liangdabiao/langgraph_multi-agent-rag-customer-support

何を解決するか

このプロジェクトは、安全でプロフェッショナルな企業向けAIカスタマーサポートシステムを提供します。AIチャットボットが不正確な回答（幻覚）を提供したり、監視なしにリスクの高い操作を実行する問題を解決します。マルチエージェントアーキテクチャとRetrieval-Augmented Generation (RAG) を使用することで、回答が実際のデータに基づいており、重要な操作が厳密に制御されることを保証します。

動作方法

このシステムは、LangGraph と LangChain を使って状態グラフとして構築されています。ユーザーの問い合わせを専門的なエージェント（例：フライト予約、ホテル予約、WooCommerce、ブログ検索エージェント）にルーティングする「プライマリアシスタント」を採用しています。

主なメカニズム：

• RAG：Qdrantベクトルデータベースを使用して、知識ベースから関連情報を取得した後に回答を生成します。
• セキュリティガードレール：AI「セキュリティ検査官」が脱獄試行をチェックし、ユーザーの問い合わせがビジネスドメインに関連していることを確認してから処理を行います。
• 人間が関与するループ：フライトのキャンセルなど、重要な操作では、ユーザーの確認と、GoHumanLoopフレームワーク（例：Feishu通知経由）による管理者の最終承認が必要です。
• ツールアクセス：エージェントは「安全な」ツール（自動実行）と「センシティブな」ツール（確認が必要）の両方を使用します。

対象ユーザー

• LangGraph とマルチエージェントオーケストレーションの実用的な実装を探している開発者。
• eコマース（WooCommerce）や内部データベースと統合できる信頼性の高いカスタマーサポートAIが必要な企業。
• LLMアプリケーションにセキュリティガードレールと人間承認ワークフローを実装したいAIエンジニア。

特徴

• マルチエージェントオーケストレーション：フライト、ホテル、車、eコマースなど、異なるドメイン用の専門エージェント。
• 二重層セキュリティ：AI駆動の脱獄防止と、管理者による手動監視を組み合わせます。
• WooCommerce統合：製品、注文の照会、フォームの送信が可能。
• 可観測性：リクエストのライフサイクル追跡とデバッグのためにLangSmithと統合。
• 状態管理：会話の進行状況を保存するため、メモリチェックポイントを使用。