[智能客服project] AI提示词配置 | 主协调器 | 闲鱼协议工具
第五章：AI提示词配置
欢迎回来！
在第四章：意图路由器中，我们了解了机器人如何通过IntentRouter确定由哪个专家代理（如PriceAgent或TechAgent）处理用户消息。
但代理被选定后，如何知道该说什么？如何以友好卖家身份应对技术问题，或按照策略进行价格协商？
（专家代理分类的越细，就便于生成更准确的提示词给LLM）
这正是AI提示词配置的核心作用。
为什么AI代理需要"提示词配置"？
想象你聘请演员出演话剧中的特定角色。你不会只说"去表演！"，而是提供剧本、角色性格说明、场景背景以及具体台词指导。
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我们的AI代理如同演员，大语言模型（LLM）是底层能力，但需要清晰指引——“剧本"和"角色设定”——才能在闲鱼对话场景中正确表现。
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这些指引即
提示词。提示词配置就是定义并加载这些指令的过程，使每个代理在处理特定类型用户请求时，明确知晓行为准则和关键信息。 -
这正是我们告诉AI的方式：“当处理这类消息（如价格问题）时，记住你是卖家，商品细节是这样，对话历史是那样，你的目标是礼貌协商。”
什么是AI提示词配置？
AI提示词配置指代一系列文本指令、规则和上下文信息的集合，由代理打包发送给大语言模型（LLM），用于引导回复生成。
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在
XianyuAutoAgent项目中，这些提示词定义于纯文本文件。 -
每个专家代理（如
PriceAgent、TechAgent）甚至路由器的分类回退代理，都有专属的提示词文件。 -
用户可通过简单编辑这些文本文件，轻松定制AI在不同场景下的个性和行为。
核心概念：系统提示词
现代LLM交互通常采用特定消息结构，其中"system"消息用于提供高层指令、设定角色或注入关键上下文。
在本项目中，提示词文件内容即用于构建LLM调用的"system"消息。系统提示词可视作代理的核心指令和角色专属背景知识。
工作原理：提示词实战
回顾AI代理系统章节流程，观察提示词的作用位置：
当XianyuReplyBot根据意图选择代理后，该代理已在启动时加载专属系统提示词。调用LLM前，代理会构建完整的消息结构，包含：
- 系统提示词（来自配置文件）
- 商品详情
- 对话历史
- 最新用户消息
这种结构化消息（尤其是系统提示词）告知LLM如何解读信息及预期回复类型。
提示词文件位置
提示词配置文件存储于项目根目录的prompts文件夹，包含：
classify_prompt.txt：用于ClassifyAgent（意图路由器的LLM回退分类），指令LLM输出预定义意图标识（tech/price/default）price_prompt.txt：指导PriceAgent价格协商策略，包含底价规则、议价风格等tech_prompt.txt：指引TechAgent技术答疑，要求精确引用商品参数，支持外部知识检索default_prompt.txt：定义DefaultAgent通用回复风格，设定机器人作为友好卖家的基础人设
定制AI行为
编辑这些文件即可轻松调整AI行为！以price_prompt.txt为例：
你是一个专业的二手商品卖家。你的目标是以合理的价格出售商品，同时保持友好的态度。
与客户交流时，请遵循以下原则：
1. 始终礼貌和友好。
2. 如果客户询问价格或议价，参考【商品信息】和【你与客户对话历史】。
3. 如果客户出价低于你的心理价位，可以适当拒绝或提出你的最低价。
4. 议价不是无限的，如果客户多次大幅度议价，可以婉拒或引导回到原价。
5. 回复请简短明了，不要透露任何个人联系方式（微信、QQ等）。
▲当前议价轮次：{bargain_count}
这是PriceAgent的"剧本"，设定角色（“专业二手卖家”）、目标（“合理定价，保持友好”）及具体规则（“参考商品信息”、“拒绝低价”、“限制议价轮次”）。
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占位符
{bargain_count}将在发送前被替换为实际议价次数（见AI代理系统代码）。 -
修改此文件即可调整议价策略，例如更严格的价格底线或更灵活的沟通风格。
classify_prompt.txt结构略有不同，专用于引导LLM输出单字意图标识：
你是一个意图分类机器人。你需要根据客户的最新消息和对话历史，判断客户的意图。
你的任务是只回复以下标签中的一个，不要回复其他任何内容：
- tech (询问商品技术参数、规格、性能对比等)
- price (询问价格、议价、讨论包邮等)
- default (其他所有意图，例如打招呼、询问是否在、无关问题等)请根据【商品信息】和【你与客户对话历史】，判断用户最新消息的意图：
该提示词明确LLM的角色（“意图分类机器人”），并严格限制输出为预定义标签，确保IntentRouter能正确解析分类结果。
代码中的提示词加载机制
如AI代理系统所示，XianyuReplyBot类在启动时加载提示词文件：
