- 个内部服务
- 9
- 行 Python 代码
- ~175K
- 种语言，共用一个知识库
- 9
- 个白名单助手工具
- 10
- 每次 AI 回答的成本（标价）
- US$0.004
- 的代码属于 AI 层
- ≈3%
客户
从客户退货，到货退客户
Atravesar Services 是一家加拿大电子产品维修、翻新与逆向物流公司，办公室位于列治文山，维修中心与仓库位于万锦，并通过快递服务全加拿大。公司为制造商与零售商提供 B2B 托管维修与退货方案，也提供直接面向消费者的邮寄维修；同时是 Narwal（云鲸）在加拿大的独家授权售后服务商，并支持 ECOVACS（科沃斯）与 Segway/Ninebot。
团队每天回答同样的问题：我的包裹在哪里？错误代码 E12 是什么意思？在魁北克含税要多少？我的工单开始维修了吗？这些答案全都已经存在——在某份文档、某个数据库，或某家承运商的 API 里。需求很明确：让软件安全地、全天候、用客户的语言回答这些问题。
-
列治文山办公室 · 万锦维修中心与仓库 · 通过快递服务全加拿大
-
Narwal（云鲸）加拿大独家授权售后服务商 · 支持 ECOVACS（科沃斯）与 Segway/Ninebot
-
扫地机器人 · 电动滑板车 · 智能手机 · 平板 · 笔记本电脑 · 游戏机 · 小家电
-
EN简体繁體日本語한국어Tiếng ViệtESITFR
设计原则
AI 负责阅读、理解与对话。软件负责决策、记录与付款。
整个架构画出一条明确的界线。AI 助手层位于日常工作流程之上，只能通过窄而具名、有日志的门——工具与 API——接触业务系统。底层则是具备身份验证、授权与审计记录的普通软件，负责决定价格、记录工单与转移资金。
-
AI 助手层
阅读、理解、查询、回答——用对方的语言，全天候服务。
-
窄而具名、有日志的门
订单、支付、仓储、运输、追踪与客服，只能通过带 JSON schema 的白名单工具访问。模型从不碰数据库。
-
安全与管控
身份验证（你是谁？）、授权（你可以看什么、做什么？）与审计记录（发生了什么——有日志、可审计）。
原本就在运转这家公司的系统
九个服务、约 17.5 万行 Python
网站只是看得见的部分。在它背后，SolvoSync 设计并运维着支撑整家公司的平台——仓储与 RMA 管理、多承运商运输、支付与税额、身份、设备检查与制造商系统集成。AI 层约占整个代码库的 3%；其余的一切，都是它所继承的纪律。
-
7.7K LOC
www · 公开网站
9 种语言 · 服务页面与指南 · 保外（OOW）在线表单 · 聊天机器人组件 · 管理端知识上传 · llms.txt
-
59.5K LOC
Flow · WMS / RMA
收货 · 库存 · 零件 · RMA · 发货单 · 托盘 · ECOVACS ESB · Mammotion FS Cloud · LSS · 31 个测试文件
-
50.6K LOC
Fulfill · 运输
UPS · Canpar · Canada Post · Purolator（ShipEngine）· Freightcom · 运费、面单、取件、舱单、追踪 · EDI 210 账单审计
-
5.2K LOC
Payment · 支付与税额
Stripe Checkout + webhooks · 按邮编计算加拿大税额（GST/HST/PST/QST）· 发票存至 S3 · 每周报表
-
2.6K LOC
SSO · 身份
账号 · OAuth2 client-credentials · 角色 ADMIN、CUSTOMER、DEALER、RECEIVER、REPAIR、TECH、SHIPPER · 供应商范围
-
35.4K LOC
Track · 数字系统
早期的库存／RMA 系统 · React + TypeScript 前端
-
10.0K LOC
Maintain · 设备检查
检查表、照片、签名、定时报表
-
2.8K LOC
Mammotion · 制造商脚本
FS Cloud 送修、备件、RMA 与待发货导出
-
0.6K LOC
盘点
扫描 AVS 标签 ↔ EAN、标记缺失机台、导出 Excel
- AWS EC2 (Ubuntu)
- RDS MySQL
- S3
- Redis
- nginx + gunicorn
