在 Majorbird，我们超越了炒作，构建了真正与 Odoo 集成的 AI 代理，为客户和内部团队提供支持。从实时聊天到 PDF 订单处理，我们结合使用 LLM、工作流程自动化和 Odoo 定制，创建出能够采取行动而不仅仅是回答问题的智能助手。以下是我们最近为两位客户实施的案例。
<strong>引言：ERP 中的 AI——远不止聊天机器人</strong>
对于许多企业而言，AI聊天机器人仍局限于预设答复和简单常见问题。但最近，我们追求更高目标。通过将Odoo与自动化流程（n8n）和外部LLM（Gemini、Claude等）结合，我们创建了一个AI系统，它能理解、记忆、推理——并能利用您的ERP数据采取行动。
结果是，一个完全集成的助手，它存在于 Odoo 内部，但可以连接到外部世界，支持客户、协助销售团队、自动化跟进，所有这些都实时进行。
从聊天框到智能代理：Komacut 实时支持
最显著的应用在于 www.komacut.com，其服务台聊天框由 Odoo 和 AI 提供支持。尽管网站并非由 Odoo 构建，但助手会处理传入对话并在 ERP 中对其进行丰富。
当客户开启聊天时，系统会将对话路由到最近时区的销售人员，尝试根据公司知识库进行回复，并在聊天结束后生成完整摘要。如果合适，它将创建后续任务或新的问答条目以供将来参考。
所有数据——消息、用户信息、任务、问答——都直接存储在Odoo中，使其成为一个真正的助手，而不仅仅是一个聊天封装器。
个性、提示和参数：定义代理
每个 AI 助手都始于明确的个性定义。在我们的设置中，我们创建了一个自定义 Odoo 模型来定义代理提示语——指导大型语言模型行为的指令集。
这些提示指定了代理的语气、能力和遵循的规则。我们还附加了 LLM 参数，如温度（随机性）、令牌限制（响应长度）和首选模型（GPT-4、Claude、Gemini 等）。
此配置在 Odoo 内部完全管理。
代理可以访问工具、调用其他代理或执行服务器操作，使其能够做出决策并与业务数据交互。
训练机器人：公司知识与记忆
为了让AI真正有用，我们需要教它关于业务的知识——产品、流程和术语。这通过结合静态记忆和动态记忆来实现。
知识以文本形式存储在自定义Odoo模型中，通过三种方式收集：
- 手动编写的条目
- 从其他Odoo表格自动生成的类似CSV的摘要
- 从网站提取的内容（通过 HTTP + AI 解析）
每个条目都带有上下文标签，以便在对话中检索。问答模型允许AI提议条目，销售团队可以验证并提升为官方知识。
所有这些都被索引到<strong>向量数据库</strong>中——这是一种为快速、语义搜索优化的格式。这使得实现<strong>检索增强生成（RAG）</strong>成为可能：当用户提出问题时，系统会从记忆库中搜索相关项目，并将它们连同提示和聊天上下文一起发送给LLM。
Odoo中的记忆视图：
赋予AI真正的力量：工具和行动
只会对话的代理是不够的——我们希望它能行动。
通过在Odoo中公开选定的服务器操作并将其描述为“工具”，我们允许LLM决定何时以及如何触发它们。例如，代理可以：
- 获取客户订单历史记录
- 创建商机或内部任务
- 发送跟进电子邮件
- 甚至为专门任务调用另一个代理
每个工具都有参数、验证和可选的备用流程。所有逻辑和历史都已存储，因此人类可以跟踪或覆盖代理的操作。
架构：Odoo + n8n + OpenRouter
为有效整合，我们采用分层但轻量级的技术栈：
- <strong>Odoo</strong>：存储对话、知识、提示、工具、用户资料、任务
- <strong>n8n</strong>：一个免费的自动化引擎，用于管理工作流——例如检索记忆、调用大型语言模型、执行服务器操作和记录结果
- <strong>OpenRouter</strong>：连接外部大型语言模型（Gemini、Claude、GPT 等），可根据需要灵活切换模型
此设置可扩展、不限供应商、成本低——非常适合希望自主掌控其技术栈的公司。
我们已构建的功能
以下是一些已上线的具体应用：
- KOM 公共网站上的实时支持：动态响应、任务创建、知识丰富
- 登录客户支持（限 KOM 客户）：可查询订单和产品历史记录
- 从客户提交的 PDF 中创建销售订单
- 内部看板 + 问答支持（如通过 Metabase 的 ALN 看板）
- 我们团队使用的内部部署和公司知识助手
结论：ERP的未来在于智能化
我们相信您的ERP应不仅仅是一个记录系统——它应该能够思考、协助并采取行动。通过结合Odoo的灵活性、自动化工具和LLM，我们创造了一种新型助手，能将对话转化为工作流程，将知识转化为真正的商业价值。
如果您想了解这如何应用于您的业务，我们随时准备向您展示。
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