一、整体业务架构概述

本项目基于支付宝百宝箱低代码工作流搭建宠物服务预约智能助手，采用「意图识别分发+多业务插件分支+环境分支支付+大模型兜底澄清」的分层流程架构，完整覆盖宠物消费全链路：门店推荐、洗护美容预约、宠物商品选购、订单支付，无匹配意图时由大模型节点做对话引导兜底。

1. 流程整体链路

开始节点 → 意图识别节点（5分支分发）

1. 购买粮/零食商品意图 → 商品推荐插件 → 结束节点
2. 模糊服务咨询意图 → 合作门店推荐插件 → 结束节点
3. 明确门店服务预约意图 → 洗护预约下单插件 → 结束节点
4. 用户提及支付金额意图 → 代码脚本（提取金额+生成订单号）→ 环境分支判断（Web端/移动端）→ 对应支付宝支付插件 → 结束
5. 不匹配以上所有意图 → Qwen3.7-plus大模型兜底澄清节点 → 结束

2. 左侧插件资源清单

插件名称	业务用途
商品推荐	宠物粮、零食、用品检索推荐
合作推荐	附近合作宠物门店查询推送
洗护预约下单	洗护、美容、寄养、上门接送服务预约下单
create-web-page-alipay-payment	Web网页端支付宝订单创建
create-mobile-alipay-payment_1	小程序移动端支付宝订单创建

3. 全局变量

环境参数：触发时间、坐标、经纬度、运行环境、附加数据，用于区分用户设备、定位门店、分支支付逻辑。

二、核心节点分步拆解

（一）意图识别节点（流程分发核心）

1. 输入

历史对话信息、当前对话消息

2. 5类匹配意图

1. 购买粮、零食等商品：用户表达采购宠物用品需求，分流至商品推荐插件
2. service_consultation（模糊服务咨询）：仅说想做宠物服务，未指定门店/项目，分流至合作门店推荐
3. service_booking_prep（明确门店预约）：指定门店+对应洗护/美容/寄养服务，分流至洗护预约下单
4. 用户提及我要支付：对话包含金额数字，分流至「获取支付金额/订单号」代码脚本
5. 输入不符合以上意图：无匹配业务，分流至大模型兜底澄清节点

3. 节点配置特性

开启失败重试，最大重试3次，间隔100ms，规避接口瞬时异常。

（二）业务推荐类插件（商品推荐 / 合作推荐 / 洗护预约下单）

三者配置逻辑统一，仅业务输出不同：

1. 通用配置
   • 均开启失败重试：3次重试，间隔100ms，无自定义异常处理
2. 商品推荐输出字段
   • query：用户提问文本；retrieve_result：检索商品数组；count：商品数量
3. 合作推荐/洗护预约下单输出字段
   • code：状态码；message：业务返回文本信息
4. 链路终点：插件输出直接对接独立结束节点，推送卡片/消息给用户

（三）获取支付金额/订单号（Python代码脚本节点）

1. 输入参数

param：承接用户原始对话文本

2. 代码核心逻辑

• 正则表达式提取对话内数字金额，转换浮点数值
• 基于uuid+随机数生成唯一商户订单号outTradeNo
• 提取订单标题orderTitle

3. 输出字段

amount（数值，支付金额）、orderTitle（文本，订单标题）、outTradeNo（文本，外部交易单号）

4. 下游链路

输出全部传入「分支判断节点」，区分Web/移动端支付渠道

（四）分支条件节点（支付渠道分流）

1. 判断条件：运行环境全局变量是否包含Web
   • 满足（Web网页环境）：流转至create-web-page-alipay-payment网页支付插件
   • 不满足（小程序移动端）：流转至create-mobile-alipay-payment_1移动端支付插件
2. 两个支付插件输入统一引用脚本输出的amount、orderTitle、outTradeNo，仅适配不同终端支付宝下单接口

