feat: fetch tool prompts from Langfuse API per request, add order flow to system prompt

backend/agent/graph.py

@@ -21,7 +21,8 @@ from langgraph.types import CachePolicy
 from common.llm_factory import create_llm
 
 from .models import AgentConfig, AgentState, get_config
-from .prompt import get_last_modified, get_system_prompt, get_system_prompt_template
+from .prompt import get_system_prompt_template
+from .prompt_utils import refresh_tool_prompts
 from .tools.get_tools import get_all_tools, get_collection_tools
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -48,11 +49,13 @@ class CANIFAGraph:
         self.retrieval_tools = self.all_tools
 
         self.llm_with_tools = self.llm.bind_tools(self.all_tools, strict=True)
-        # Lưu template với {date_str} placeholder → inject dynamic mỗi request
-        self.system_prompt_template = get_system_prompt_template()
-        self.prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
+        self.cache = InMemoryCache()
+
+    def _build_chain(self, system_prompt_template: str):
+        """Build chain using the latest system prompt template."""
+        prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
             [
-                ("system", self.system_prompt_template),
+                ("system", system_prompt_template),
                 (
                     "system",
                     "===== USER INSIGHT (TỪ TURN TRƯỚC) =====\n⚡ BẮT BUỘC: Đọc [NEXT] bên dưới và THỰC HIỆN chiến lược đã lên kế hoạch!\n\n{user_insight}\n=====================================",
@@ -64,9 +67,7 @@ class CANIFAGraph:
                 MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
             ]
         )
-
-        self.chain = self.prompt_template | self.llm_with_tools
-        self.cache = InMemoryCache()
+        return prompt_template | self.llm_with_tools
 
     async def _agent_node(self, state: AgentState, config: RunnableConfig) -> dict:
         """Agent node - Chỉ việc đổ dữ liệu riêng vào khuôn đã có sẵn."""
@@ -107,7 +108,13 @@ class CANIFAGraph:
         # Inject date_str ĐỘNG mỗi request (không cache từ __init__)
         current_date_str = datetime.now().strftime("%d/%m/%Y")
 
-        response = await self.chain.ainvoke(
+        # Refresh tool prompts from Langfuse (cached via SDK TTL)
+        refresh_tool_prompts(self.all_tools)
+
+        system_prompt_template = get_system_prompt_template()
+        chain = self._build_chain(system_prompt_template)
+
+        response = await chain.ainvoke(
             {
                 "date_str": current_date_str,
                 "history": history,
@@ -181,34 +188,20 @@ def build_graph(config: AgentConfig | None = None, llm: BaseChatModel | None = N
 def get_graph_manager(
     config: AgentConfig | None = None, llm: BaseChatModel | None = None, tools: list | None = None
 ) -> CANIFAGraph:
-    """Get CANIFAGraph instance (Auto-rebuild if model config changes OR prompt version changed)."""
-
-    current_prompt_version = get_last_modified()
+    """Get CANIFAGraph instance (Auto-rebuild if model config changes)."""
 
     # 1. New Instance if Empty
     if _instance[0] is None:
         _instance[0] = CANIFAGraph(config, llm, tools)
-        _instance[0].prompt_version = current_prompt_version
-        logger.info(f"✨ Graph Created: {_instance[0].config.model_name}, prompt_version={current_prompt_version}")
+        logger.info(f"✨ Graph Created: {_instance[0].config.model_name} (system prompt from Langfuse)")
         return _instance[0]
 
-    # 2. Check for Config Changes (Model Switch OR Prompt Version Change)
+    # 2. Check for Config Changes (Model Switch only)
     is_model_changed = config and config.model_name != _instance[0].config.model_name
-    is_prompt_changed = current_prompt_version != getattr(_instance[0], "prompt_version", 0)
-
-    if is_model_changed or is_prompt_changed:
-        change_reason = []
-        if is_model_changed:
-            change_reason.append(f"Model ({_instance[0].config.model_name}->{config.model_name})")
-        if is_prompt_changed:
-            change_reason.append(
-                f"Prompt Version ({getattr(_instance[0], 'prompt_version', 0)}->{current_prompt_version})"
-            )
-
-        logger.info(f"🔄 Rebuilding Graph due to: {', '.join(change_reason)}")
 
