一、概述 —— 目标与高层需求

目标：构建一个生产级的智能客服流水线，用多智能体（agent）分工协作完成用户问答、情绪识别并在必要时自动生成/路由工单（ticket）。系统应满足：

• 高答复准确率：通过 RAG（检索增强生成）把回复基于公司知识库（SOP、FAQ、产品文档）。([Graph Database & Analytics][3])
• 情绪感知：识别用户情绪（愤怒/不满/中性/积极），并把高风险对话升级给人工或走特殊 SLA。([Hugging Face][4])
• 工单路由：根据意图/实体/情绪/优先级将工单分配给最合适的队列或人工（规则 + ML 混合）。([Supportbench][6], [G2 Learn Hub][7])
• 可观测/可回溯：每次对话与关键 LLM 调用都有 trace（prompt/response/score），便于审计与优化。([LangChain][2])
• 可扩展与可靠：支持异步、重试、长会话持久化，并在 Kubernetes 上高可用部署。

目标用户：企业级客服平台（SaaS 或自建），目标是把自动化工单率提升、平均处理时长下降、客户满意度（CSAT）保持或提升。

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二、系统架构（高层）

下面是建议的模块化架构（文本描述 + 数据流）：