AI电销机器人源码开发：任务管理模块设计与实现

2025年12月29日 互联网

AI电销机器人源码开发：任务管理模块设计与实现

在AI电销机器人系统中，任务管理模块是驱动整个业务流程的核心组件，负责任务的创建、分配、执行监控及结果反馈。本文将从技术架构、功能设计、实现细节及优化策略四个维度，深入探讨任务管理模块的源码开发要点。

一、任务管理模块的核心功能

任务管理模块需覆盖电销场景的全生命周期，其核心功能包括：

  1. 任务创建与配置：支持通过API或管理界面动态生成任务，配置参数包括客户列表、话术模板、拨打时间窗口、并发限制等。例如，金融行业可配置“贷款产品推荐”任务，设定每日9:00-18:00的拨打时段。
  2. 任务调度与分配：基于客户优先级、坐席空闲状态、历史拨打记录等维度，实现智能任务分配。可采用轮询、权重分配或机器学习模型预测最优分配策略。
  3. 任务执行监控：实时跟踪任务状态（待执行、执行中、已完成、失败），记录拨打时长、通话录音、客户反馈等关键数据。例如，通过WebSocket推送任务进度至管理后台。
  4. 异常处理与重试：针对网络中断、客户拒接、话术错误等异常场景，设计自动重试机制（如3次重试间隔5分钟）或人工介入流程。
  5. 结果统计与分析：生成任务完成率、转化率、平均通话时长等报表，支持按日期、任务类型、坐席分组等维度筛选。

二、技术架构设计

1. 分层架构设计

采用经典的MVC（Model-View-Controller）分层模式，结合微服务思想拆分模块：

  • 任务调度层：负责任务队列管理，使用Redis的ZSET实现优先级队列，或结合消息队列（如RocketMQ）实现异步任务分发。
  • 任务执行层：封装AI语音交互、ASR/TTS、意图识别等核心能力，可通过插件化设计支持多厂商语音服务集成。
  • 数据存储层：MySQL存储任务元数据（如任务ID、状态、创建时间），MongoDB存储通话详情（如客户回答、情绪分析结果），Elasticsearch支持结果检索。
  • 接口层：提供RESTful API供管理后台调用，支持任务创建、状态查询、报表导出等功能。

2. 关键技术选型

  • 任务队列：优先选择支持延迟任务、优先级排序的队列，如Redis Stream或Kafka分区。
  • 并发控制：通过Semaphore或分布式锁（如Redisson）限制并发拨打数量，避免资源过载。
  • 状态机设计：使用有限状态机（FSM）管理任务状态流转，例如： 
    1. public enum TaskState {
    2.     PENDING, RUNNING, COMPLETED, FAILED, RETRYING
    3. }
    4. public class TaskStateMachine {
    5.     public void transition(Task task, TaskState newState) {
    6.         // 状态变更校验逻辑
    7.     }
    8. }

三、核心功能实现细节

1. 任务创建与配置

通过管理后台或API接收任务参数，生成唯一任务ID并持久化至数据库。示例API设计：

  1. POST /api/tasks
  2. Content-Type: application/json
  3. {
  4.     "name": "贷款产品推荐",
  5.     "customerListId": "123",
  6.     "scriptId": "456",
  7.     "maxConcurrentCalls": 100,
  8.     "timeWindow": {"start": "09:00", "end": "18:00"},
  9.     "retryPolicy": {"maxRetries": 3, "intervalMinutes": 5}
  10. }

2. 任务调度与分配

  • 调度算法：结合客户优先级（如VIP客户优先）和坐席负载（如空闲时长）设计加权分配策略。伪代码示例： 
    1. def assign_task(task, agents):
    2.     available_agents = [a for a in agents if a.is_idle()]
    3.     if not available_agents:
    4.         return None
    5.     # 按优先级和空闲时长加权排序
    6.     sorted_agents = sorted(
    7.         available_agents,
    8.         key=lambda a: (a.priority_score, a.idle_minutes),
    9.         reverse=True
    10.     )
    11.     return sorted_agents[0]
  • 分布式锁：使用Redis实现任务分配的原子性，避免多个实例同时分配同一任务。

3. 任务执行监控

  • 实时状态推送：通过WebSocket将任务状态变更推送至前端，示例代码： 
    1. // 前端WebSocket监听
    2. const socket = new WebSocket('ws://api/tasks/ws');
    3. socket.onmessage = (event) => {
    4.     const data = JSON.parse(event.data);
    5.     updateTaskStatus(data.taskId, data.status);
    6. };
  • 通话详情记录：在AI语音交互结束后，将通话录音URL、客户意图、情绪评分等数据存入MongoDB。

4. 异常处理与重试

  • 重试机制：任务失败后，根据配置的重试策略自动重试，记录重试次数和失败原因。 
    1. public class TaskRetryHandler {
    2.     public void handleFailure(Task task, Exception e) {
    3.         if (task.getRetryCount() < task.getMaxRetries()) {
    4.             task.setRetryCount(task.getRetryCount() + 1);
    5.             task.setNextRetryTime(System.currentTimeMillis() + 
    6.                 task.getRetryIntervalMinutes() * 60 * 1000);
    7.             taskQueue.add(task); // 重新加入队列
    8.         } else {
    9.             task.setStatus(TaskState.FAILED);
    10.             taskRepository.save(task);
    11.         }
    12.     }
    13. }

四、性能优化与最佳实践

  1. 队列优化：使用多分区队列（如Kafka）提升并发处理能力，按任务类型或客户地域分区。
  2. 缓存策略：缓存频繁查询的客户数据（如联系方式、历史交互记录），减少数据库压力。
  3. 异步处理：将通话录音转写、情绪分析等耗时操作异步化，避免阻塞主流程。
  4. 监控告警：集成Prometheus+Grafana监控任务队列积压量、平均处理时长等指标，设置阈值告警。
  5. 容灾设计：多实例部署任务调度服务，通过Zookeeper实现主备切换。

五、总结与展望

任务管理模块是AI电销机器人的“大脑”，其设计需兼顾功能完整性与系统稳定性。未来可结合AI技术进一步优化调度策略（如预测客户接听概率），或引入低代码平台降低任务配置门槛。对于开发者而言，掌握任务队列、状态机、并发控制等核心技术，是构建高效电销任务系统的关键。

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