-admin -am "-Dtest=AiServiceOperationsServiceImplTest,AiServiceOperationsControllerTest" "-DskipTests=false" "-Dsurefire.failIfNoSpecifiedTests=false" test
Pop-Location

# Compose 静态合同，不启动或删除容器
docker compose --env-file .env.example config --quiet

详细的可复核结论和当前未验证项见 测试与演示证据。

架构、演示与公开边界

安全与开源说明

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