- Flask
- React + TypeScript
- Qdrant
- Gemini API
- Stripe
- Google Places
LOC = Python 行数，不含虚拟环境、migration 与第三方包（2026 年 10 月统计）。
AI 助手层
Gemini + RAG + MCP：AI 助手接在哪里
AVS 助手部署于 www.atravesar.ca，受会话令牌与速率限制保护。它以 Gemini Flash 搭配函数调用运行（每个回答最多四轮工具调用），从 Qdrant 向量数据库检索知识，并通过 MCP 与函数端点查询运输、税额与身份——每个端点都有自己的验证、限制与日志。
-
1
知识助手（RAG）
员工在管理页面上传 PDF、Markdown 或纯文本。文档被分段（每段约 1,000 字符、重叠 150 字符），以 gemini-embedding-001 嵌入为 768 维向量并存储在 Qdrant。每个问题按余弦相似度检索前五个段落，模型据此回答并注明来源。英文文档就能回答九种语言的问题。
-
2
工具型助手（函数调用与 MCP）
工具 = 名称 + 说明 + JSON schema。模型选择工具与参数，我们的代码以 OAuth2 服务令牌执行，模型再解释结果。货件 MCP 服务器采用 MCP over Streamable HTTP（JSON-RPC 2.0），因此同一个集成今天服务网站聊天机器人，明天服务桌面 AI 客户端中的员工助手，之后再服务持有限定密钥的合作伙伴代理。
-
3
流程自动化（没有模型）
支付确认 → 创建面单 → 创建工单 → 发送邮件。价格、税额、编号与阶段流转的规则都写在确定性、有测试的代码里——资金与记录在这里流动。
实际部署的工具目录
设计规则 #1：模型从不碰数据库——它只能请求工具。
| 工具 | 运行位置 | 功能 | 防护栏 |
|---|---|---|---|
| search_knowledge_base | www → Qdrant | 语义搜索，返回前五个段落并附来源与标题。 | 只读；要求模型注明来源、绝不编造。 |
| share_oow_webform | www | 以用户的语言返回保外表单的网址。 | 模型不得在聊天中收集表单字段。 |
| list_provincial_tax_rates calculate_tax |
Payment | 按省份或邮编计算 GST/HST/PST/QST；区分商品与服务。 | 确定性的 Decimal 运算；模型从不计算税额。 |
| rate_shipment track_shipment |
Shipment MCP (fulfillapi) | 承运商运费；以 UPS 1Z／Canpar D／Canada Post PIN 或客户参考编号追踪。 | OAuth2 服务令牌；只读。 |
| email_waybill validate_address |
Shipment MCP (fulfillapi) | 将面单重新发送到档案中的地址；以 Google 验证地址。 | 只发给该货件的联系人；仅限加拿大／美国。 |
| get_account_info get_account_access |
SSO MCP | 账号资料，以及用户可查看哪些供应商的数据。 | 服务器端令牌；限定供应商范围。 |
| clear_chat_history | www | 清除此浏览器的对话。 | 仅限本会话。 |
限制：每个回答最多 4 轮工具调用 · 每个工具结果 ≤ 12,000 字符 · 每次搜索 5 个段落 · 没有任何工具写入数据库 · 没有任何工具转移资金。
一个流程，端到端
保外（OOW）维修旅程
AI 在开头与结尾——负责对话。中间是普通、可测试的软件。由小团队在公司既有的系统上建成。
-
客户问助手：“我的 Narwal 过保了——可以修吗？”share_oow_webform 工具以客户的语言返回表单链接；聊天中不收集任何个人信息。
-
四步在线表单收集设备、问题与地址（经 Google Places 验证），可选择自行送件或寄件。
-
报价由代码计算：$40 检测费、由支付服务按邮编计算的税额，以及最低的实时快递运费（并行查询各承运商）加上固定加成。
-
