开源！大模型智能客服系统，多智能体协作，企业客服 AI 升级首选

传统智能客服画布 + 规则架构僵化？大模型只做 RAG 文档问答、业务办理靠人工？缺乏持续迭代与评估体系？这款开源大模型智能客服系统基于 LangGraph 多智能体协作架构，覆盖 RAG 问答、Text2SQL 数据库查询、业务 API 办理、多轮对话，内置专家审核平台与指标评估体系，支持自我学习进化，专为机场设计、可轻松迁移至千行百业，企业级智能客服首选！

一、核心功能

全场景智能服务：静态知识问答（RAG）、动态数据库问答（Text2SQL）、业务办理（API 调用）三位一体；乘机须知、航班查询、行李寄存、改签等一站式覆盖；多智能体协作替代传统「画布+规则」，意图分类器智能路由，专家智能体精准应答。
个性化与记忆：长、中、短期记忆结合，独立用户画像沉淀；智能推荐模块（「猜你想问」「猜你想办」「猜你想买」）模糊意图引导；多语言支持、情感识别实时调整语气，必要时触发人工介入。
闭环优化与评估：专家审核平台支持内容纠正、质量评分、批量操作，审核通过的高质量问答自动反哺知识库；指标评估平台覆盖业务与技术端到端评估，支撑持续迭代与 Prompt 优化。

二、应用场景

机场与出行：乘机须知、安检边检海关流程、订票值机行李全流程问答；航班动态、时刻表实时查询；行李寄存、改签等业务在线办理；多轮对话与上下文理解，模拟真人客服。
企业客服升级：传统「画布+规则」智能客服替换为多智能体协作；RAG + Text2SQL + Agent 业务办理全能力覆盖；可迁移至零售、金融、政务等垂直行业，模块化架构便于定制。
AI 运营与迭代：专家审核平台实现从交付到进化的跨越；向量模型微调、垂直大模型训练、Prompt 持续优化，系统随业务数据持续变强。

三、应用价值

架构革新：彻底抛弃旧范式，多智能体协作释放大模型潜力，灵活、可扩展、易维护；领域 AGI 思路，垂直领域内实现可自主进化的智能。
零额外开发即可运营：上线即带专家审核平台与指标评估平台，可视化界面追踪每次咨询效果；无需额外开发即可持续迭代、人工介入有据可依。
商业化潜力：MIT 开源，可二次开发为 SaaS 或部署客户现场；智能客服刚需，企业升级 AI 需求旺盛，技术栈主流（LangGraph、LangChain、Xinference、ragflow、MCP）便于集成与二次开发。

四、AI 时代新功能

多智能体协作：LangGraph 图形化工作流，意图分类器 + 专家智能体；抛弃固化画布，上下文理解、推理、规划能力充分发挥。
自我学习与进化：专家纠正数据反哺知识库、向量微调、垂直大模型训练；Context Engineering 优化长期记忆与用户画像。
开放生态：MCP 弹性接入第三方服务（高德、12306 等）；用户画像可赋能第三方应用，亦可接入第三方画像增强服务效果。

技术栈与快速开始

核心：LangGraph、LangChain、Xinference（情感识别、Embedding、本地大模型）、ragflow（知识库）。
部署：Python 3.12+、uv 包管理器、Redis 会话存储；uv sync 安装依赖，uv run main.py 启动，默认 http://localhost:8081。完整配置见 CONFIGURATION.md。