PASM 专业客服系统

基于 PASM 的「有性格、有情绪、有记忆、会成长、能随业务数据自动生长资料库」的 专业客服系统。一份声明式规格（agent_spec.toml），多种运行形态：

完整使用手册见 docs/USAGE.md（四种形态逐步上手 + 真实效果截图）； 全生态关联图与说明见 docs/ECOSYSTEM.md（八仓职责 / 依赖链 / 数据流 / 平台矩阵）； 分发渠道与上架操作见 docs/DISTRIBUTION.md。

真实效果

CLI（增量同步：全量 → 只抓新增 → 幂等）	Web 壳（浏览器直接对话）	Studio 场景页（一键导入）

三张图均为真跑产物（CLI 截真实终端输出、Web 壳起真 HTTP 服务用 QtWebEngine 渲染、 Studio 用真 SettingsDialog 离屏截图），非示意图。

快速开始

cd pasm-customer-service

# 1) 演示 DB→KB 同步链路（内置数据，证明幂等）
python -m pasm_cs.cli demo

# 2) 校验声明式规格
python -m pasm_cs.cli validate

# 3) 把 CSV 业务数据同步到本地资料库（dry-run，不依赖 pasm）
python -m pasm_cs.cli run --source csv --out examples/kb_demo.jsonl

# 4) 真实增量演示（零依赖 SQLite：首轮全量 → 插入新行 → 次轮只抓增量 → 幂等）
python -m pasm_cs.cli run --source sqlite

# 5) 真实灌入 PASM 资料库（需 pip install pasm-framework）
python -m pasm_cs.cli run --source sqlite --pasm

# 6) 生成 Studio 场景配置 → 在 PASM Studio ≥0.31.2「设置 → 📦 场景」一键导入
#    （目录跟随 PASM_STUDIO_DIR，与 Studio 数据同源；未设则落 %APPDATA%/PASMStudio/scenarios）
python -m pasm_cs.cli studio

# 7) 启动浏览器聊天壳（普通人直接对话，0 依赖；接真 PASM 需 pasm-framework）
python -m pasm_cs.cli web            # 启动 HTTP 服务（默认 :8080）
python -m pasm_cs.cli web --selftest # 仅验证对话逻辑

# 8) 导出各平台配置
python -m pasm_cs.cli platform mcp
python -m pasm_cs.cli platform coze

# 9) 起 MCP 服务（stdio）：WorkBuddy / ClawHub / Claude Desktop 直接调用
python -m pasm_cs.adapters.mcp             # 也可：python -m pasm_cs.cli mcp
python -m pasm_cs.adapters.mcp --selftest  # 自检（含离线降级路径）

接入 MCP 客户端（WorkBuddy / Claude Desktop / Cursor / ClawHub）

把下面这段放进客户端的 MCP 配置（见 examples/mcp_clients.json），平台的大模型即可 通过 cs_* 工具调用你本地/云端的 PASM 客服实例——数据留在你的实例，不上传平台：

{ "mcpServers": { "pasm-cs": {
    "command": "python", "args": ["-m", "pasm_cs.adapters.mcp"] } } }

暴露的工具：cs_ask（直接回答）/ cs_search_kb（只检索，平台模型组织语言）/ cs_ingest（写入知识）/ cs_sync（DB→KB 增量同步）/ cs_persona / cs_status。

核心：DB→KB 同步连接器

pasm_cs/connector.py 把业务数据（CSV/SQL/REST/内置 Demo）转换成 PASM 资料库条目 {title, content, source, tags}，按内容指纹去重、可断点续传、幂等。

⚠ tags 就是检索面：框架的资料库插件只接受 tags、会丢掉 category， 所以业务表的分类列必须同时写进 tag_col，否则资料同步进去了却检索不到。 标签要写同义词（如退货条目写 退货/换货/售后/退款/生鲜），用户换个说法才问得出来。

from pasm_cs.connector import DBKBSyncConnector, CsvSource, PasmKBSink
from pasm_cs.cs_agent import build_cs_agent          # ★ 统一入口，别再直连框架 apps/

cs = build_cs_agent("shop-cs", kb_dir="./kb")        # 只需 pip install pasm-framework
conn = DBKBSyncConnector(CsvSource("examples/products.csv"), PasmKBSink(cs),
                         state_path="examples/connector_state.json")
print(conn.sync())   # → SyncReport(new=6, skipped=0)

为什么用 pasm_cs.cs_agent 而不是 pasm_framework.apps.customer_service： 框架仓库的 apps/customer_service.py 是参考实现，但 apps/ 未打进 wheel （packages 只含 pasm_framework + plugins），直连那个路径在源码与 pip install 两种情形下都会 ModuleNotFoundError。build_cs_agent 会优先用框架参考实现、 拿不到时回落到本地等价实现（只依赖已发布的 BaseApplication + 内置插件）， 因此 pip install pasm-framework 装好即可跑（无引擎时自动降级到 light 档，KB/温度/安全仍工作）。

作为 pasm-framework 插件注册（内联即可，无需发包）：

from pasm_cs.plugin import DBKBSyncPlugin
# backend_config={"db_kb_sync": {"enabled": True, "class": DBKBSyncPlugin, "config": {...}}}

平台分发说明

详见 PLAN.md。