+    if is_model_changed:
+        logger.info(f"🔄 Rebuilding Graph: Model ({_instance[0].config.model_name}->{config.model_name})")
         _instance[0] = CANIFAGraph(config, llm, tools)
-        _instance[0].prompt_version = current_prompt_version
         return _instance[0]
 
     return _instance[0]

backend/agent/prompt.py

 
-"""
-CiCi Fashion Consultant - System Prompt
-Tư vấn thời trang CANIFA chuyên nghiệp
-Version 3.4 - Simplified Summary History
-Last updated: 2026-01-29 11:27
-"""
-
-import os
-from datetime import datetime
-
-PROMPT_FILE_PATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "system_prompt.txt")
-
-def get_system_prompt() -> str:
-    """
-    System prompt cho CiCi Fashion Agent
-    Đọc từ file system_prompt.txt để có thể update dynamic.
-    
-    Returns:
-        str: System prompt với ngày hiện tại
-    """
-    now = datetime.now()
-    date_str = now.strftime("%d/%m/%Y")
-
-    try:
-        if os.path.exists(PROMPT_FILE_PATH):
-            with open(PROMPT_FILE_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
-                prompt_template = f.read()
-                return prompt_template.replace("{date_str}", date_str)
-    except Exception as e:
-        print(f"Error reading system prompt file: {e}")
-
-    # Fallback default prompt if file error
-    return f"""# VAI TRÒ
-        Bạn là CiCi - Chuyên viên tư vấn thời trang CANIFA.
-        Hôm nay: {date_str}
-
-        KHÔNG BAO GIỜ BỊA ĐẶT. TRẢ LỜI NGẮN GỌN.
-        """
-
-
-def get_system_prompt_template() -> str:
-    """
-    Trả về system prompt template CHƯA replace {date_str}.
-    Dùng cho ChatPromptTemplate để inject ngày động mỗi request.
-    
-    Returns:
-        str: System prompt template với placeholder {date_str}
-    """
-    try:
-        if os.path.exists(PROMPT_FILE_PATH):
-            with open(PROMPT_FILE_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
-                return f.read()
-    except Exception as e:
-        print(f"Error reading system prompt file: {e}")
-
-    # Fallback default prompt if file error
-    return """# VAI TRÒ
-        Bạn là CiCi - Chuyên viên tư vấn thời trang CANIFA.
-        Hôm nay: {date_str}
-
-        KHÔNG BAO GIỜ BỊA ĐẶT. TRẢ LỜI NGẮN GỌN.
-        """
-
-
-def get_last_modified() -> float:
-    """Trả về timestamp lần sửa cuối cùng của file system_prompt.txt."""
-    try:
-        if os.path.exists(PROMPT_FILE_PATH):
-            return os.path.getmtime(PROMPT_FILE_PATH)
-    except Exception:
-        pass
-    return 0.0
\ No newline at end of file
+"""
+System prompt loader.
+Source of truth: Langfuse Prompt Management (fallback to local file).
+"""
+
+import logging
+import os
+from datetime import datetime
+from typing import Any
+
+from common.langfuse_client import get_langfuse_client
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+PROMPT_FILE_PATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "system_prompt.txt")
+LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_NAME = os.getenv("LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_NAME", "canifa-stylist-system-prompt")
+LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_LABEL = os.getenv("LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_LABEL", "production")
+LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_TAGS = [
+    tag.strip() for tag in os.getenv("LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_TAGS", "canifa,system-prompt").split(",")
+    if tag.strip()
+]
+
+try:
+    LANGFUSE_PROMPT_CACHE_TTL_SECONDS = int(os.getenv("LANGFUSE_PROMPT_CACHE_TTL_SECONDS", "0"))
+except ValueError:
+    LANGFUSE_PROMPT_CACHE_TTL_SECONDS = 0
+
+
+def _get_fallback_prompt_template() -> str:
+    return """# VAI TRÒ
+        Bạn là CiCi - Chuyên viên tư vấn thời trang CANIFA.
+        Hôm nay: {date_str}
+
+        KHÔNG BAO GIỜ BỊA ĐẶT. TRẢ LỜI NGẮN GỌN.
+        """
+
+
+def _read_local_prompt_template() -> str | None:
+    try:
+        if os.path.exists(PROMPT_FILE_PATH):
+            with open(PROMPT_FILE_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
+                return f.read()
+    except Exception as e:
+        logger.warning("Failed to read local system prompt: %s", e)
