AI Agent电商平台导购与运营增长系统
项目简介：基于商城系统、商品知识库RAG、智能导购Agent、SpringAI、Function Calling，实现AI商品推荐、价格库存优惠工具调用、AI商品问答、评价分析和运营增长报告，覆盖电商核心闭环。
本项目覆盖的技术点
学完能答的面试题
学完这个项目，下面 21 道面试题你都能结合项目细节讲出来。题目在 AIGC 面试刷题网可以免费看。
系统架构
一张图看清整个系统的分层与核心链路，点开可缩放查看细节。
- 1接入层：商城端 + 管理端用户端逛商城、下单、评价，用 AI 导购和售后问答；管理端维护商品、知识库、工具中心，看 Agent 时间线和运营报告。
- 2传统商城底座分类、商品、库存、购物车、订单、评价、售后，钱包余额加充值记录，订单走余额支付形成成交闭环。
- 3商品知识库 RAG详情、参数、FAQ、售后规则、评价摘要切片向量化，向量相似度检索命中片段，按相似度阈值过滤，没命中就不调模型。
- 4导购 Agent 自主决策后端只交出九个工具和一个循环上限，先调哪个、要不要重复调、何时收尾全由模型判断，每调一次工具落一条 Agent Step。
- 5推荐二次校验才落库模型只交商品 ID 和推荐理由，价格、库存、优惠快照由后端重新查真实数据写入。
- 6问答按类型分四条链路商品知识走向量检索 + 大模型，价格库存和订单状态走工具查真实数据，售后走规则表；只有第一条调模型。
- 7AI 驱动运营增长好评率、订单数、导购转化率等指标全由代码统计、可反查，再由模型基于真实指标写增长建议。
技术栈
用到的框架、中间件和模型。
技术难点与解法
每一项优化都针对一个真实问题，讲清楚问题、做法和背后的原理。
01保证 AI 导购的数据真实
- 问题
- 模型会编造价格、库存和订单状态，导购场景一旦说错价格就是客诉。
- 做法
function_tool表登记九个工具（商品详情、列表、知识检索、价格、库存、优惠、用户画像、相似商品、订单状态），确定性数据全部走工具，AI 只负责理解和表达。- 原理
- AI 商用最重要的是「不能编造」：能查的数据一律查，不让模型凭记忆回答。
02导购步骤由模型自己决定
- 问题
- 写死「先检索、再查价、再查库存」的固定流程，换个需求就不适用了。
- 做法
- 手写 Function Calling 循环：把工具描述成
tools数组交给模型，最多 10 轮；模型返回tool_calls就逐个真实执行并回填，调用submit_recommendations时跳出循环。 - 原理
- 代码只给工具和循环上限，先调哪个、要不要重复调、什么时候收尾，全由模型根据已拿到的结果逐轮判断。
03模型写库也要可信
- 问题
- 推荐结果要落库给用户看，模型在推荐理由里写错价格或库存，就会污染推荐明细。
- 做法
- 模型只提交商品 ID 和推荐理由，价格、库存、优惠快照由后端重新查真实数据写入。
- 原理
- 让模型通过工具写数据时，只信任它的「选择」，不信任它给出的事实数据。
04不同问题走不同数据源
- 问题
- 商品参数、价格库存、订单状态、售后政策都塞进同一个 RAG，确定性数据会被模型「润色」出错。
- 做法
- 同一个问答接口按
questionType分四条链路：商品知识走向量检索 + 大模型，价格库存和订单状态走工具，售后咨询走规则表匹配；后三条直接组织真实数据作答。 - 原理
- 准确的数据不需要模型再加工，加工只会增加编造风险和 Token 成本。
05Agent 过程可解释
- 问题
- 每次导购走的步骤都不一样，推荐结果出来后说不清模型为什么这样推荐。
- 做法
- 每次工具调用落成一条 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完整回放。
- 原理
- 自主决策天然像黑盒，把每一步记下来才能复盘和调优。
功能清单
按角色看这个系统都能做什么。
商城管理5 项
- 商品分类与品牌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
- 订单管理管理商品订单
AI 能力4 项
- AI 模型配置与 Prompt 模板维护模型配置与 Prompt 模板
- 商品知识库维护商品知识资料，切片并向量化
- Function Tool 管理与调试登记工具，在调试页验证能拿到真实数据
智能导购与运营3 项
- 导购任务与推荐结果查看导购任务和推荐明细
- AI 评价分析输出好评率、情绪等级、优缺点归纳和优化建议
- AI 运营增长报告基于订单、导购、问答等真实指标生成增长建议
页面截图
共 8 张真实运行截图，点击大图查看高清原图。
点击放大你将获得
购买后可以拿到的全部内容。
喂饭级学习教程28 章
先把完整商城做出来，再叠加商品知识库、工具中心、导购 Agent、评价分析和运营报告，按开发顺序一章一章讲。
完整源码 + SQL
Spring Boot 后端 + Vue3 前端完整源码，MySQL 建表脚本和商品、知识库初始化数据。
配套面试文档
电梯陈述、架构与选型、工具中心与导购 Agent 深挖、高频面试题和难点包装，面试时照着讲。
环境安装文档
JDK、MySQL、Node.js、Maven 等开发环境的安装与配置。
项目运行文档
数据库初始化、前后端启动、模型配置，从零把项目跑起来。
常见问题
下单前最常被问到的几个问题。
这个项目是 Java 还是 Python？
后端是 Java（JDK 21 + Spring Boot 4.1 + Spring AI 2.0），前端是 Vue3。
模型需要自己准备吗？
需要自己准备两个 API Key：DeepSeek 用于导购决策和问答，阿里云百炼用于商品知识向量化，在管理端「AI 模型配置」里填入即可，不用改代码。模型都走接口调用，不需要显卡。
基础薄弱能学会吗？
教程是喂饭级的，从登录注册、统一返回这些工程底座讲起，每章都有验证步骤。基础不够的话，可以先按上面的「学习路径」从基础项目学起。
能写进简历、用作毕业设计吗？
可以，配套面试文档里有项目介绍、难点包装和高频追问，照着就能讲清楚。至于毕业设计，有小伙伴问过我，统一回答一下：AI 实战库板块的项目拿去做毕业设计，就四个字——降维打击。
源码能用于商业项目吗？
源码和教程本质上是给大家学习、提升技能的。如果需要商用，自己二次开发一下也没问题，但禁止原项目 + 教程转手倒卖。我是一个程序员，能看到你们学习我的教程提升能力，能听你们叫我一声大佬，挺幸福的！知足~
售后答疑
买完不是结束跟着教程学习，遇到问题不用自己硬扛。