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Hermes Agent 工程 AI 顾问（AI Project Advisor）——微信/企微对话式工程管理：记忆图谱、多群接入、规则+大模型混合引擎、风险雷达。Construction project AI advisor for Hermes Agent: memory graph, multi-group, rule+LLM hybrid, risk radar.

★ 1 langPython licenseMIT updated2026-10-16
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overview

AI Project Advisor is a chat-based assistant for construction projects on WeCom, DingTalk, and H5. It turns messages into project records, tracks milestones and receivables, flags risks, and generates briefings; rule-based commands handle supported tasks, with an LLM fallback for open-ended questions and summaries.

  • Uses a separate SQLite database per tenant.
  • Includes a reversible masking layer before model requests.
  • Supports WeCom, DingTalk, and H5.
full readme from github

工程项目 AI 顾问 · AI Project Advisor

Enzo 工程 AI 助手 —— 由 青岛云境未来文化科技发展有限公司 开发与运营 · 服务全国（远程交付，不限地域）

🔗 在线体验（官网）：https://yunvela.com/ · 微信扫码即可试用

License: MIT Python Platform PRs Welcome

把 AI 顾问装进企业微信/钉钉：项目群里正常说话，它负责记录一切、盯节点、盯回款、提醒风险、出报告。

不是软件，没有菜单按钮——会用企业微信就会用。记录用文字/语音/图片随手发，顾问在后台把内容变成结构化档案，并且每天主动找您一次（早报/日报/预警）。

企微群 · 老板单聊 · 钉钉 · H5 网页
        │
        ▼
适配器层  adapters/{wecom_app, wecom_aibot, dingtalk, h5}
        │   同客户同库 · msg_id 去重 · 群聊才带 group_id
        ▼
统一接入层  gateway/core.py        ← 一客户一租户一 SQLite
        │
        ▼
脱敏中间层  masking.py             ← 手机号/金额/单位/人名 → 占位符，本地金库可逆
        │
        ▼
顾问引擎  advisor_engine.py
   ├─ 规则命令层（建档/节点/签证/材料/回款…）  ← 不调大模型，零 token
   ├─ 记忆图谱（项目-事件-承诺-资源方，可回溯"谁在什么时候说了什么"）
   ├─ 8 个顾问（进度/回款/变更/资料/风险/巡检/复盘/新人）
   └─ LLM 兜底（自由问答、行业知识注入）
        │
        ▼
回复 / 早报 / 日报 / 驾驶舱看板

能力

你能说 它做什么
「新建项目：XX大厦装修，合同80万，工期3个月，负责人王经理」 6 步建档 → 自动生成付款计划与节点
「钢筋验收过了吗？」 查档案回答（谁/何时/依据），不看资料不编
「回款情况」/「现金流怎么样」 应收台账 + 逾期提醒 + 催款话术（附对话依据）
「签证：外墙增加保温 2.8万」 登记签证台账 → 结算前自动提示未签/已签/已付
「材料：XX 100台 1750元」/「材料到货」 材料台账 + 到货跟踪 + 名称/数量/单价解析
「有什么风险」 风险雷达：甲方被执行/失信、对接人变动、资源方异常
「生成周报」/「项目总结」 基于全量数据生成周报、复盘材料并归档
群里随手说的承诺 自动归档（谁/何时/原话），换人/赖账时调得出记录
  • 多租户：客户各自独立库，A 项目群看不到 B 项目群；老板单聊看全局。
  • 多平台：企业微信自建应用、企微智能机器人、钉钉、H5 网页版共用同一个引擎与数据模型。
  • 省 token：命令类走规则引擎（0 token），只有自由问答/总结才调模型；知识库走关键词检索而非向量库。
  • 每日主动：早报预警 7:30、日报推送 8:00、日报生成 22:00（cron）。

对外红线（写进 prompt 的硬约束）

  1. 只记录事实、盯节点、提醒风险、给建议 —— 不替客户做商业决策（不比价、不选型、不定价）。
  2. 不自动测算时间节点 —— 只标注合同/文件里写明的、以及客户口述提供的（避免责任风险）。
  3. 需签章成果由持证人签署（借人不借资质）。
  4. 数据隔离：一租户一库；对外脱敏后才送模型。

