内容
外发驾驶舱
**基于代理的创始人外联** — 一个 LangGraph + FastMCP 的销售研究系统，它用工具调用代理、实时网络研究和咨询稿生成取代了单次 LLM 调用。
[](https://outbound-cockpit-xopw.onrender.com/cockpit.html)
**实时应用：** [outbound-cockpit-xopw.onrender.com/cockpit.html](https://outbound-cockpit-xopw.onrender.com/cockpit.html) · **GitHub：** [nancyjain779/outbound-cockpit](https://github.com/nancyjain779/outbound-cockpit)
> **公共演示 - 无需登录。** 访问者打开上述链接，无需密码。
> `COCKPIT_SERVICE_TOKEN` 是一个**仅限服务器的秘密**（在 Render 环境中设置）- 永远不要将其放在 README、GitHub 或与用户共享。
**招聘人员演示：**潜在客户 → **分析** → 查看 **代理 面板。指南： [docs/DEMO.md](docs/DEMO.md)
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## 实时部署（Render）
`` 中的双服务蓝图：
| URL | 角色 |
|---------|-----|------|
| **outbound-cockpit** | https://outbound-cockpit-xopw.onrender.com | 公共 UI + 工具桥 |
| **out** | https://outreach-agent-nuuh.onrender.com | LangGraph 代理 + MCP（后端） |
**环境连接** （蓝图自动设置 URL；验证代理跟踪是否丢失）：
| 服务 | 变量 | 值 |
|---------|----------|--------|
| Node | `AGENT_SERVICE_URL` | `https://outreach-agent-nuuh.onrender.com` |
| Python | `NODE_TOOL_BRIDGE_URL` | `https://outbound-cockpit-xopw.onrender.com` |
| **Both** | `COCKPIT_SERVICE_TOKEN` | 相同的秘密（不是 URL） |
| **Both** | `OPENAI_API_KEY`sk-...` -的 LiteLLM 密钥检查： [Node `/healthz`](https://outbound-cockpit-xopw.onrender.com/healthz) · [Python `/health`](https://outreach-agent-nuuh.onrender.com/health) （期望 `bridge_ok: true`）
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## 概述
外发驾驶舱帮助操作员研究潜在客户，分类社交信号，并草拟听起来像人类的开场白 - 而不像销售垃圾邮件。 **Node.js** UI 和潜在客户来源 API 位于 **Python LangGraph 代理** 之前，该代理12 个 MCP 工具Apollo，Apify，ity，MongoDB CRM| 层 | 技术 | |
|-------|------|------ UI | `cockpit.html` | 每日外联工作流 - 潜在客户，草稿 |
| API 网 Node.js | 认证，速率限制，代理代理，内部工具桥 |
| 代理 | LangGraph + FastAPI | 计划 → 收集 → 综合 → 验证 → 持久化 |
| 工具 | FastMCP → Node 桥 | Apollo，Apify，Perplexity，CRM |
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## 截图
| 潜在客户流水线 | AI 分析代理跟踪 |
|----------------|--------------------------|
|  |
> 用实时 PNG 替换 SVG 预览 - 请参阅 [docs/screenshots/README.md](docs/screenshots/README.md)。
> **试用实时应用：** [outbound-cockpit-xopw.onrender.com/cockpit.html](https://outbound-cockpit-xopw.onrender.com/cockpit.html)
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## 架构
```mermaid
flowchart TB
subgraph Browser
UI[cockpit.html]
end
subgraph Node["Node.js :3000"]
AgentProxy["/api/agent/*"]
LeadsAPI["/api/*"]
Internalapi/internal/tools/*"]
end
subgraph Python["8000"]
FastAPI[FastAPI]
Graph[ StateGraph]
Planner tool planner]
MCPMCP 12 tools]
end
subgraph External
Apollo[Apollo.io]
Apify[Apify]
Perplexity[Perplexity]
Mongo[(MongoDB)]
end
UI --> AgentProxy --> FastAPI --> Graph
Graph --> Planner --> MCP --> Internal
Internal --> Apollo & Apify & Perplexity & Mongo
UI --> LeadsAPI --> Apollo & Apify
```
完整图表，图表节点和 SSE 流： **[docs/ARCHITECTURE.md](docs/ARCHITECTURE.md)**
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## 功能
- **LangGraph 代理** - 混合工具规划器（规则 + LLM），单工具每步执行循环，LLM 验证带有限定重试
- **12 个 MCP 工具** - 分类，丰富，抓取，LinkedIn 配置文件，网络研究，CRM 读取/写入，验证
- **SSE 流** - UI 中的实时代理跟踪（`计划` → `工具` → `综合` → `验证 `最终`）
-轮聊天** - Mongo程内存用于“修订草稿”而无需重新运行完整研究
- **潜在客户来源** - Apollo 人员搜索，Apify LinkedIn 帖子，Reddit 意图查找器
- **优雅降级** - 无 API 密钥（启发式模式）有效；`AGENT_FALLBACK=1` 降级到旧版 `/api/ai/*`
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## 快速入门（本地）
```bash
git clone https://github.com/nancyjain779/outbound-cockpit.git
cd outbound-cockpit
cp .env.example .env # 添加密钥（见下文）
npm install && npm # 终端 1://localhost:300ockpit.html
```
```bash
# 终端 2 - Python 代理
cd outreach-agent
pip install -e .