（五）大模型兜底澄清节点（对话容错核心）

1. 模型选型

Qwen3.7-plus，纯文本对话节点，无图片/视频插件绑定

2. 提示词核心逻辑

角色：宠物服务预约助手兜底澄清节点

功能：用户输入无法匹配商品、预约、支付、门店推荐4类业务时，输出一句自然中文引导用户补充缺失信息，严格遵循分层提问规则，不输出代码、JSON、专业字段，仅面向普通用户交互。

3. 交互规则（内置提示词逻辑）

1. 泛需求无服务类型：询问需要预约的服务品类
2. 有服务无门店/位置：询问门店选择（指定/推荐附近）
3. 有门店+服务无时间：询问预约日期时段
4. 有门店+时间无服务：确认具体服务项目
5. 有服务+时间无宠物信息：询问宠物品种类型
6. 用户咨询价格/规则：先简答问题，再引导预约信息补全
7. 非宠物业务需求：告知支持范围并引导宠物相关咨询

4. 输出

单句自然中文对话，直接对接结束节点推送用户消息

三、业务流程执行逻辑演示

场景1：用户说“我想买猫粮”

意图识别匹配「购买商品」 → 商品推荐插件检索猫粮商品 → 结束推送商品卡片

场景2：用户说“想给宠物做护理”

意图识别匹配「模糊服务咨询」 → 合作推荐插件推送周边门店列表 → 结束推送门店卡片

场景3：用户说“约XX宠物店给金毛洗澡”

意图识别匹配「明确门店预约」 → 洗护预约下单插件生成预约单 → 结束推送预约确认消息

场景4：用户说“洗澡120元，我要付款”

意图识别匹配「支付金额意图」 → 脚本提取金额120+生成订单号 → 分支判断终端环境 → 对应支付宝支付插件生成支付链接 → 结束推送支付页面

场景5：用户说“随便看看”/“今天天气怎么样”

意图识别无匹配意图 → 大模型节点按规则输出澄清引导话术 → 结束推送对话消息

四、技术方案亮点

1. 低代码分层解耦 意图识别统一分发，业务插件完全独立，新增服务品类仅需新增意图分支+插件，无需改动主流程。
2. 支付渠道自适应 通过全局运行环境变量分支，一套支付前置脚本兼容Web网页、支付宝小程序双端下单逻辑，减少重复开发。
3. 高容错重试机制 所有业务、支付插件统一配置3次失败重试，解决接口抖动、网络超时问题，提升流程稳定性。
4. 智能对话兜底 大模型节点内置标准化对话规则，自动识别用户缺失的关键预约信息，分层递进提问，降低用户交互门槛，减少人工客服介入。
5. 数据标准化流转 脚本节点统一提取支付核心参数，支付插件输入统一引用，数据链路清晰无冗余变量。

五、扩展优化方案

1. 槽位提取增强 在意图识别与大模型之间新增实体提取脚本，自动识别宠物品种、日期、门店名称，减少兜底提问频次。
2. 预约状态存储 新增全局缓存/数据库插件，存储用户预约草稿，支持多轮对话续单。
3. 异常告警分支 给所有插件新增异常处理分支，调用消息推送插件，流程报错时同步通知运营人员。
4. 多模态支持 大模型节点开启图片输入，支持用户上传宠物照片后自动匹配洗护美容方案。
5. 支付回调分支 新增支付结果回调子流程，支付成功自动推送预约完成通知，失败推送重新支付卡片。

六、部署与发布说明

1. 流程全部节点配置完成后点击右上角「运行」进行单场景调试，分别测试5条业务分支、兜底分支、双端支付分支。
2. 调试无报错后点击「发布」，发布后绑定支付宝小程序/Web网页端入口，全局环境参数由前端传入，自动区分终端环境。
3. 插件商户资质、支付宝支付密钥需在百宝箱插件配置页提前录入，脚本节点无需额外部署，云端直接运行Python代码。