群接龙库存管理AI Agent
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案例介绍
基于大语言模型的智能库存管理助手，用户通过自然语言即可完成库存查询和修改，如"把苹果的库存改成100"。
核心技术亮点：System Prompt精准约束（强制区分"新库存"与"剩余库存"术语定义，避免模型回复歧义；明确操作原则：先导航→搜索→修改→确认；错误自动恢复策略）；动态工具Schema生成（利用Python反射机制从函数签名+类型注解+文档字符串自动生成OpenAI tools schema，零冗余维护）；智能错误恢复（当新库存小于已团数量时自动调用get_error_text获取错误，自动调整至"已团数量+安全增量"并重试）。
技术栈为Python + OpenAI API + Playwright，采用工具调用模式，模型自主决策工具执行顺序和参数，最多10轮迭代，支持多轮连续对话。
本人独立完成全流程开发。库存修改错误自动恢复成功率95%以上，单商品操作效率提升60%。
核心技术亮点：System Prompt精准约束（强制区分"新库存"与"剩余库存"术语定义，避免模型回复歧义；明确操作原则：先导航→搜索→修改→确认；错误自动恢复策略）；动态工具Schema生成（利用Python反射机制从函数签名+类型注解+文档字符串自动生成OpenAI tools schema，零冗余维护）；智能错误恢复（当新库存小于已团数量时自动调用get_error_text获取错误，自动调整至"已团数量+安全增量"并重试）。
技术栈为Python + OpenAI API + Playwright，采用工具调用模式，模型自主决策工具执行顺序和参数，最多10轮迭代，支持多轮连续对话。
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基于大语言模型的智能库存管理助手，用户通过自然语言即可完成库存查询和修改，如"把苹果的库存改成100"。
核心技术亮点：System Prompt精准约束（强制区分"新库存"与"剩余库存"术语定义，避免模型回复歧义；明确操作原则：先导航→搜索→修改→确认；错误自动恢复策略）；动态工具Schema生成（利用Python反射机制从函数签名+类型注解+文档字符串自动生成OpenAI tools schema，零冗余维护）；智能错误恢复（当新库存小于已团数量时自动调用get_error_text获取错误，自动调整至"已团数量+安全增量"并重试）。
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