# langgraph-customer

**Repository Path**: happy_source/langgraph-customer

## Basic Information

- **Project Name**: langgraph-customer
- **Description**: 基于LangGraph  的多 Agent 智能客服系统
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-27
- **Last Updated**: 2026-05-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# LangGraph 多 Agent 智能客服系统

基于 [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) 构建的企业级多 Agent 客服系统。通过路由节点自动分类用户问题，分发至对应的专业 Agent 处理，并支持售后场景的人工审核（Human-in-the-Loop）流程。

## 架构

```
用户问题 → Router(分类) → Order Agent（订单查询）
                        → Product Agent（产品咨询）
                        → Service Agent（售后服务）→ 需要审核? → Human Review → END
                        → Tech Agent（技术支持）
```

系统使用 LangGraph 的 `StateGraph` 编排工作流，核心流程：

1. **路由分类**：LLM 分析用户问题，将其归类为 `order` / `product` / `service` / `tech`
2. **专家处理**：根据分类结果，进入对应的专业 Agent 生成回复
3. **人工审核**：售后 Agent 检测到敏感关键词（退货、退款等）时，通过 LangGraph 的 `interrupt_before` 机制暂停流程，等待人工审批后继续

## 项目结构

```
├── agents/
│   ├── router.py        # 路由分类节点 & 条件边函数
│   ├── order_agent.py   # 订单查询 Agent
│   ├── product_agent.py # 产品咨询 Agent
│   ├── service_agent.py # 售后服务 Agent（含敏感操作检测）
│   ├── tech_agent.py    # 技术支持 Agent
│   └── review_agent.py  # 人工审核节点
├── state.py             # 共享状态定义 (CustomerServiceState)
├── config.py            # LLM 初始化配置
├── main.py              # Graph 构建与运行入口
└── pyproject.toml
```

## 快速开始

### 环境要求

- Python >= 3.11
- [uv](https://docs.astral.sh/uv/) 包管理器

### 安装

```bash
uv sync
```

### 配置

复制 `.env.example` 为 `.env`，填入 API Key：

```bash
cp .env.example .env
```

```
SILICONFLOW_API_KEY=your_key_here
```

> 默认使用 SiliconFlow 提供的 DeepSeek-V3.2 模型，可在 `config.py` 中切换模型和 API 地址。

### 运行

```bash
uv run python main.py
```

当前默认运行 `run_review_demo`，演示售后人工审核流程：系统处理退货请求后暂停，等待人工输入审核结果，然后继续执行。

## 自定义扩展

- **新增 Agent**：在 `agents/` 下创建新模块，在 `router.py` 中添加新分类，并在 `main.py` 的 Graph 中注册节点和边
- **切换模型**：修改 `config.py` 中的 `model`、`base_url`、`api_key` 即可
- **状态扩展**：在 `state.py` 的 `CustomerServiceState` 中添加新字段

## 技术栈

- [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) - 工作流编排
- [LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain) + [langchain-openai](https://github.com/langchain-ai/langchain-openai) - LLM 调用
- DeepSeek-V3.2 (via SiliconFlow) - 底层语言模型

## License

[MIT](LICENSE)