咸鱼比价侠 (GooFishBargainer)

95%+的代码完全基于Claude 4，辅助人工微调

🐟 智能搜索 · 自动谈判 · 找到最优价格

一个基于多Agent架构的智能咸鱼比价助手，使用DeepSeek-R1模型和自定义多Agent框架，为用户提供全自动的商品搜索、价格谈判和比价服务。

✨ 核心特性

🤖 多Agent智能架构

• 协调Agent: 统筹管理整个比价流程
• 搜索Agent: 智能搜索符合条件的商品
• 谈判Agent: 自动与卖家进行价格谈判
• 分析Agent: 深度分析商品性价比

🎯 智能比价功能

• 自然语言搜索: 支持自然语言描述商品需求
• 智能价格谈判: 基于AI的自动谈判策略
• 多维度比较: 价格、质量、信誉综合评估
• 最优推荐: 智能推荐最具性价比的商品

📊 实时进度展示

• 任务状态跟踪: 实时显示当前执行阶段
• 进度可视化: 动态进度条和百分比显示
• 执行指标: 搜索数量、谈判结果、节省金额
• 历史记录: 自动保存最近10次执行记录

🎨 现代化界面

• 响应式设计: 完美适配桌面和移动设备
• 玻璃拟态风格: 现代化的视觉设计
• 实时动画: 流畅的交互动画效果
• 深色模式: 支持系统深色模式

🏗️ 技术架构

后端技术栈

• FastAPI: 高性能异步Web框架
• WebSocket: 实时双向通信
• DeepSeek-R1: 大语言模型支持
• MetaGPT: 多Agent框架基础
• Loguru: 结构化日志记录

前端技术栈

• HTML5/CSS3: 现代化标准
• JavaScript ES6+: 原生JavaScript实现
• Bootstrap 5.3: 响应式UI框架
• WebSocket API: 实时通信

核心组件

app/
├── agents/           # 多Agent实现
│   ├── coordinator_agent.py    # 协调Agent
│   ├── search_agent.py        # 搜索Agent
│   ├── negotiation_agent.py   # 谈判Agent
│   └── analysis_agent.py      # 分析Agent
├── api/             # API路由
│   └── routes.py    # 主要路由和WebSocket处理
├── models/          # 数据模型
│   └── schemas.py   # Pydantic数据模型
├── services/        # 业务服务
└── static/          # 静态资源
    └── style.css    # 样式文件

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.8+
• pip 或 conda
• 现代浏览器 (Chrome, Firefox, Safari, Edge)

安装步骤

1. 克隆项目

git clone https://github.com/your-username/xXiaoyu.git
cd xXiaoyu

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置环境

# 复制配置文件
cp config/config.example.yaml config/config.yaml

# 编辑配置文件，添加必要的API密钥
vim config/config.yaml

4. 启动服务

# 使用启动脚本
./start.sh

# 或直接运行
python main.py

5. 访问应用 打开浏览器访问: http://localhost:8000

Docker 部署 (可选)

# 构建镜像
docker build -t goo-fish-bargainer .

# 运行容器
docker run -p 8000:8000 goo-fish-bargainer

📖 使用指南

基本使用流程

1. 填写商品需求

   • 在左侧面板输入商品描述
   • 设置最高价格预算
   • 填写咸鱼账号信息

2. 启动智能比价

   • 点击"开始智能比价"按钮
   • 系统自动执行搜索和谈判

3. 查看实时进度

   • 右侧面板显示实时执行状态
   • 查看任务指标和进度百分比
   • 观察各阶段执行详情

4. 获取比价结果

   • 查看找到的所有商品
   • 查看最佳推荐商品
   • 查看节省金额统计

高级功能

自定义搜索策略

# 在配置文件中自定义搜索参数
search_config:
  max_results: 20
  price_range_tolerance: 0.1
  quality_threshold: 4.0

谈判策略配置

# 配置谈判参数
negotiation_config:
  max_rounds: 3
  discount_target: 0.15
  timeout_seconds: 30

🔧 配置说明

主配置文件 (config/config.yaml)

# 应用配置
app:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8000
  debug: false

# DeepSeek配置
deepseek:
  api_key: "your-api-key"
  model: "deepseek-chat"
  base_url: "https://api.deepseek.com"

# 咸鱼配置
xianyu:
  base_url: "https://2.taobao.com"
  timeout: 30
  retry_times: 3

# 日志配置
logging:
  level: "INFO"
  file: "logs/app.log"

环境变量

# 必需的环境变量
export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-api-key"
export XIANYU_USERNAME="your-xianyu-username"
export XIANYU_PASSWORD="your-xianyu-password"

🧪 测试

运行测试

# 运行所有测试
python -m pytest tests/

# 运行特定测试
python test_progress_features.py

# 运行系统测试
python test_system.py

功能测试

# 测试进度功能
python test_progress_features.py

# 测试修复功能
python test_fixes.py

📊 项目状态

已完成功能 ✅

• 多Agent架构设计
• 基础比价功能
• 实时进度展示
• WebSocket通信
• 现代化UI界面
• 响应式设计
• 执行历史记录
• 任务状态管理

开发中功能 🚧

• 高级谈判策略
• 商品图片识别
• 价格趋势分析
• 用户偏好学习

计划功能 📋

• 移动端APP
• 微信小程序
• 批量比价功能
• 价格预警系统

🤝 贡献指南

开发环境设置

# 安装开发依赖
pip install -r requirements-dev.txt

# 安装pre-commit钩子
pre-commit install

# 运行代码检查
flake8 app/
black app/

提交规范

# 功能开发
git commit -m "feat: 添加新的搜索算法"

# 问题修复
git commit -m "fix: 修复WebSocket连接问题"

# 文档更新
git commit -m "docs: 更新API文档"

Pull Request流程

1. Fork项目到个人仓库
2. 创建功能分支: git checkout -b feature/new-feature
3. 提交更改: git commit -m "feat: 添加新功能"
4. 推送分支: git push origin feature/new-feature
5. 创建Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

🙏 致谢

• DeepSeek - 提供强大的AI模型支持
• MetaGPT - 多Agent框架基础
• FastAPI - 高性能Web框架
• Bootstrap - 响应式UI框架

📞 联系我们

• 项目主页:

📈 更新日志

v1.2.0 (2024-01-XX)

• ✨ 新增实时进度展示功能
• 🎨 优化用户界面设计
• 🐛 修复WebSocket连接问题
• 📚 完善文档和测试

v1.1.0 (2024-01-XX)

• ✨ 新增多Agent架构
• 🚀 提升比价性能
• 🔧 优化配置管理

v1.0.0 (2024-01-XX)

• 🎉 首次发布
• ✨ 基础比价功能
• 🎨 现代化界面设计

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如果这个项目对您有帮助，请给我们一个 ⭐️

Made with ❤️ by GooFishBargainer Team