面向售后服务的证据驱动智能体研究：理解求助、单步处理、更新证据、必要复测、携证据转人工。
当前发布的是研究机制、工程基线与详细开发计划，不是已完成的售后产品。真实模型、完整业务闭环和实机验证尚未验收；本仓库不是 Anker 官方项目，也不代表品牌背书。
操作完成不等于问题解决。照片变干净不能直接证明功能恢复，操作前的观察也不一定仍能支持操作后的结论。
本项目拟将服务智能体的候选理解与独立规则验证分离，研究三项相互关联的机制：
- 多模态理解与主动澄清：先确认产品与适用资料，再提出有来源的单步建议。
- 动作感知的证据更新与反例驱动复测：重审受操作影响的旧证据，检查是否仍有相容的未解决情况。
- 分级结果与真实人工接续：区分自述、观察与规程支持；转人工须对应服务单和实际接单事件。
上图为 AI 生成的方案示意，不是产品实拍、实际界面或测试证据。设备外观与操作步骤不构成维修指导。
| 内容 | 路径 | 状态与边界 |
|---|---|---|
| 有限状态机制研究 | research | 3 个布尔变量、8 个合成状态、20 项单元测试；不是真实设备诊断模型 |
| 前后端工程基线 | baseline | 保留 FastAPI 上游应用源码、锁文件和隔离 G0 验证入口；登录与示例 Item 不是售后功能 |
| 持久化与任务执行 | G0 复现说明、运行证据 | 真实入队、跨进程恢复、幂等与并发输入验证；18 项集成测试通过，不是完整业务闭环 |
| 技术与智能体设计 | 技术方案、Agent 设计 | 目标设计与接口边界，未实现能力保持明确标注 |
| 逐项开发清单 | development-checklist.md | 41 个工作包、205 个子项；完成并有验证记录才勾销 |
| 科研复核与评审记录 | 科研复核、评审记录 | 已知限制、反例、研究假设与验收方法 |
| 图文方案与图源 | 详细方案、架构图 | 4 张 PlantUML 技术图及可编辑源文件；2 张已标注 AI 概念图 |
| 文献与来源 | references.md、第三方声明 | 区分研究参考、计划组件和实际复用代码 |
研究部分仅使用 Python 标准库，Python 3.10 或以上即可；不需要 Docker、GPU 或模型密钥。
git clone https://github.com/Ring0321/yibu-youju.git
cd yibu-youju
python -m unittest discover -s research -p "test_*.py" -v
python scripts/check_publication.py测试覆盖旧证据失效、同源观察、执行不确定性、冲突、未知范围和反例驱动检查选择。测试通过仅支持合成模型内的机制行为，不支持真实产品修复率或真实用户效果声明。
工程基线使用不同的依赖要求，参见 baseline/README.md，不要将研究测试的 Python 版本要求套用到整个前后端工程。
服务智能体生成候选提案，独立验证内核检查证据与结论边界，提交服务校验权限、版本与控制权后才写入业务事实。上图为目标架构，不表示各模块已经接通。
- 当前可核查状态及证据边界：项目状态。
- 完成一项、验证一项、勾销一项：开发清单。
- 当前进度：12/205 子项、1/41 工作包完成；产品验收仍为 0/28。
- 历史估算与工程复用取舍：实施计划 v7。更新设计优先参考 v8，执行状态参考 v9。
- 贡献与安全要求：贡献说明、安全说明。
团队分工：项目统筹与后端、智能体与验证机制、前端体验与流程验证。
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当前内容适合研究、复现与开发，不应直接用于对外提供自动维修结论。赛事是否允许赛前代码复用，仍须以主办方规则为准。