一、概述 —— 目標與高層需求

目標：構建一個生產級的智能客服流水線，用多智能體（agent）分工協作完成用戶問答、情緒識別并在必要時自動生成/路由工單（ticket）。系統應滿足：

• 高答復準確率：通過 RAG（檢索增強生成）把回復基于公司知識庫（SOP、FAQ、產品文檔）。([Graph Database & Analytics][3])
• 情緒感知：識別用戶情緒（憤怒/不滿/中性/積極），并把高風險對話升級給人工或走特殊 SLA。([Hugging Face][4])
• 工單路由：根據意圖/實體/情緒/優先級將工單分配給最合適的隊列或人工（規則 + ML 混合）。([Supportbench][6], [G2 Learn Hub][7])
• 可觀測/可回溯：每次對話與關鍵 LLM 調用都有 trace（prompt/response/score），便于審計與優化。([LangChain][2])
• 可擴展與可靠：支持異步、重試、長會話持久化，并在 Kubernetes 上高可用部署。

目標用戶：企業級客服平臺（SaaS 或自建），目標是把自動化工單率提升、平均處理時長下降、客戶滿意度（CSAT）保持或提升。

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二、系統架構（高層）

下面是建議的模塊化架構（文本描述 + 數據流）：