基于 Google Gemini 大模型的智能工单处理与标注系统，集成了 Agent 工具调用能力目录基于 Google Gemini 大模型的智能工单处理与标注系统，集成了 Agent 工具调用能力1. 这段代码的核心作用2. 这是 LLM 的 Skill（工具调用）实现吗？3. 所有环节都需要 LLM 判断吗？Agent对话流程**：**LLM自主判断**，根据用户问题决定是否调用Agent对话：LLM自主判断调用✅ 触发条件📝 完整执行逻辑🎯 简单举例四、关键补充1. 这段代码的核心作用这是一个面向 3D 打印（如拓竹科技）业务场景的工单自动化处理流水线，主要完成三件事：工单智能分类与标注：读取工单对话数据，先检测工单类型（AMS/P2S/电商/耗材/Studio 等），再调用 LLM 生成多级标签、故障现象、关键信息等结构化数据。电商 RAG 增强：针对电商类工单，内置关键词匹配的轻量知识库，辅助 LLM 对齐三级标签体系。Agent 自然语言交互：封装了“查工单进度、批量处理工单、检索电商知识库”三个工具，用户用自然语言下达指令即可触发对应流程。2. 这是 LLM 的 Skill（工具调用）实现吗？是的，这是非常典型的 LLM 工具调用（Function Calling）工程化实现，对应你提到的“Skill”概念：工具定义：代码中通过types.Tool和types.FunctionDeclaration明确定义了三个 Skill：query_work_order：查询工单进度process_tickets：批量处理工单标注q