5. 智能体与业务编排
5.1 Agent技能链
技能定义
智能房地产Agent需要具备多种技能，通过技能链组合完成复杂任务：
核心技能
1. 需求解析技能（Requirement Parsing）
- 功能：解析用户需求，提取关键字段
- 输入：用户需求文本（位置、价格、面积、户型等）
- 输出：结构化的需求信息
- 实现：基于NLP模型（BERT）进行意图识别和实体抽取
- 应用场景：房源搜索、需求收集
2. 房源搜索技能（Property Search）
- 功能：根据需求搜索匹配的房源
- 输入：需求信息（位置、价格、面积等）
- 输出：匹配的房源列表
- 实现：基于向量检索（Milvus）和规则过滤
- 应用场景：房源推荐、房源搜索
3. 房源排序技能（Property Ranking）
- 功能：对房源进行排序和评分
- 输入：房源列表、用户画像
- 输出：排序后的房源列表和评分
- 实现：基于推荐模型（协同过滤、深度学习）
- 应用场景：房源推荐、个性化排序
4. 价格评估技能（Price Evaluation）
- 功能：评估房源价格
- 输入：房源信息、市场数据
- 输出：评估价格和价格区间
- 实现：基于价格评估模型（XGBoost、LSTM）
- 应用场景：价格评估、市场分析
5. 市场分析技能（Market Analysis）
- 功能：分析市场趋势和价格走势
- 输入：市场数据、历史数据
- 输出：市场分析报告
- 实现：基于时序分析模型和统计分析
- 应用场景：市场分析、价格预测
6. 合同解析技能（Contract Parsing）
- 功能：解析合同内容，提取关键条款
- 输入：合同文档（PDF、Word）
- 输出：结构化的合同信息
- 实现：基于OCR和NLP模型（BERT）
- 应用场景：合同审查、合同分析
7. 风险识别技能（Risk Identification）
- 功能：识别合同中的风险点
- 输入：合同内容、法律知识库
- 输出：风险识别结果（风险点、风险等级、建议）
- 实现：基于法律知识图谱和LLM模型
- 应用场景：合同审查、风险评估
8. 图像分析技能（Image Analysis）
- 功能：分析房源图片，提取特征
- 输入：房源图片
- 输出：图片特征（户型、装修、缺陷等）
- 实现：基于图像识别模型（ResNet、EfficientNet）
- 应用场景：房源图片分析、缺陷检测
9. 智能问答技能（Intelligent Q&A）
- 功能：回答用户关于房源的问题
- 输入：用户问题、房源信息、知识库
- 输出：回答内容
- 实现：基于RAG技术和LLM模型
- 应用场景：智能客服、智能问答
10. 报告生成技能（Report Generation）
- 功能：生成分析报告
- 输入：分析结果、报告模板
- 输出：格式化的报告文档
- 实现：基于模板引擎和LLM模型
- 应用场景：评估报告、分析报告
技能链设计
技能链按照业务流程组织，形成完整的处理流程：
5.2 业务流程编排
房源推荐流程
流程设计
流程步骤
-
需求解析：
- 解析用户需求文本
- 提取关键字段（位置、价格、面积、户型等）
- 识别用户意图
-
房源搜索：
- 根据需求搜索匹配的房源
- 使用向量检索和规则过滤
- 返回候选房源列表
-
房源排序：
- 基于用户画像和房源特征
- 使用推荐模型进行排序
- 计算推荐分数
-
价格评估：
- 评估推荐房源的价格
- 对比市场价格
- 提供价格建议
-
推荐结果生成：
- 生成推荐列表
- 生成推荐理由
- 展示推荐结果
-
用户反馈收集：
- 收集用户浏览、收藏、咨询等行为
- 收集用户满意度反馈
- 更新用户画像
-
模型优化：
- 使用用户反馈优化推荐模型
- 更新用户画像
- 提升推荐准确率
价格评估流程
流程设计
流程步骤
-
房源特征提取：
- 提取房源基本信息（位置、面积、户型等）
- 提取房源图片特征
- 提取周边环境特征
-
市场数据获取：
- 获取同区域成交价数据
- 获取同区域挂牌价数据
- 获取市场趋势数据
-
价格评估：
- 使用价格评估模型评估价格
- 考虑市场因素和房源特征
- 生成评估价格和价格区间
-
市场分析：
- 分析市场趋势
- 分析价格走势
- 分析影响因素
-
评估报告生成：
- 生成评估报告
- 包含价格、依据、风险等
- 提供决策建议
合同审查流程
流程设计
流程步骤
-
合同解析：
- 使用OCR识别合同文本
- 解析合同结构
- 提取关键条款
-
条款提取：
- 识别合同条款类型
- 提取条款内容
- 建立条款关联关系
-
风险识别：
- 使用法律知识图谱识别风险
- 使用LLM模型分析风险
- 评估风险等级
-
合规检查：
- 检查合同合规性
- 对照法律法规
- 识别不合规条款
-
审查报告生成：
- 生成审查报告
- 包含风险点、问题、建议等
- 提供修改建议
物业管理流程
流程设计
流程步骤
-
需求解析：
- 解析报修需求文本
- 提取关键信息（问题类型、位置、紧急程度等）
- 识别报修类型
-
工单分类：
- 根据报修类型分类
- 设置优先级
- 分配处理人员
-
工单分配：
- 根据工单类型和优先级
- 分配给合适的处理人员
- 通知处理人员
-
处理执行：
- 处理人员处理报修
- 更新工单状态
- 记录处理过程
-
结果反馈：
- 通知业主处理结果
- 收集业主反馈
- 更新工单状态
-
满意度评价：
- 收集业主满意度评价
- 分析评价结果
- 优化处理流程
5.3 工作流配置
n8n工作流配置
房源推荐工作流
{
"name": "房源推荐工作流",
"nodes": [
{
"id": "webhook",
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"parameters": {
"path": "property-recommend",
"httpMethod": "POST"
}
},
{
"id": "parse-requirement",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://ai-service/api/parse-requirement",
