# XianyuAutoAgent

**Repository Path**: mirrors_trending/XianyuAutoAgent

## Basic Information

- **Project Name**: XianyuAutoAgent
- **Description**: 智能闲鱼客服机器人系统：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。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-03-29
- **Last Updated**: 2026-02-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🚀 Xianyu AutoAgent - 智能闲鱼客服机器人系统

[![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.8%2B-blue)](https://www.python.org/) [![LLM Powered](https://img.shields.io/badge/LLM-powered-FF6F61)](https://platform.openai.com/)

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<br>✅ 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<br>🔄  Web管理界面 |

## 🎨效果图
<div align="center">
  <img src="./images/demo1.png" width="600" alt="客服">
  <br>
  <em>图1: 客服随叫随到</em>
</div>


<div align="center">
  <img src="./images/demo2.png" width="600" alt="议价专家">
  <br>
  <em>图2: 阶梯式议价</em>
</div>

<div align="center">
  <img src="./images/demo3.png" width="600" alt="技术专家"> 
  <br>
  <em>图3: 技术专家上场</em>
</div>

<div align="center">
  <img src="./images/log.png" width="600" alt="后台log"> 
  <br>
  <em>图4: 后台log</em>
</div>


## 🚴 快速开始
小白请直接查看[保姆级教学文档](https://my.feishu.cn/wiki/JtkBwkI9GiokZikVdyNceEfZncE)
### 环境要求
- Python 3.8+

### 安装步骤
```bash
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/shaxiu/XianyuAutoAgent.git
cd XianyuAutoAgent

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` ：
#必配配置
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
#可选配置
TOGGLE_KEYWORDS=接管模式切换关键词，默认为句号（输入句号切换为人工接管，再次输入则切换AI接管）
SIMULATE_HUMAN_TYPING=True/False #模拟人工回复延迟

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），否则默认读取四个提示词模板中的内容
```

### 使用方法

运行主程序：
```bash
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

## 🤝 参与贡献

欢迎通过 Issue 提交建议或 PR 贡献代码，请遵循 [贡献指南](https://contributing.md/)



## 🛡 注意事项

⚠️ 注意：**本项目仅供学习与交流，如有侵权联系作者删除。**

鉴于项目的特殊性，开发团队可能在任何时间**停止更新**或**删除项目**。

如需学习交流，请联系：[coderxiu@qq.com](https://mailto:coderxiu@qq.com/)

## 📱 交流群
欢迎加入项目交流群，交流技术、分享经验、互助学习。
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    <tr>
      <td align="center"><strong>交流群14（已满200）</strong></td>
      <td align="center"><strong>交流群15（推荐加入）</strong></td>
    </tr>
    <tr>
      <td><img src="./images/wx_group14-3.png" width="300px" alt="交流群14"></td>
      <td><img src="./images/wx_group15.jpg" width="300px" alt="交流群15"></td>
    </tr>
  </table>
</div>

## 💼 寻找机会

### <a href="https://github.com/shaxiu">@Shaxiu</a>
**🔍寻求方向**：**AI产品经理**  
**📫 联系：** **email**:coderxiu@qq.com；**wx:** coderxiu

### <a href="https://github.com/cv-cat">@CVcat</a>
**🔍寻求方向**：**研发工程师**（python、java、逆向、爬虫）  
**📫 联系：** **email:** 992822653@qq.com；**wx:** CVZC15751076989
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## 📈 Star 趋势
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