简介

该仓库包含一个为智能客服设计的领域特定语言 (DSL) 的词法/语法解析器（lexer.py、parser.py），以及一个简单的运行时 agent (agent.py)。运行时支持规则匹配优先，然后在规则未命中的情况下回退到 LLM（OpenAI）做意图识别。

快速开始

1. 创建并激活 Python 虚拟环境（可选）

python -m venv .venv; .\.venv\Scripts\Activate.ps1

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. （可选）配置 OpenAI API Key

$env:OPENAI_API_KEY = "sk-..."

4. 运行 agent（示例）

python agent.py examples/food.dsl

交互说明

启动后可在交互命令行输入任意文本，agent 会先用 DSL 中 patterns 做匹配；未命中时会调用 LLM 进行意图识别，然后返回意图和响应。

DSL 语法概述

示例意图定义：

intent GREETING priority 10 {
    patterns: ["你好", "hi", "/hello/i"];
    response: "你好，我是客服小助手";
}

• intent 后跟名称，可选 priority，大括号内包含 patterns:（数组）、response:（文本或代码块）和可选的 next_state:。
• pattern 可以是字符串或 /.../ 形式的正则表达式。

扩展与注意事项

• agent.py 中对 code 类型响应仅作原样返回；如果需要执行 DSL 中的代码响应，请扩展为安全的沙箱执行器。
• parser.py 已改为从本目录加载 lexer.py。
• 若要改进意图识别，请在 DSL 中提供更丰富的 patterns 或使用更强的 LLM 模型。
• 可选：集成第三方 AI 进行“文本规范化”。如果你想把非结构化用户输入先交给 AI 做清洗/规范化，设置环境变量 ARK_API_KEY（或在代码中传入 key），agent 会在意图识别前调用该 normalizer。 - 示例环境变量： - ARK_API_KEY: API Key（Bearer token）。 - ARK_API_URL（可选）：覆盖默认的 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions。 - 使用时：安装 requests（已列入 requirements.txt），然后直接运行 python agent.py ... 即可（agent 会自动在启动时检测并创建 normalizer，如果 ARK_API_KEY 存在）。
• Agent 与 DSL 已解耦：agent.py 不再内置与特定 intent 绑定的数据处理逻辑。要为特定意图添加数据驱动逻辑，请在外部注册 handler（参考 handlers_example.py）。
  • 注册方法：在你的应用代码中设置 agent.handlers['INTENT_NAME'] = handler_func。
  • handler 签名：handler(agent, user_input, intent)，可返回字符串（response）或字典来更新整个结果对象。
• 模糊匹配：agent 提供基础的模糊匹配支持，示例 handler 使用 agent.fuzzy_match(a, b) 在账号名、类型、ID 等字段上做相似度比较，从而能容忍错别字与口语化表达。