wip: 客服Agent + RAG + 画像收尾（基于 6516ccb）
This commit is contained in:
@@ -53,6 +53,80 @@ RISK_LEVEL_NAMES = {
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4: "R4（中高风险）", 5: "R5（高风险）",
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}
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# 客户风险测评等级（C 级）到中文表述。与上面的 `RISK_LEVEL_NAMES`（产品 R 级）是两套编码：
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# 产品讲 R1–R5、客户测评讲 C1–C5，回答里**不能混用**，否则客户会误读自己的等级。
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RISK_LEVEL_LABELS: dict[str, str] = {
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"C1": "保守型（C1）",
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"C2": "稳健型（C2）",
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"C3": "平衡型（C3）",
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"C4": "成长型（C4）",
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"C5": "进取型（C5）",
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}
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# 画像查询（确定性关键词识别，不经过 LLM 意图分类）
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# ---------------------------------------------------------------------------
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#
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# 为什么用**确定性关键词**而不是交给意图分类器：画像问题要求"要么给出该客户的真实数据、
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# 要么明确说查不到"。走分类器会引入"模型把「风险等级怎么划分」也判成画像问题"的风险，
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# 而那一类问的是**规则**、该由知识库回答（见下面的负向词表）。
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PROFILE_TOOL_NAME = "query_customer_profile"
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PROFILE_KEYWORDS: tuple[str, ...] = (
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"我的风险等级", "我的风险测评", "我是什么风险", "我的投资者类型", "我的投资类型",
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"我的风险承受", "测评过期", "测评到期", "我的测评", "我的画像",
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"我的投资偏好", "我的偏好", "我的投资期限", "我的交易频率",
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)
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#: 问题里出现这些词时**不**按画像处理（问的是政策规则，不是本人数据）。
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PROFILE_NEGATIVE_KEYWORDS: tuple[str, ...] = (
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"怎么划分", "如何划分", "什么标准", "分类标准", "怎么分", "如何分",
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"有哪些等级", "等级划分", "怎么定义", "如何定义",
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)
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#: 调用画像工具时用的意图 key。必须复用**已发布**的 `faq`：
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#: `call_tool(intent=...)` 决定"当前意图允许哪些工具"，而发布配置里只有
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#: `agent_tools/customer_service:faq` 一个 key；换新意图码会让交集为空 →
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#: `AGENT_PERMISSION_DENIED`。这与"知识检索用哪个意图"是两个层面，不冲突。
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PROFILE_WHITELIST_INTENT = INTENT_FAQ
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def is_profile_question(message: str) -> bool:
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"""是否在问**本人画像**（确定性判定，模型不参与）。"""
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if any(word in message for word in PROFILE_NEGATIVE_KEYWORDS):
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return False
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return any(word in message for word in PROFILE_KEYWORDS)
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def render_profile(profile: dict[str, object]) -> str:
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"""把画像投影渲染成客户可读的一段话。
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**只陈述该客户自己的字段**，不推断、不承诺收益；测评过期时**必须明说**并引导重新测评
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（与适当性服务的 `ASSESSMENT_EXPIRED` 失败关闭口径一致）。
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"""
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lines: list[str] = []
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investor_type = str(profile.get("investor_type") or "").strip().upper()
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if investor_type:
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lines.append(f"您的风险测评等级是 {RISK_LEVEL_LABELS.get(investor_type, investor_type)}。")
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horizon = profile.get("investment_horizon")
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if horizon:
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lines.append(f"投资期限偏好：{horizon}。")
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frequency = profile.get("trading_frequency")
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if frequency:
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lines.append(f"交易频率：{frequency}。")
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assets = profile.get("preferred_asset_class")
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if isinstance(assets, (list, tuple)) and assets:
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lines.append("偏好资产类别：" + "、".join(str(a) for a in assets) + "。")
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tier = profile.get("customer_tier")
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if tier:
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lines.append(f"客户分层：{tier}。")
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if profile.get("assessment_expired") is True:
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lines.append("注意：您的风险测评已过有效期，需要重新完成测评后才能继续匹配产品风险等级。")
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if not lines:
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return "暂时查不到您的画像信息，建议转人工客服核实。"
