基于Springboot3+SpringAI+Agent+RAG+Function Calling+Embedding的AI Agent电商平台导购与运营增长系统

一、项目技术栈

前后端分离

后端：SpringBoot3 + SpringAI + MyBatis + PageHelper + Hutool + JWT（Java 21 / Maven）
前端：Vue3 + Vite + Element-Plus + Vue-Router + Axios（商品图片上传、购物车交互、Markdown 报告预览、Agent 执行时间线）
AI 技术：商品知识库 RAG + Embedding 向量相似度检索 + Function Calling 工具中心 + Agent Run / Agent Step 多步骤执行 + Agent 自主决策循环 + 多轮导购对话 + AI 评价分析 + AI 售后问答 + AI 运营增长报告
数据库：MySQL

版本要求：
jdk 不低于 17，MySQL 5.7 或者 8，node.js 版本 18 以上，maven 版本建议 3.8 及以上，navicat 建议不低于 16

二、项目功能描述

1. 管理员

登录、个人信息、修改密码
用户信息：管理系统所有用户
AI 模型配置与 Prompt 模板管理：维护模型配置与 Prompt 模板
商品分类与品牌管理：维护商品分类与品牌
商品管理：维护商品信息、库存、详情、参数与图片
商品订单管理：管理商品订单
商品评价管理：管理商品评价
售后规则管理：维护售后规则
商品知识库管理：维护商品知识库资料
Function Tool 管理与工具调用日志：注册工具并查看调用日志
Agent 运行记录与执行步骤：查看 Agent Run 与 Agent Step
导购任务、推荐结果、评价分析与运营报告管理
运营分析：查看商品评价分析、高频咨询问题、售后风险点和 AI 生成的运营增长报告

2. 用户

登录、注册、个人信息、修改密码、收货地址管理
我的钱包与余额充值：查看钱包余额与充值记录
浏览与筛选商品：按分类、品牌、关键词筛选商品
商品详情页：查看主图相册、价格库存、详情描述、规格参数和用户评价，并按数量加购或收藏
商品收藏与购物车：收藏商品、加入购物车
下单与订单：提交订单、余额支付、查看订单状态
商品评价：对已购商品进行评价
AI 智能导购：用自然语言表达购买需求，获取推荐商品与推荐理由
AI 商品问答与售后咨询：基于商品详情、参数、库存、订单与售后规则进行问答
历史导购记录：查看历史导购记录

三、项目创新点

1. 在传统商城之上叠加 AI 导购 Agent：完整 Spring Boot + Vue 商城（分类、商品、库存、购物车、订单、评价、售后）之上，加入 RAG、Function Calling 工具中心和自主决策 Agent，用户可用自然语言表达需求，AI 生成可解释的购买建议。
2. Function Calling 工具中心保证数据真实：商品价格、库存、优惠、评分、用户画像、相似商品、订单状态、售后规则等确定性查询交给工具完成，AI 不编造价格库存与订单状态。
3. 商品知识库 RAG：商品详情、参数、FAQ、售后规则、评价摘要切片、向量化并相似度检索，AI 先检索资料再结合实时价格库存生成回答。
4. 导购步骤由大模型自主决策，而不是写死在代码里：后端只把候选商品检索、价格、库存、优惠、用户画像、提交推荐这几个工具以 Function Calling 形式交给模型，再给一个循环上限；先调哪个工具、要不要重复调、什么时候信息够了可以收尾，全由模型根据已拿到的工具结果逐轮判断。用户需求不同，实际走出来的步骤序列就不同，这是 Agent 与固定流程编排的本质区别。
5. Agent Run + Agent Step 让自主决策可解释、可复盘：模型自主决策带来的副作用是过程像黑盒，所以每一次工具调用都落成一条 Agent Step（工具名、入参、返回、状态、耗时），配合 Agent Run 主记录和前端执行时间线，能完整回放“模型这一次为什么这样推荐”。
6. 模型提交的推荐会用真实工具数据二次校验后才落库：模型只负责提交商品 ID 和推荐理由，价格、库存、优惠快照全部由后端重新查真实数据写入，即使模型在理由里写错价格也不会污染推荐明细。
7. 问答按类型走不同数据源：同一个问答接口按 questionType 分发到四条链路——商品知识走向量检索加大模型作答，价格库存和订单状态走 Function Tool 查真实数据，售后咨询走售后规则表匹配。四条里只有商品知识这一条调大模型，其余三条把查到的真实数据直接组织成回答，体现“确定性数据不交给 AI 生成”这个原则。
8. AI 评价分析驱动运营增长：对评价、导购记录、浏览转化与高频咨询做分析，输出好评关键词、差评原因、售后风险点、详情缺失信息、商品优化建议与运营增长报告。
9. 钱包余额支付闭环：内置钱包余额与充值记录，订单走余额支付，形成从推荐到成交的完整交易闭环。

六、关键页面截图