"method": "POST"
}
},
{
"id": "search-properties",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://property-service/api/search",
"method": "POST"
}
},
{
"id": "rank-properties",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://ai-service/api/rank-properties",
"method": "POST"
}
},
{
"id": "evaluate-price",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://ai-service/api/evaluate-price",
"method": "POST"
}
},
{
"id": "respond",
"type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
"parameters": {
"responseBody": "={{ $json }}"
}
}
],
"connections": {
"webhook": {
"main": [[{"node": "parse-requirement"}]]
},
"parse-requirement": {
"main": [[{"node": "search-properties"}]]
},
"search-properties": {
"main": [[{"node": "rank-properties"}]]
},
"rank-properties": {
"main": [[{"node": "evaluate-price"}]]
},
"evaluate-price": {
"main": [[{"node": "respond"}]]
}
}
}
合同审查工作流
{
"name": "合同审查工作流",
"nodes": [
{
"id": "webhook",
"type": "n8n-nodes-base.webhook",
"parameters": {
"path": "contract-review",
"httpMethod": "POST"
}
},
{
"id": "parse-contract",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://ai-service/api/parse-contract",
"method": "POST"
}
},
{
"id": "identify-risks",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://ai-service/api/identify-risks",
"method": "POST"
}
},
{
"id": "compliance-check",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://ai-service/api/compliance-check",
"method": "POST"
}
},
{
"id": "generate-report",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
"parameters": {
"url": "http://ai-service/api/generate-report",
"method": "POST"
}
},
{
"id": "respond",
"type": "n8n-nodes-base.respondToWebhook",
"parameters": {
"responseBody": "={{ $json }}"
}
}
],
"connections": {
"webhook": {
"main": [[{"node": "parse-contract"}]]
},
"parse-contract": {
"main": [[{"node": "identify-risks"}]]
},
"identify-risks": {
"main": [[{"node": "compliance-check"}]]
},
"compliance-check": {
"main": [[{"node": "generate-report"}]]
},
"generate-report": {
"main": [[{"node": "respond"}]]
}
}
}
5.4 异常处理与重试
异常处理策略
异常类型
- 网络异常：API调用失败、超时等
- 数据异常：数据格式错误、数据缺失等
- 模型异常：模型推理失败、模型超时等
- 业务异常：业务规则不满足、权限不足等
异常处理机制
-
重试机制：
- 网络异常：自动重试3次，指数退避
- 模型异常：自动重试2次，降级到备用模型
- 业务异常：不重试，返回错误信息
-
降级策略：
- 模型服务不可用时，降级到规则引擎
- 实时服务不可用时，降级到批量处理
- 高级功能不可用时，降级到基础功能
-
告警机制：
- 异常率超过阈值时告警
- 关键服务异常时立即告警
- 通知相关人员处理
重试配置
n8n重试配置
{
"retry": {
"maxRetries": 3,
"retryDelay": 1000,
"retryStrategy": "exponential",
"retryOn": ["network", "timeout", "5xx"]
}
}
工作流重试配置
- 重试次数：3次
- 重试延迟：1秒、2秒、4秒（指数退避）
- 重试条件：网络错误、超时、5xx错误
- 重试后处理：记录重试日志，通知相关人员