+    return None
+
+
+def _to_runtime_template(prompt_text: str) -> str:
+    """Langfuse prompt uses {{date_str}}; LangChain template needs {date_str}."""
+    return prompt_text.replace("{{date_str}}", "{date_str}")
+
+
+def _to_langfuse_template(prompt_text: str) -> str:
+    """Normalize single-brace placeholder from UI to Langfuse mustache format."""
+    if "{date_str}" in prompt_text and "{{date_str}}" not in prompt_text:
+        return prompt_text.replace("{date_str}", "{{date_str}}")
+    return prompt_text
+
+
+def _get_langfuse_prompt() -> Any | None:
+    client = get_langfuse_client()
+    if not client:
+        return None
+
+    try:
+        return client.get_prompt(
+            LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_NAME,
+            label=LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_LABEL,
+            cache_ttl_seconds=LANGFUSE_PROMPT_CACHE_TTL_SECONDS,
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.warning("Failed to fetch system prompt from Langfuse: %s", e)
+        return None
+
+
+def write_system_prompt_file(content: str) -> bool:
+    """Persist prompt locally as fallback snapshot."""
+    try:
+        with open(PROMPT_FILE_PATH, "w", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(content)
+        return True
+    except Exception as e:
+        logger.error("Failed to write local system prompt file: %s", e)
+        return False
+
+
+def create_system_prompt_version(content: str) -> int | None:
+    """Create a new system prompt version in Langfuse."""
+    client = get_langfuse_client()
+    if not client:
+        return None
+
+    normalized_content = _to_langfuse_template(content)
+
+    try:
+        prompt = client.create_prompt(
+            name=LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_NAME,
+            prompt=normalized_content,
+            labels=[LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_LABEL],
+            tags=LANGFUSE_SYSTEM_PROMPT_TAGS,
+            type="text",
+        )
+        version = getattr(prompt, "version", None)
+        return int(version) if version is not None else None
+    except Exception as e:
+        logger.warning("Failed to create Langfuse system prompt version: %s", e)
+        return None
+
+
+def get_system_prompt() -> str:
+    """
+    Return compiled system prompt with current date.
+    Priority: Langfuse -> local file -> hardcoded fallback.
+    """
+    date_str = datetime.now().strftime("%d/%m/%Y")
+
+    prompt = _get_langfuse_prompt()
+    if prompt is not None:
+        try:
+            return str(prompt.compile(date_str=date_str))
+        except Exception as e:
+            logger.warning("Langfuse prompt compile failed: %s", e)
+
+    local_template = _read_local_prompt_template()
+    if local_template:
+        return _to_runtime_template(local_template).replace("{date_str}", date_str)
+
+    return _get_fallback_prompt_template().replace("{date_str}", date_str)
+
+
+def get_system_prompt_template() -> str:
+    """
+    Return template with {date_str} placeholder for ChatPromptTemplate.
+    Priority: Langfuse -> local file -> hardcoded fallback.
+    """
+    prompt = _get_langfuse_prompt()
+    if prompt is not None:
+        raw_prompt = getattr(prompt, "prompt", None)
+        if isinstance(raw_prompt, str) and raw_prompt.strip():
+            return _to_runtime_template(raw_prompt)
+
+    local_template = _read_local_prompt_template()
+    if local_template:
+        return _to_runtime_template(local_template)
+
+    return _get_fallback_prompt_template()
+
+
+def get_last_modified() -> float:
+    """
+    Prompt version marker.
+    Prefer Langfuse prompt version, fallback to local file mtime.
+    """
+    prompt = _get_langfuse_prompt()
+    if prompt is not None:
+        version = getattr(prompt, "version", None)
+        if version is not None:
+            try:
+                return float(version)
+            except (TypeError, ValueError):
+                pass
+
+    try:
+        if os.path.exists(PROMPT_FILE_PATH):
+            return os.path.getmtime(PROMPT_FILE_PATH)
+    except Exception:
+        pass
+    return 0.0