# 摘自 XianyuAgent.py 的简化代码片段
class XianyuReplyBot:def __init__(self):# ... 初始化客户端 ...self._init_system_prompts() # 加载提示词self._init_agents() # 使用提示词初始化代理# ... 初始化路由器 ...def _init_system_prompts(self):"""从文件加载各代理提示词"""prompt_dir = "prompts"try:with open(os.path.join(prompt_dir, "classify_prompt.txt"), "r", encoding="utf-8") as f:self.classify_prompt = f.read()with open(os.path.join(prompt_dir, "price_prompt.txt"), "r", encoding="utf-8") as f:self.price_prompt = f.read()with open(os.path.join(prompt_dir, "tech_prompt.txt"), "r", encoding="utf-8") as f:self.tech_prompt = f.read()with open(os.path.join(prompt_dir, "default_prompt.txt"), "r", encoding="utf-8") as f:self.default_prompt = f.read()logger.info("提示词加载成功")except Exception as e:logger.error(f"提示词加载失败: {e}")raise # 加载失败时终止def _init_agents(self):"""初始化各领域代理"""self.agents = {'classify': ClassifyAgent(self.client, self.classify_prompt, self._safe_filter),'price': PriceAgent(self.client, self.price_prompt, self._safe_filter),'tech': TechAgent(self.client, self.tech_prompt, self._safe_filter),'default': DefaultAgent(self.client, self.default_prompt, self._safe_filter),}
BaseAgent子类在生成回复时，通过_build_messages方法构建LLM输入：
# 摘自 XianyuAgent.py 的简化代码片段
class BaseAgent:def __init__(self, client, system_prompt, safety_filter):self.client = clientself.system_prompt = system_prompt # 加载的提示词文本self.safety_filter = safety_filterdef _build_messages(self, user_msg: str, item_desc: str, context: str) -> List[Dict]:"""构建LLM消息链"""system_content = f"【商品信息】{item_desc}\n【对话历史】{context}\n{self.system_prompt}"return [{"role": "system", "content": system_content},{"role": "user", "content": user_msg}]
PriceAgent还会在系统消息中插入bargain_count，为LLM提供明确的议价阶段信息。
结论
AI提示词配置是XianyuAutoAgent项目中定义各代理行为规则、角色设定及应答策略的核心方法。
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通过
prompts目录下的文本文件，用户无需修改核心代码即可定制AI的交互方式。 -
每个代理加载专属提示词并整合至LLM输入，有效引导生成符合场景需求的回复。
理解提示词配置机制后，您可自由调整AI卖家在闲鱼平台的交互策略。接下来我们将见证所有组件——对话记忆、通信层、AI代理系统、意图路由器和提示词配置——如何协同工作，详见下一章主协调器。
第六章：主协调器
在前几章中，我们已经构建了XianyuAutoAgent的核心组件：
- 第一章：对话记忆 - 学习机器人如何跟踪聊天历史和细节–
sql - 第二章：闲鱼通信层 - 探索机器人如何连接闲鱼平台并收发消息–
websocket - 第三章：AI代理系统 - 了解机器人如何使用AI生成回复–
LLM - 第四章：意图路由 - 解析用户意图的机制–
正则匹配给专家代理-->提示词txt - 第五章：AI提示配置 - 通过文本文件定制AI行为
这些组件各自独立，但如何协同工作？谁负责启动引擎、管理消息流并确保系统平稳运行？
这正是主协调器的职责所在。
为什么需要"主协调器"？
想象一台由齿轮、杠杆、引擎和线路组成的复杂机器。每个部件都有特定功能，但需要中央控制系统来协调运作。
我们的XianyuAutoAgent也是如此。主协调器需要：
- 系统启动
- 建立连接闲鱼平台
- 持续监听消息
- 路由消息到正确处理流程（存储记忆、AI分析）
- 连接管理（处理断连、令牌过期）
- 协调回复发送
主协调器如同空中交通管制员或交响乐指挥，虽不直接操作但确保系统有序运行。
主协调器的构成
核心职责包含：
- 系统启动
- 通过WebSocket连接闲鱼实时消息流
- 管理连接生命周期（重连、心跳、令牌刷新）
- 接收原始消息
- 传递消息给其他组件处理
- 协调回复发送
在项目中，main.py文件中的XianyuLive类即为主协调器实现。
运行机制：主循环
通过时序图展示主协调器工作流程：
核心组件：XianyuLive类
系统启动与主循环
# main.py 简化代码片段
if __name__ == '__main__':# 加载配置load_dotenv()# 初始化组件bot = XianyuReplyBot()xianyuLive = XianyuLive(cookies_str)# 启动主循环asyncio.run(xianyuLive.main())
