5个AI Agent协同工作的跨境电商运营平台,覆盖客服、Listing、内容、竞品、供应链全链路。
演示站点使用模拟数据运行,接入真实API后可处理实际业务数据。
| 模块 | Agent | 核心能力 |
|---|---|---|
| 总览面板 | — | KPI看板、ECharts图表、AI洞察引擎、全球订单地图、Agent协作网络、客户转化漏斗 |
| 智能客服 | Agent 1 | 多平台对话、意图分类、知识库检索(TF-IDF)、订单查询、情绪分析、满意度评分 |
| Listing生成 | Agent 2 | Amazon/TikTok双平台Listing、SEO评分、关键词优化、竞品对比 |
| TikTok内容 | Agent 3 | 视频脚本生成、直播话术、7天内容日历、AI选品雷达、发布时间热力图 |
| 竞品监控 | Agent 4 | 价格追踪、BSR变动、动态定价建议、竞品搜索、每日简报 |
| 供应链 | Agent 5 | 多仓库存管理(FBA+TikTok)、补货计划、需求预测、供应链预警 |
| 利润分析 | — | P&L报表、利润趋势、平台对比、财务KPI |
- AI指挥中心 —
Ctrl+K输入自然语言指令,自动路由到对应Agent - 4套主题皮肤 — 深空蓝 / 浅色模式 / 商务金 / 极客绿
- 大屏投放模式 — 一键全屏展示,适合会议投屏
- 新手引导Tour — 6步交互式教学
- 实时模拟通知 — Toast通知模拟真实运营事件
- 专业报告导出 — CSV数据导出 + 打印报告
AgentHub/
├── app/ # Python后端 (FastAPI)
│ ├── server.py # 主服务器 + 18个API路由
│ ├── config.py # API密钥配置中心
│ ├── llm.py # LLM统一接口 (OpenAI兼容)
│ └── agents/
│ ├── customer_service.py # Agent 1: 智能客服
│ ├── listing_agent.py # Agent 2: Listing生成
│ ├── content_agent.py # Agent 3: TikTok内容
│ ├── competitor_agent.py # Agent 4: 竞品监控
│ └── supply_chain.py # Agent 5: 供应链
│
└── output/ # 前端静态资源
├── index.html # HTML结构
├── css/style.css # 样式 / 主题 / 动画 / 响应式
└── js/app.js # 业务逻辑 + 离线演示模式
git clone https://github.com/0xCaptain888/AgentHub.git
cd AgentHubpip install fastapi uvicorn httpx scikit-learn编辑 app/config.py,填入你的API密钥:
LLM_API_KEY = "your-key" # OpenAI / Claude / DeepSeek
AMAZON_SP_API_KEY = "your-key" # Amazon Seller API
TIKTOK_SHOP_KEY = "your-key" # TikTok Shop API
SERPER_API_KEY = "your-key" # 网页搜索不配置密钥也能运行,系统自动使用模板/演示数据。
PYTHONPATH=. python -m app.server访问 http://localhost:8080
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| GET | /api/status |
系统状态 |
| GET | /api/dashboard |
仪表盘数据 |
| POST | /api/cs/chat |
客服对话 |
| GET | /api/cs/stats |
客服统计 |
| POST | /api/listing/generate |
生成Listing |
| POST | /api/content/script |
生成视频脚本 |
| POST | /api/content/live |
生成直播话术 |
| GET | /api/content/calendar |
内容日历 |
| POST | /api/competitor/overview |
竞品分析 |
| GET | /api/competitor/briefing |
每日简报 |
| GET | /api/supply/overview |
库存总览 |
| POST | /api/supply/restock |
补货计划 |
| POST | /api/supply/forecast |
需求预测 |
MIT