backend/agent/prompt_utils.py

+"""
+Tool prompt loader.
+Source of truth: Langfuse Prompt Management (no local file fallback).
+"""
 
-import os
 import logging
+import os
+from typing import Any
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# Directory name for tool prompts
-PROMPTS_DIR_NAME = "tool_prompts"
-PROMPTS_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), PROMPTS_DIR_NAME)
+# ====================== LANGFUSE TOOL PROMPT CONFIG ======================
+LANGFUSE_TOOL_PROMPT_LABEL = os.getenv("LANGFUSE_TOOL_PROMPT_LABEL", "production")
 
-def get_tool_prompt_path(filename: str) -> str:
-    """Get absolute path for a tool prompt file."""
-    if not filename.endswith(".txt"):
-        filename += ".txt"
-    return os.path.join(PROMPTS_DIR, filename)
+try:
+    LANGFUSE_PROMPT_CACHE_TTL_SECONDS = int(os.getenv("LANGFUSE_PROMPT_CACHE_TTL_SECONDS", "0"))
+except ValueError:
+    LANGFUSE_PROMPT_CACHE_TTL_SECONDS = 0
 
-def read_tool_prompt(filename: str, default_prompt: str = "") -> str:
+# Mapping: local filename (without .txt) → Langfuse prompt name
+TOOL_PROMPT_LANGFUSE_MAP: dict[str, str] = {
+    "data_retrieval_tool": "canifa-tool-data-retrieval",
+    "brand_knowledge_tool": "canifa-tool-brand-knowledge",
+    "check_is_stock": "canifa-tool-check-stock",
+    "promotion_canifa_tool": "canifa-tool-promotion",
+    "take_order.prompt": "canifa-tool-take-order",
+}
+
+# Reverse mapping: Langfuse prompt name → tool function name (for refresh)
+LANGFUSE_TO_TOOL_FUNC_MAP: dict[str, str] = {
+    "canifa-tool-data-retrieval": "data_retrieval_tool",
+    "canifa-tool-brand-knowledge": "canifa_knowledge_search",
+    "canifa-tool-check-stock": "check_is_stock",
+    "canifa-tool-promotion": "canifa_get_promotions",
+    "canifa-tool-take-order": "create_customer_order",
+}
+
+
+def _fetch_langfuse_tool_prompt(langfuse_name: str) -> str | None:
     """
-    Read tool prompt from file. 
-    Returns default_prompt if file not found or empty.
+    Fetch tool prompt from Langfuse by prompt name.
+    Uses Langfuse SDK built-in cache (cache_ttl_seconds).
     """
-    file_path = get_tool_prompt_path(filename)
     try:
-        if os.path.exists(file_path):
-            with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-                content = f.read().strip()
-                if content:
-                    return content
+        from common.langfuse_client import get_langfuse_client
+
+        client = get_langfuse_client()
+        if not client:
+            return None
+
+        prompt = client.get_prompt(
+            langfuse_name,
+            label=LANGFUSE_TOOL_PROMPT_LABEL,
+            cache_ttl_seconds=LANGFUSE_PROMPT_CACHE_TTL_SECONDS,
+        )
+
+        raw_prompt = getattr(prompt, "prompt", None)
+        if isinstance(raw_prompt, str) and raw_prompt.strip():
+            logger.debug(
+                "✅ Tool prompt '%s' loaded from Langfuse (v%s)",
+                langfuse_name,
+                getattr(prompt, "version", "?"),
+            )
+            return raw_prompt.strip()
+
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Error reading tool prompt {filename}: {e}")
-    
+        logger.warning("⚠️ Failed to fetch tool prompt '%s' from Langfuse: %s", langfuse_name, e)
+
+    return None
+
+
+def read_tool_prompt(filename: str, default_prompt: str = "") -> str:
+    """
+    Read tool prompt from Langfuse. Falls back to default_prompt if unavailable.
+    """
+    lookup_key = filename.removesuffix(".txt")
+    langfuse_name = TOOL_PROMPT_LANGFUSE_MAP.get(lookup_key)
+
+    if langfuse_name:
+        prompt = _fetch_langfuse_tool_prompt(langfuse_name)
+        if prompt:
+            return prompt
+
     return default_prompt
 
-def write_tool_prompt(filename: str, content: str) -> bool:
-    """Write content to tool prompt file."""
-    file_path = get_tool_prompt_path(filename)
-    try:
-        os.makedirs(os.path.dirname(file_path), exist_ok=True)
-        with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-            f.write(content)
-        return True
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error writing tool prompt {filename}: {e}")
-        return False
 
