Enterprise API Orchestrator

核心能力

1. 配置驱动工具生成

给定 YAML 配置文件，自动识别可用工具：

# 工具配置示例 (api_config.yaml)
tools:
  - name: verify_enterprise_four_factors
    endpoint: https://api.juhe.cn/enterprise/verify
    params: [company_name, legal_person, id_card, account_no]

  - name: get_enterprise_brief
    endpoint: https://api.juhe.cn/enterprise/brief
    params: [company_name]

读取并解析配置：

# 查找项目中的 api_config.yaml
find . -name "api_config.yaml" -o -name "api_config.yml" | head -3

# 或查看 ragent/tools/api_tools/config/ 目录
ls /workspace/ragent/tools/api_tools/config/

2. 单工具调用

根据用户需求匹配合适的工具，直接调用：

3. 多工具编排工作流

企业尽职调查（DD）工作流：

1. verify_enterprise_four_factors  → 确认四要素真实
2. get_enterprise_brief             → 获取基本信息
3. get_enterprise_shareholders     → 核查股权结构
4. get_enterprise_investment       → 核查对外投资
5. query_legal_case                 → 核查法律风险
6. get_enterprise_tax_arrears      → 核查税务风险
→ 汇总输出《企业尽调报告》

批量查询工作流：

输入: [公司A, 公司B, 公司C]
对每个公司并行执行:
  - get_enterprise_brief
  - query_legal_case
  - get_enterprise_high_tech
→ 汇总输出《批量企业报告》

工作流模式

快速查询（单工具）

当用户需求明确对应单一工具时，直接调用：

1. 解析用户输入 → 提取参数（公司名/法人名/身份证号等）
2. 匹配最合适的工具
3. 调用工具，返回结构化结果
4. 格式化输出（中文/表格/摘要）

完整尽调（多工具编排）

当用户需求复杂或模糊时，启动多工具编排：

step 1: 意图识别 + 参数提取
  tool: 自然语言理解
  params: { user_input: "帮我查一下这家公司靠不靠谱" }
  description: 从用户输入中识别公司名称和查询意图

step 2: 基础信息获取
  tool: exec / python
  params: { command: "python -c 'from src.tools import get_enterprise_brief; print(get_enterprise_brief(company_name))'" }
  description: 调用 get_enterprise_brief 获取基本信息

step 3: 风险筛查
  tool: exec / python
  params: { parallel: ["query_legal_case", "get_enterprise_tax_arrears"] }
  description: 并行调用涉诉+欠税API

step 4: 结果汇总
  tool: llm-task
  params: { prompt: "将以下企业数据汇总成尽调报告..." }
  description: LLM汇总所有结果，生成结构化报告

调用工具

exec（Python直接调用）

在 /workspace/ragent/tools/api_tools/ 目录下运行：

cd /workspace/ragent/tools/api_tools
export JUHE_API_KEY=your_api_key
python -c "
from src.tools import get_enterprise_brief, query_legal_case
import json

# 示例调用
result = get_enterprise_brief(company_name='示例公司')
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
"

wecom_mcp（若配置了企业微信MCP）

使用 wecom_mcp 调用已部署的企业数据接口。

响应格式

查询成功

✅ 企业基础信息
━━━━━━━━━━━━━━━━━
公司名称: [name]
法定代表人: [legal_person]
注册资本: [registered_capital]
成立日期: [establishment_date]
经营状态: [business_status]
统一社会信用代码: [credit_code]

⚠️ 风险提示
━━━━━━━━━━━━━━━━━
欠税记录: [tax_arrears]
涉诉案件: [N] 件
...

查询失败

❌ 查询失败
━━━━━━━━━━━━━━━━━
原因: [API错误信息]
建议: [重试/检查API Key/更换查询参数]

环境要求

• Python 3.10+
• 依赖包: pip install -r /workspace/ragent/tools/api_tools/requirements.txt
• API Key: 聚合数据平台 API Key（配置在 .env 或环境变量 JUHE_API_KEY）
• Redis（可选）: 用于缓存加速

缓存策略

工具内置 Redis 缓存，相同查询在 TTL 内直接返回缓存结果：

• 企业基本信息缓存: 24小时
• 涉诉/欠税数据缓存: 1小时
• 四要素核验缓存: 不缓存（实时性要求高）

错误处理

扩展方向

• 接入更多数据源（天眼查API、启信宝API）
• 支持企业关系图谱生成（股权+任职+投资关系）
• 支持报告导出（Markdown/PDF）