export NODE_TOOL_BRIDGE_URL=http://localhost:3000
export COCKPIT_SERVICEdev-secret
export OPEN_KEY=sk-...
uvicorn agent.api.main:app --port 8000**完整代理流程的最低环境变量：**
| 变量 | 目的 |
|----------|---------|
| `COCKP_TOKEN` | Node ↔ Python 之间的共享秘密（仅 Render 环境 - **绝不能公开**） |
| `OPENAI_API_KEY` 或 `PERPLEXITY_API_KEY` | LLM + 网络研究 |
| `AGENT_SERVICE_URL` | Node → Python（默认为 `http://localhost:8000`） |
可选：`APOLLO_API_KEY`，IFY_TOKEN`，`MONGODB_URI`，`REDDIT_*` - 请参阅 [.env.example](.env.example)。
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## Docker
```bash
cp .env.example .env
# 在 .env 中设置 COCKPIT_SERVICE_TOKEN 和至少一个 LLM 密钥
docker compose up --build
```
| 服务 | 端口 | 镜像 |
|---------|------|-------|
| `cockpit` | 3000 | `Dockerfile.node` |
| `agent` | 8000 | `outreach-agent/Dockerfile` |
打开 **http://localhost:3000/cockpit.html**
```bash
docker compose ps # 健康状态
docker compose logs -f agent
curl http://localhost:8000/health
curl http://localhost:3000/healthz
```
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## API 文档
| 接口 | 基本路径 | 文档 |
|---------|-----------|------|
| 浏览器 / | `/api/leads/*`，`/api/agent/*`，`/api/cockpit` | [docs/API.md](docs/API.md) |
| Python 代理 | `/v1/*` 在端口 8000 上 | [docs/API.md#python-agent-fastapi](docs/API.md#python-agent-fastapi) |
| 内部桥梁 | `/api/internal/tools/*` （服务令牌） | [docs/API.md#internal-tool-bridge](docs/API.md#internal-tool-bridge) |
交互式 OpenAPI（当代理运行时）： **http://localhost:8000/docs**
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## 文件结构
```
outbound-cockpit/
├── public/ # 单页 UI（cockpit.html）
├── api/
│ ├── agent/ # 代理到 Python 代理（+ SSE 流）
│ ├── ai/ # 旧式整体分析/分类（降级）
│ ├── leads/ # Apollo，Apify，Reddit 潜在客户来源
│ ├── cockpit.js # 潜在客户的 Mongo 同步
│ └── internal/tools/ # MCP 工具执行的受保护桥梁
├── lib/ # 共享 Node 实用程序（mongo，openers，auth）
├── outreach-agent/
│ ├── agent/ # LangGraph 图，节点，规划器，提示
│ ├── mcp_server/ # FastMCP 工具定义
│ ├── memory/ # MongoDB 线程存储
│ ├── eval/ # 黄金集评估脚手架
│ └── tests/
├── docs/ # 架构，API，设计，部署指南
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile.node
├── render.yaml # Render.com 双服务部署
└── server.js # Node HTTP 服务器 + 认证门
```
详情： **[docs/FOLDER_STRUCTURE.md](docs/FOLDER_STRUCTURE.md)**
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## 设计决策
关键选择（LangGraph 与 Temporal，Node+Python 分割，混合规划器，SSE，降级路径）： **[docs/DESIGN.md](docs/DESIGN.md)**
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## 未来改进
路线图（评估指标，Slack 机器人，批量作业，如果需要 Temporal）： **[docs/FUTURE.md](docs/FUTURE.md)**
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## 部署到生产环境
逐步 **Render Blueprint** 指南： **[docs/DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md)**
**招聘人员实时演示脚本：** **[docs/DEMO.md](docs/DEMO.md)**
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## 评估bash
cd outreach-agent && python -m eval.run_eval
```
黄金集：reach-agent/eval/golden_set.json`
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## 许可证
MIT - 请参阅 [LICENSE](LICENSE)
