fw-pms-ai 系统架构

技术栈

组件	技术
编程语言	Python 3.11+
Agent 框架	LangChain + LangGraph
LLM	智谱 GLM / 豆包 / OpenAI 兼容接口
数据库	MySQL
API 框架	FastAPI
任务调度	APScheduler

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系统架构图

flowchart TB
    subgraph API ["FastAPI API 层"]
        A[/tasks endpoint/]
    end

    subgraph Agent ["LangGraph Agent"]
        direction TB
        B[fetch_part_ratio] --> C[sql_agent]
        C --> D{需要重试?}
        D -->|是| C
        D -->|否| E[allocate_budget]
        E --> F[END]
    end

    subgraph Services ["业务服务层"]
        G[DataService]
        H[ResultWriter]
    end

    subgraph LLM ["LLM 集成"]
        I[GLM]
        J[Doubao]
        K[OpenAI Compat]
    end

    subgraph DB ["数据存储"]
        L[(MySQL)]
    end

    A --> Agent
    B --> G
    C --> LLM
    E --> H
    G --> L
    H --> L

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工作流节点说明

节点	职责	输入	输出
fetch_part_ratio	获取商家组合的配件库销比数据	dealer_grouping_id	part_ratios[]
sql_agent	LLM 分析配件数据，生成补货建议	part_ratios[]	llm_suggestions[], part_results[]
allocate_budget	转换 LLM 建议为补货明细	llm_suggestions[]	details[]

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核心数据流

sequenceDiagram
    participant API
    participant Agent
    participant SQLAgent
    participant LLM
    participant DB

    API->>Agent: 创建任务
    Agent->>DB: 保存任务记录
    Agent->>DB: 查询 part_ratio
    Agent->>SQLAgent: 分析配件数据

    loop 每个配件
        SQLAgent->>LLM: 发送分析请求
        LLM-->>SQLAgent: 返回补货建议
    end

    SQLAgent-->>Agent: 汇总建议
    Agent->>DB: 保存补货明细
    Agent->>DB: 更新任务状态
    Agent-->>API: 返回结果

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目录结构

src/fw_pms_ai/
├── agent/              # LangGraph 工作流
│   ├── state.py        # 状态定义 (TypedDict)
│   ├── nodes.py        # 工作流节点
│   ├── sql_agent.py    # SQL Agent 实现
│   └── replenishment.py # 主入口
├── api/                # REST API
├── config/             # 配置管理
├── llm/                # LLM 适配器
├── models/             # 数据模型
├── services/           # 业务服务
└── scheduler/          # 定时任务

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数据库表结构

表名	用途
part_ratio	配件库销比数据（只读）
ai_replenishment_task	任务记录
ai_replenishment_detail	补货明细
ai_replenishment_part_summary	配件级汇总
ai_task_execution_log	执行日志