AI 智慧機器人
一個大腦，服務多個管道。把訂位客服 AI 從「一次性問答」升級成會自己查資料、接 API、多步驟應變的 Agent。
LINE · Instagram · Facebook
它跟現在差在哪
現在：一次性抽取器
- 每則訊息只叫 AI 一次
- 固定流水線，AI 不會自己接 API
- 客滿只會說「客滿」
- 難做多步驟（新訂 vs 改訂常搞混）
目標：Agent 迴圈
- 想 → 自己呼叫工具 → 看結果 → 再想
- 遇到什麼狀況自己接什麼 API
- 客滿自動找鄰近時段、主動給選項
- 先查現有訂位 → 判斷要新訂/改/取消
服務的管道
IG
Instagram
規劃中 · Meta webhook
f
Facebook
規劃中 · Meta webhook
三個管道的訊息會正規化進同一個收件箱（加 channel 欄位）→ 交給同一支 AI 處理 → 依管道用對應的送出器回覆。
Meta（IG/FB）走官方 webhook：收訊驗章 → Graph Send API 回覆（注意 24 小時客服訊息視窗）。
工具箱（AI 的技能）
鐵律：LLM 聽懂人話、程式說真話。 工具裡面全是確定性程式（查位/算錢/佔位都精準），AI 只決定「呼叫誰 + 怎麼跟客人講」，所以不會幻覺金額、也不會超賣。
護欄原則：唯讀工具 + 可逆的暫留可自動跑；建正式訂位 / 退訂金 / 改或取消已確認訂位 → AI 永不自動執行，一律進待辦讓老闆按。
Agent 怎麼運作
收到訊息
→ 組 context（對話歷史 + 餐廳能力 + RAG 知識）
→ 交給 LLM（附上工具清單）
┌── LLM 決定：要呼叫哪些工具？
│ 例「先 find_customer_reservations 看他有沒有訂位」
│ →「再 check_availability(6/22 18:00 3位)」
│ →「客滿 → suggest_alternatives」
└── 把工具結果餵回 → LLM 再想 → （繞數圈）
→ LLM 產出：最終回覆 + 要不要 propose 動作
→ 寫紀錄（含工具呼叫軌跡 + 信心）→ 草稿/自動送
→ AI 學習紀錄頁可看「它查了什麼、信心多少」
實作路線（Roadmap）
A
Agent 迴圈骨架
line-process 改 tool-calling 迴圈，支援 OpenAI / Anthropic / Gemini 三家函式呼叫
B
唯讀工具箱
availability / alternatives / customer / menu / knowledge / settings 共 8 個工具
C
寫入工具 + 護欄
proposed_actions → POS 取消/改按鈕（老闆按）+ 暫留自動 + 確認狀態管理
D
Meta 多管道
收件箱 channel 欄位 + meta-inbound-webhook / meta-send-reply 已上線；待老闆開 Meta App + 填 Token 啟用
E
機器人主控頁
多管道狀態 + 工具呼叫軌跡 + 信心 + 開關工具/自動回覆政策
即時監控
完整工程規劃：docs/AI智慧機器人_規劃.md（GitHub repo）。各 Wave 完成回頭更新本頁狀態。