目录

advisor_engine.py     顾问引擎（规则命令 + 记忆图谱 + LLM 兜底）
advisor_llm.py        LLM 调用封装（OpenAI 兼容；key 走环境变量）
masking.py            脱敏中间层（可逆，本地金库，fail-closed）
gateway/
  core.py             统一接入层：租户路由 / 去重 / 分发
  onboard.py          扫码接入：专属码 → 开通 → 绑定租户
  adapters/           wecom_app / wecom_aibot / dingtalk / h5
h5/                   网页版对话页 + 服务
wecom_bot.py          企业微信机器人（单租户长连接版）
advisor_alerts.py     早报预警      advisor_daily_summary.py  日报生成/推送
test_*.py             测试（不调大模型，可离线跑）

快速开始

# 引擎自带 sqlite，无第三方依赖；测试可离线跑
python3 test_advisor.py      # 27 项
python3 test_gateway.py      # 29 项（4 平台报文 → 同一引擎 → 同一库）
python3 test_masking.py      # 16 项（脱敏可逆性/不泄漏/一致性/容错）
python3 test_onboard.py      # 30 项（扫码接入/专属码/限流）
python3 test_masking_e2e.py  # 2 项（端到端 + 金库权限 600）

实测（2026-10-01）：5 个测试文件、104 项断言、全部通过。

配置（环境变量）：

变量 说明
ADVISOR_DB / 租户 db 路径 数据文件位置（默认按租户分库）
LLM_BASE_URL / LLM_API_KEY / LLM_MODEL 模型接入（key 只走环境变量，不写死）
ADVISOR_MASK=0 关闭脱敏中间层
ASR_FIX_DICT（见姊妹项目） 语音转写纠错表

与 Hermes Agent 的配合

本项目配套一个标准格式的 Hermes 技能，装上之后 Hermes Agent 就掌握了本产品的产品规格与技术 架构（多平台接入层、多租户数据隔离、规则引擎优先的省 token 设计、记忆图谱），可以据此做二次开发、 部署上线与日常巡检；本项目本身也是在 Hermes Agent 下开发与运维的。

hermes skills install jiawood2006/hermes-skills/skills/ai-project-advisor

技能源码：https://github.com/jiawood2006/hermes-skills/tree/main/skills/ai-project-advisor

变更记录

  • 2026-10-02 · 单一引擎合并：原先「企微顾问」与「扫码检验」各自维护一份 advisor_engine.py（已分叉）。 现合并为一份（本仓库此文件即唯一来源），并修掉 3 个已复现的缺陷：
    1. 大模型「优先作答」分支排在规则识别之前 —— 有 API key 时收款金额/承诺到期日不落库；
    2. 建档引导会吞掉业务消息 —— 「收到20万」「答应明天付尾款」被当成建档步骤；
    3. 函数内重复 import advisor_llm 使该名字成为局部变量 —— 未绑定项目时抛 UnboundLocalError。 测试：test_advisor.py 27/27；test_gateway.py / test_masking.py / test_onboard.py 全部通过。

文档

English

An AI project advisor that lives inside WeCom/DingTalk: chat normally in a project group and it turns messages into structured records (milestones, payments, visa/change orders, material ledgers, promises), watches deadlines and receivables, pushes a daily briefing, and answers questions with citations back to the original conversation. Rule-engine first (zero tokens) with an LLM fallback; a reversible masking layer strips phones/amounts/orgs/names before anything leaves the box; one SQLite DB per tenant behind a unified multi-platform gateway (WeCom app/bot, DingTalk, H5).

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关于

  • 产品名称：Enzo 工程 AI 助手（工程项目 AI 顾问）
  • 开发与运营：青岛云境未来文化科技发展有限公司
  • 服务范围：全国（远程交付，不限地域）
  • 官网：https://yunvela.com/ ｜ 联系：enzo@yunvela.com

License

MIT（见 LICENSE）。