以 Stripe Checkout 支付检测费与运费；PDF 发票（15 天付款条件）通过邮件发送。
-
经验证的 webhook 创建工单 AVSOOW{YYMMDD}####，并在 Flow 中打开为“Receiving”阶段；以最便宜的承运商创建寄件面单，连同二维码发给客户。
-
收到设备并检测后发出维修报价，通过第二笔 Stripe 付款完成，工单进入“Repair”阶段。
-
修好的设备寄回，追踪号通过邮件发送——全程由助手通过货件 MCP 回答“我的货件在哪里？”。
大部分价值来自平凡的自动化
我们刻意不用 AI 的地方
- 定价与税额
- 支付服务中的 Decimal 运算、银行家舍入法，以及按邮编前缀应用的各省规则。
- 承运商选择
- 规则：邮政信箱 → Canada Post；特定制造商 → Canpar；UPS 达到速率限制 → 备用；其余取最低实时运费。
- 工单与阶段
- Flow 中的唯一编号与阶段状态机（Receiving → Repair → ……），由 31 个测试文件覆盖。
- 账单审计
- 每晚解析 EDI 210 账单（UPS、Canpar）并与报价比对，自动生成多收报告。
- 支付与身份
- Stripe Checkout 搭配经验证的 webhooks，发票与收据存至 S3；SSO 含角色、服务间 OAuth2 client-credentials 与员工 MFA。
- 定时任务与制造商系统集成
- 每个工作日追踪两次、每周发送预警邮件、每天导入制造商工单三次；ECOVACS SEEBURGER ESB、Mammotion FS Cloud 与 LSS——靠契约，不靠对话。
经验法则：如果输出必须完全正确、可重复，而且要能向会计师或律师解释——那就是代码的事。AI 在旁边负责解释与引导。
底层的安全与管控
身份验证、授权、审计记录
身份验证——你是谁？
- 员工与合作伙伴使用 SSO；运输系统登录需 MFA。
- 服务之间使用 OAuth2 client-credentials 令牌（Fulfill、Payment、SSO）。
- 聊天机器人会话：绑定 IP 与浏览器的 HttpOnly JWT，30 分钟有效；同源检查与 Redis 黑名单防滥用。
授权——你可以看什么、做什么？
- 角色 ADMIN、CUSTOMER、DEALER、RECEIVER、REPAIR、TECH、SHIPPER；合作伙伴只能看到自家的数据。
- 模型不持有任何凭证——只有白名单上的工具。
- 工具皆为只读，例外只有：把面单发给该货件自己的联系人；清除自己的聊天记录。
审计记录——发生了什么？
- 每一轮对话都记录：会话、问题、回答、使用的工具、模型版本；可导出 CSV。
- Stripe webhooks 经验证；支付事件与发票均存储于 S3。
- 每晚以 EDI 210 对账承运商账单与报价；每周自动报表。
这些都不是 AI 专属的。这是你本来就该有的纪律——AI 层只是直接继承。
成果
它带来了什么
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客户能以九种语言、全天候获得关于保修、错误代码、税额、货件与维修流程的答案，并附上来源。
-
保外收件从第一个问题一路跑到已付款的工单，员工不必再手动录入报价、面单或邮件。
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同一个 MCP 集成今天服务网站助手，也已准备好服务员工与合作伙伴的助手——不需要第二套集成。
-
每次回答的成本以美分计：按标价约 US$0.004，每月 10,000 个回答约 US$45。
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每一轮对话都记录使用的工具与模型版本——质量靠阅读日志与修正文档提升，而不是重新训练。
诚实的工程：我们预先规划的故障模式——以及实际发生了什么
- 幻觉
- 以检索到的段落为依据、事实一律强制查询、温度 0.4、转交邮件。实际发生：早期营业时间与地址的回答来自通用知识——以强制查询规则修正。
- 提示词注入
- 政策式提示词与受 schema 约束的工具；没有敏感功能可解锁——没有电话名单，也没有支付工具。实际发生：有人尝试；因为能力范围窄，拒绝都守得住。
- 服务中断
