aiburger (Vchat Meme Blip)

Chicha——人工智能汉堡代理商


 

奇查 是一种生产就绪的人工智能代理，能够弥合自然语言和现实世界食品配送物流之间的差距。与简单的聊天机器人不同，Chicha直接连接到送餐平台（如Uber Eats）来管理一顿饭的整个生命周期。

概述 • 建筑 • 入门指南 • 部署 • 贡献

概述

该项目演示了一个无服务器AI代理架构，使用 LangChain.js 和那个 模型上下文协议（MCP）它旨在超越简单的文本生成，进入“代理AI”——采取行动的软件。

核心能力（实时和计划）

• 🧠 情境感知AI：记住您的饮食偏好、地点和订单历史
• 🔌 真正的融合：与Uber Eats API无缝连接，用于现场餐厅发现和订购
• 📍 地理位置：基于位置的智能餐厅发现，具有回退选项
• 🛍️ 统一订购：跨多个交付平台的一致界面
• 🔐 安全认证：具有安全令牌管理的OAuth 2.0
• 📊 实时更新：实时订单跟踪和状态通知

建筑

高级体系结构

graph TD
    subgraph "Client Layer"
        A[Web App] -->|API Calls| B[Agent API]
        C[Mobile App] -->|API Calls| B
        D[Chat Interface] -->|Streaming| B
    end

    subgraph "AI Layer"
        B -->|Process Request| E[LangChain Agent]
        E -->|Tool Calls| F[MCP Tools]
        F -->|Uber Eats| G[External APIs]
        F -->|Payments| H[Crypto Payment Gateway]
        E -->|Data Storage| I[Cosmos DB]
    end

    subgraph "Infrastructure"
        J[Azure Functions]
        K[Static Web Apps]
        L[Application Insights]
    end

组件详细信息

入门指南

先决条件

• Node.js 18+
• Azure帐户
• 优步吃掉开发者账户
• Azure命令行界面 azure-dev 扩展

本地开发

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/yourusername/chicha-ai-burgers.git
   cd chicha-ai-burgers

1. 安装依赖项

   npm install

1. 设置环境变量

   cp .env.example .env
   # Edit .env with your credentials

1. 启动开发服务器

   npm run dev

部署

Azure部署

整个堆栈在Infrastructure中定义为代码（二头肌），用于一键部署。

# Install Azure Developer CLI
azd auth login
azd up

这将提供：

• Azure OpenAI服务
• Azure Cosmos数据库（无服务器）
• Azure函数（灵活消费）
• Azure静态Web应用程序
• 应用洞察

环境配置

更新Azure部署中的以下环境变量：

# Required for Uber Eats Integration
UBER_CLIENT_ID=your_client_id
UBER_CLIENT_SECRET=your_client_secret
UBER_REDIRECT_URI=your_redirect_uri

# Required for Azure Services
AZURE_OPENAI_API_KEY=your_openai_key
COSMOS_CONNECTION_STRING=your_cosmos_connection_string

开发工作流程

编码结构

chicha-ai-burgers/
├── packages/
│   ├── agent-api/         # LangChain.js agent and API endpoints
│   ├── agent-webapp/      # React frontend
│   ├── burger-api/        # Core business logic and database
│   └── burger-mcp/        # MCP tools and integrations
├── infra/                 # Bicep templates
└── docs/                  # Documentation

测试

运行测试套件：

npm test

对于端到端测试：

npm run test:e2e

贡献

我们欢迎捐款！请查看我们的 贡献指南 了解详情。

1. 复刻仓库
2. 创建功能分支(git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交您的更改(git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推到分支(git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开拉取请求

现实生活场景

1.忙碌的专业人士的午餐订单

场景亚历克斯有连续的会议，但需要安排午餐。

sequenceDiagram
    participant Alex
    participant Chicha
    participant Restaurant
    participant Courier
    
    Alex->>Chicha: "Schedule a burger for lunch at 1pm"
    Chicha->>Alex: "I found 3 burger places near your office. Which one would you like?"
    Alex->>Chicha: "The closest one with the best rating"
    Chicha->>Restaurant: Checks menu and operating hours
    Chicha->>Alex: "Burger Palace has your favorite cheeseburger. Schedule for 1pm?"
    Alex->>Chicha: "Yes, and add bacon and extra pickles"
    Chicha->>Alex: "Got it! I'll place your order at 12:30pm for 1pm delivery. You'll be notified when it's on the way."
    
    Note over Chicha: At 12:30pm...
    Chicha->>Restaurant: Places order
    Restaurant-->>Chicha: Order confirmed for 1pm
    
    Note over Chicha: At 12:55pm...
    Chicha->>Alex: "Your order is being prepared and will arrive at 1pm"
    
    Note over Chicha: At 12:58pm...
    Chicha->>Alex: "Your order is out for delivery! Courier is 2 minutes away."
    
    Courier->>Alex: Arrives at door
    Alex->>Courier: Receives order
    Chicha->>Alex: "Enjoy your meal! Would you like to rate your experience?"

2.游戏之夜团体订单

场景：杰米正在接待朋友，需要为小组订购。

graph TD
    A[Jamie starts group order] --> B[Shares link with friends]
    B --> C[Friends add items to cart]
    C --> D[Chicha suggests combos and deals]
    D --> E[Group confirms order]
    E --> F[Chicha tracks all items]
    F --> G[Splits payment automatically]
    G --> H[Live tracking for everyone]
    H --> I[Notifications for each delivery milestone]

3.有特殊要求的深夜渴望

场景泰勒在午夜因特定的饮食需求而感到饥饿。

1. 初始请求:

- 泰勒：“我想要一个素食汉堡，里面有无麸质面包，没有洋葱，还有额外的泡菜” - 奇查：“我发现现在有两个地方可以满足你的要求。这是你的选择……”

1. 订单定制:

- Chicha确认每一项修改 - 建议补充项目（纯素奶昔？） - 提供预计到达时间并实时跟踪订单

1. 交付:

- 发送“5分钟后”通知 - 提供快递详细信息和实时位置 - 确认交货完成

4.每周预定的膳食准备

场景山姆想为工作周安排健康的饮食。

gantt
    title Sam's Weekly Meal Schedule
    dateFormat  HH:mm
    axisFormat %I:%M %p
    
    section Monday
    Protein Bowl from Fresh & Co :mon1, 12:00, 30m
    
    section Wednesday
    Grilled Chicken Salad :wed1, 12:30, 30m
    
    section Friday
    Cheat Day Burger :fri1, 13:00, 30m

时间表详细信息:

演示的功能:

• 定期订单
• 膳食计划
• 饮食偏好记忆
• 自动付款
• 交货时间优化

5.企业餐饮订单

场景：为一个有具体要求的20人团队做准备。

1. 批量订购:

- 多种用餐选择 - 单独包装 - 每人特殊说明

1. 物流:

- 预定交货窗口 - 非接触式交付设置 - 费用报告集成

1. 邮购:

- 数字收据 - 团队反馈收集 - 为下次保存的收藏夹订单

路线图

当前重点

• \[\]使用WebSockets进行实时订单跟踪
• \[\]多语言支持
• \[\]高级饮食偏好处理

即将推出的功能

• \[\]语音接口集成
• \[\]团体订购
• \[\]基于人工智能的菜单推荐

资源

• 模型上下文协议
• LangChain.js文档
• Uber Eats API文档
• Azure函数文档
• Cosmos数据库文档

许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

支持

如需支持，请 打开一个问题 或联系我们的团队support@chicha.ai