目录案例简介案例目标技术栈与核心依赖编程语言核心框架和库AI模型项目配置环境变量配置 (.env)依赖安装 (requirements.txt)项目结构核心代码实现1. 数据模型 (schemas.py)ClaimNarrative - 标准化理赔叙述ClaimClassification - 理赔分类ClaimIntakePacket - 最终理赔数据包2. 工作流引擎 (agent.py)工作流架构理赔叙述标准化代理理赔分类代理3. 业务规则引擎 (policies.py)必需文档规则字段验证函数4. 实时Web服务器 (live_demo/server.py)会话管理WebSocket音频流处理5. 前端UI (live_demo/)主要UI组件运行与测试环境准备启动应用访问应用使用方式演示示例示例1: 地下室水损示例2: 汽车碰撞(有伤害)实现思路与扩展建议核心设计思想1. 混合代理架构2. 语音优先设计3. 实时状态更新4. 分层架构扩展建议1. 多语言支持2. 集成外部系统3. 增强欺诈检测4. 添加更多理赔类型5. 性能优化6. 可观测性完整源码agent.pyschemas.pypolicies.pyexamples.py__init__.pylive_demo/server.pylive_demo/index.html案例简介这是一个语音优先的保险理赔受理应用,让理赔人可以自然交谈,同时AI代理实时构建结构化的理赔数据包。UI显示实时对话、提取的理赔事实、操作员指导、缺失项和理赔员就绪的移交。这是一个现实的第一损失通知(FNOL)工作流:理赔人不需要填写僵化的表单,操作员也不需要手动将混乱的对话翻译成理赔字段。案例目标语音对话受理:让理赔人通过自然语音对话描述理赔情况实时数据提取:从对话中自动提取结构化的理赔信息(姓名、保单号、损失类型、日期、地点等)智能分类:自动分类理赔类型(家庭水损、汽车碰撞、盗窃等)和严重程度操作员指导:为操作员提供实时指导、建议下一个最佳问题、列出阻塞项理赔数据包生成:自动构建理赔员移交数据包,包含完整信息欺诈检测:应用确定性规则检测欺诈信号和安全问题