- 工具错误以数据形式返回，机器人继续依知识库回答；并行查询各承运商并有规则式备用方案。实际发生：承运商 API 达到速率限制 → 切换备用承运商。
- 模型漂移
- 浮动的模型别名会在你不知不觉中改变语气、长度与工具使用。每一轮都记录模型版本，并在每次变动时重跑一组真实问题的回归测试集。
如果能回到一年前，我们会告诉自己的事
九个工程教训
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01
从收件箱里已有的问题开始——而不是从技术开始。
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02
工具优先于提示词：当模型需要“知道”动态信息时，加一个工具，而不是加一段文字。
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03
让知识库保持平凡：就用员工本来就在维护的 PDF 与 Markdown。
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04
锁定模型、记录版本——浮动别名会在你不知不觉中改变行为。
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05
优雅降级：工具错误就是数据；依赖服务宕机时机器人仍要能运行。
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06
所有东西都设上限——轮数、字符、token、速率。无上限的消耗是一张真实的账单。
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07
资金放在 Stripe 与表单后面，绝不放在聊天窗口后面。
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08
采用标准：MCP + OAuth2 让集成能被我们还没做出来的客户端重复使用。
-
09
先做管理页面：上传文档、阅读日志——质量就是从这里来的。
免费附赠第十条：把系统提示词当政策来写——版本化、审阅、像代码一样测试。
现场发表
NATEA 多伦多 · AI 在中小企业的用武之地
- 60 分钟 · 演讲与现场演示 · 线上
讲者：Nelson Lai — SolvoSync · Atravesar Services 首席技术官
2026 年 10 月 21 日（线上）的 60 分钟演讲与现场演示，实地看一家零售企业如何在 atravesar.ca 上运营，以及 AI 真正派上用场的地方：2026 年加拿大统计局关于中小企业 AI 采用的数据、三种模式——知识、工具、自动化——两场生产环境演示、加拿大的安全与隐私检查清单，以及四周入门计划。
19% 的加拿大企业使用 AI，25% 计划使用，40% 认为与自己无关。真正的关联，就在你的收件箱里。
关于这个项目，大家常问的问题
如何防止助手编造答案？
事实只来自检索到的段落或工具，绝不来自模型的记忆：系统提示词强制地址、营业时间与政策一律查询知识库，温度设为 0.4，工具无法回答时助手会转交邮件。早期关于营业时间的回答来自通用知识；强制查询规则修正了这个问题。
一次 AI 回答要花多少钱？
按 2026 年 10 月标价，一次回答（约 12,000 个输入 token 加 300 个输出 token）约 US$0.004，因此每月 10,000 个回答约 US$45。真正的成本是工程与内容维护，而不是 token。
我的公司能复用这套做法或 MCP 服务器吗？
可以。工具层建立在开放标准上——MCP over Streamable HTTP 搭配 OAuth2 client-credentials——因此同一组服务器可以服务任何助手。SolvoSync 为其他中小企业打造同样的模式：从收件箱里已有的问题开始，四周内上线一个渠道，先衡量再宣称。
个人信息如何处理？
个人信息远离聊天窗口。助手把用户引导到带同意条款、验证与 Stripe 的表单；机密只留在服务器端；会话是绑定 IP 与浏览器的 HttpOnly 令牌；每一轮对话都连同模型版本记录。设计遵循 PIPEDA 与魁北克第 25 号法案的原则：模型不做决定——代码与人才做。