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return "\n".join(lines)
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# 三档置信阈值：方案 §2.3 要求的是「绝对阈值 AND（相对间隙 OR 分布优势）」混合判定，
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# 只做绝对阈值会把口语化问法误判成"答不了"（这是实测踩到的坑）。
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#
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@@ -101,7 +175,7 @@ class CustomerServiceAgent(BaseAgent):
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allowed_roles=("customer",),
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allowed_portals=("api",),
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# 代码上限：实际可用范围由发布配置的意图白名单收窄（两者取交集）
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allowed_tools=(TOOL_NAME, SUITABILITY_TOOL),
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allowed_tools=(TOOL_NAME, SUITABILITY_TOOL, PROFILE_TOOL_NAME),
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supported_intents=(
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INTENT_FAQ, INTENT_PRODUCT, INTENT_POLICY, INTENT_SUITABILITY,
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INTENT_CHITCHAT, INTENT_TRANSFER,
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@@ -109,6 +183,12 @@ class CustomerServiceAgent(BaseAgent):
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)
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async def handle(self, request: AgentRequest, context: RequestContext) -> CoreResult:
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# 画像问题优先处理（确定性关键词，不走意图分类）：知识库答不了"我的风险等级是多少"，
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# 那需要读该客户的画像数据，必须走 `query_customer_profile` 工具取权威字段。
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# 放在意图分发**之前**是有意的：让画像能力不依赖意图分类是否恰好给出 faq。
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# 连带效果：该分支的 `intent` 恒为 `faq`，与 `PROFILE_WHITELIST_INTENT` 同源。
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if is_profile_question(request.message):
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return await self._answer_profile(request, context)
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intent = self._intent_code()
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if intent == INTENT_CHITCHAT:
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return await self._chitchat(request)
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@@ -123,6 +203,42 @@ class CustomerServiceAgent(BaseAgent):
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return await self._answer_suitability(request, context)
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return await self._answer_from_knowledge(request, context, intent)
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# ---- 出口零：本人画像（确定性识别 + 权威字段） ----
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async def _answer_profile(
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self, request: AgentRequest, context: RequestContext
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) -> CoreResult:
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"""查本人画像并渲染。
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**只查 `context.user_id`**，不从用户消息里取编号（否则客户可以靠一句话读别人的画像）。
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`customer_id` 仍然显式传给工具：底座会把它落进工具审计，事后能追溯"谁读了谁的画像"。
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工具内部还会再做一次数据范围校验（`self` / `own_customers` / `all`）。
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查不到时**失败关闭为转人工**，绝不猜一个等级出来。
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"""
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del request
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try:
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output = await self.call_tool(
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PROFILE_TOOL_NAME,
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{"customer_id": str(context.user_id)},
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intent=PROFILE_WHITELIST_INTENT,
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context=context,
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)
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except ForbiddenAgentError:
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# 权限/白名单类失败必须冒泡（与知识出口同一口径）：那是配置错误，
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# 用兜底话术吞掉会让"工具没被授权"表现成"客户画像查不到"。
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raise
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except Exception:
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logger.warning("画像查询失败，改为引导人工客服", exc_info=True)
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return self._guide_to_human("画像查询失败")
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profile = output.get("profile") if isinstance(output, dict) else None
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if not isinstance(profile, dict) or not profile:
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logger.info("画像为空或不可用，改为引导人工客服")
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return self._guide_to_human("画像为空或不可用")
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||||
return CoreResult(
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text=render_profile(profile),
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intent=IntentResult(intent=PROFILE_WHITELIST_INTENT, confidence=1.0),
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)
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# ---- 出口一：知识直返（faq / 产品 / 政策） ----
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async def _answer_from_knowledge(
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