diudiu-tech/delivery-harness

解決的問題

本專案提供一個針對即時配送服務量身打造的AI驅動型營運平台之參考實作。解決自動化分析異常訂單並提出客戶補償建議的挑戰，同時確保關鍵業務邏輯（例如實際付款金額）保持決定性，並由規則引擎控制，而非由AI模型決定。

作法

系統使用一組固定、同步的工作流程，整合多個元件：

• AI整合：使用OpenAI相容的客戶端連接至模型（例如透過Ollama）以產生建議性分析。
• 決定性工具：使用合成業務工具提供訂單資料、預計到達時間（ETA）與站點容量等事實，為模型提供穩固依據。
• 知識檢索：實作輕量級、記憶體內的詞彙檢索系統，根據查詢詞重疊取得相關規則與案例。
• 防護機制與評估：提供評估案例執行、追蹤記錄與人工審核防護機制的架構，確保AI輸出為建議性且經驗證。
• 規則引擎：專用引擎負責最終補償金額的計算，防止AI模型虛構財務支付。

適用對象

主要為工程師與架構師設計的教育型MVP，適用於希望建構AI防護機制以應對營運工作流程的場景，其中可靠性、可追蹤性與人工介入監督比自主代理行為更為重要。

特色

• 決定性基線：將訂單拆分為特定階段（如調度、到店等），為模型設定可超越的基準。
• 規則導向補償：確保模型僅提出補償建議，實際金額由規則引擎決定。
• 可觀測性：內建請求追蹤、各階段耗時與回饋儲存功能，用於監控AI效能。
• 評估框架：記憶體內評估執行結合評分器，用於檢測模型輸出的退化問題。
• 降級模式：當可選依賴失敗時，工作流程仍可在 DEGRADED 狀態下完成，確保決定性結果可用。