消息处理流程
async def handle_message(self, message_data, websocket):# 步骤1：消息确认# 步骤2：过滤非聊天消息# 步骤3：提取聊天信息# 步骤4：处理卖家控制命令# 步骤5：保存用户消息# 步骤6：检查人工模式# 步骤7：获取商品信息# 步骤8：获取对话上下文# 步骤9：AI生成回复# 步骤10：处理议价计数# 步骤11：保存机器人回复# 步骤12：发送回复
连接生命周期管理
- 心跳机制：定期发送心跳包
检测连接 - 令牌刷新：
异步任务维护令牌有效性 - 异常处理：自动重连机制保证服务连续性
组件协同
主协调器通过持有各组件实例实现协同：
XianyuApis处理平台通信ChatContextManager管理记忆存储XianyuReplyBot驱动AI生成
结论
主协调器作为系统核心，承担连接管理、消息路由、组件协调等关键职责，通过XianyuLive类实现完整的自动化流程控制。
下一章：闲鱼协议工具
第七章：闲鱼协议工具
在第六章：主协调器中，我们了解了XianyuLive类如何协调整个机器人运作——连接闲鱼平台、监听消息并协调数据流向记忆系统和AI系统。
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然而，主协调器负责管理何时执行操作，而具体如何与闲鱼平台进行技术交互则需要专门的协议工具。
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闲鱼平台与大多数在线平台类似，
在API和WebSocket通信中使用特定的技术"语言"。这些通信不仅需要特殊格式的消息体，还涉及唯一标识符和安全校验码等复杂机制。
为什么需要"协议工具"？
闲鱼通信层（特别是XianyuLive和XianyuApis类）直接与服务器交互时面临以下技术挑战：
通过WebSocket发送消息时需构造包含以下元素的复杂数据结构：
- 消息唯一ID（
uuid） - 请求唯一ID（
mid） - 会话ID（
cid） - 接收方ID（
toid） - Base64等特殊编码的消息内容
- 其他技术参数
HTTP API调用（如获取商品详情）需要：
appKey、时间戳t、版本v、类型type等参数- 安全签名
sign（采用临时令牌token+时间戳+请求数据的特定算法生成）
接收的WebSocket消息可能采用Base64编码和MessagePack二进制格式，需要专用解码器处理
协议工具构成
这些工具函数主要位于utils/xianyu_utils.py文件，包含：
1. 唯一ID生成
# 来自utils/xianyu_utils.py
def generate_mid() -> str:"""生成符合闲鱼要求的mid"""return f"{随机数}{时间戳} 0" # 示例：1231630000000 0def generate_uuid() -> str:"""生成设备特征uuid"""return f"-{时间戳}1" # 示例：-16300000001
通过时间戳与随机数组合生成符合平台规范的标识符
2. 安全签名生成
def generate_sign(t: str, token: str, data: str) -> str:"""MD5哈希签名算法"""app_key = "34839810" # 闲鱼H5接口固定密钥msg = f"{token}&{t}&{app_key}&{data}"return hashlib.md5(msg.encode()).hexdigest()
该签名算法用于API请求合法性验证
3. 消息解码系统
在实际项目之中，错误的日志信息打印是非常重要的，一定要重视对报错的处理
核心解码函数实现：
class MessagePackDecoder:"""自定义MessagePack解析器"""def decode(self) -> Any:try:# 解析二进制数据结构return self._decode_value() except Exception:return base64回退处理def decrypt(data: str) -> str:"""多层解码处理器"""try:decoded_bytes = base64.b64decode(清理数据)# 优先尝试MessagePack解析return MessagePackDecoder(decoded_bytes).decode()except MessagePackError:# 回退文本解码return decoded_bytes.decode('utf-8')
支持从二进制到结构化数据的完整解析流程
4. Cookie解析器
def trans_cookies(cookies_str: str) -> Dict:"""Cookie字符串转字典"""return {k:v for cookie in cookies_str.split("; ") for k,v in [cookie.split('=',1)]}
将.env文件中的cookie字符串转换为requests可用的字典格式
系统架构关系
技术实现细节
MessagePack解码器
包含20+种数据类型处理逻辑，支持：
- 定长/变长整数
- 浮点数解析
- 数组/映射结构
- 扩展数据类型处理
错误处理机制
采用三级回退策略：
- 优先MessagePack解析
- 尝试UTF-8文本解码
- 最终十六进制转储+错误日志
模块结构
结论
协议工具模块作为闲鱼通信的"技术密码本"，承担着：
- 唯一标识生成
- 安全认证签名
- 复杂消息解码
- 输入数据标准化
通过封装这些底层技术细节，使主协调器能够专注于业务流程控制，实现通信层与业务逻辑的解耦。这是构建稳定可靠的闲鱼自动化系统的关键技术保障