 def list_tool_prompts() -> list[str]:
-    """List all available tool prompt files."""
-    try:
-        if not os.path.exists(PROMPTS_DIR):
-            return []
-        
-        files = [f for f in os.listdir(PROMPTS_DIR) if f.endswith(".txt")]
-        return sorted(files)
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"Error listing tool prompts: {e}")
-        return []
+    """List all tool prompts available in Langfuse."""
+    return list(TOOL_PROMPT_LANGFUSE_MAP.keys())
+
+
+def refresh_tool_prompts(tools: list[Any]) -> None:
+    """
+    Refresh tool docstrings from Langfuse (per-request).
+    Matches tool.name → Langfuse prompt name → updates __doc__ and .description.
+    """
+    for langfuse_name, tool_func_name in LANGFUSE_TO_TOOL_FUNC_MAP.items():
+        # Find matching tool
+        matching_tool = None
+        for t in tools:
+            if getattr(t, "name", None) == tool_func_name:
+                matching_tool = t
+                break
+
+        if not matching_tool:
+            continue
+
+        # Fetch prompt from Langfuse
+        prompt_text = _fetch_langfuse_tool_prompt(langfuse_name)
+        if prompt_text:
+            matching_tool.__doc__ = prompt_text
+            if hasattr(matching_tool, "description"):
+                matching_tool.description = prompt_text

backend/agent/system_prompt.txt

@@ -1026,6 +1026,46 @@ price_max = 400000
 
 ---
 
+### 5.7. 🛒 CHỐT ĐƠN / ĐẶT HÀNG → GỌI `create_customer_order`
+
+**TRIGGER WORDS (Phát hiện 1 trong các từ này → BẮT ĐẦU FLOW ĐẶT HÀNG):**
+- "chốt", "chốt đơn", "mua luôn", "đặt hàng", "order", "lấy cái này", "mua", "ok lấy", "oke chốt", "đặt đi", "ship cho anh/em"
+
+**⚠️ ĐIỀU KIỆN BẮT BUỘC TRƯỚC KHI GỌI TOOL:**
+Khách PHẢI đã chọn đủ: **Sản phẩm + Size + Màu**. Nếu thiếu → HỎI cái thiếu TRƯỚC, KHÔNG upsell.
+
+**FLOW CHUẨN (tuần tự, KHÔNG BỎ BƯỚC):**
+
+1. **Khách nói "chốt/mua/đặt hàng"** → Kiểm tra đã đủ Sản phẩm + Size + Màu chưa?
+   - ❌ Thiếu → HỎI NGAY cái thiếu: "Anh muốn size/màu gì ạ?"
+   - ✅ Đủ → Chuyển bước 2
+
+2. **Kiểm tra `user_insight.CONTACT_INFO`:**
+   - Field nào = "Missing" → **CHỈ HỎI field đó**, KHÔNG hỏi lại cái đã có
+   - VD: Name=Missing, Phone=Missing, Address=Missing → "Để em tạo đơn, anh cho em biết: Họ tên, SĐT và địa chỉ giao hàng nhé!"
+   - VD: Name=Nguyễn Văn A, Phone=Missing → "Anh A ơi, cho em SĐT và địa chỉ giao hàng để em tạo đơn nhé!"
+
+3. **Đã đủ CONTACT_INFO** → Tóm tắt đơn + Xác nhận:
+   ```
+   "📋 Xác nhận đơn hàng:
+    👤 Tên: [tên]
+    📱 SĐT: [phone]
+    📍 Địa chỉ: [address]  
+    🛍️ Sản phẩm: [tên SP] - Size [size] - Màu [màu]
+    💰 Tổng: [giá] VNĐ
+    Anh/chị xác nhận đặt hàng không ạ?"
+   ```
+
+4. **Khách xác nhận** → GỌI TOOL `create_customer_order` với đầy đủ params
+
+**🚫 CẤM:**
+- Upsell/cross-sell KHI khách đã nói "chốt" mà chưa thu thập xong thông tin đặt hàng
+- Tự bịa thông tin khách hàng
+- Bỏ qua bước hỏi CONTACT_INFO
+- Hỏi lại field đã có trong user_insight
+
+---
+
 ## 6. XỬ LÝ KẾT QUẢ TOOL
 
 ### Trường hợp 1: CÓ sản phẩm phù hợp (đúng loại, đúng yêu cầu)
@@ -1520,6 +1560,60 @@ Turn 4: User nói 'xem mẫu khác' → Bot cần tìm váy đen khác, tránh 3
 
 ---
 
+### 8.5. CHECKOUT FLOW — KHI KHÁCH MUỐN ĐẶT HÀNG ⭐⭐⭐
+
+**TRIGGER:** Khách nói "đặt hàng" / "mua" / "order" / "chốt đơn" / "lấy mẫu này"
+
+**⚠️ QUAN TRỌNG: Khi khách muốn đặt hàng → DỪNG TƯ VẤN → CHUYỂN SANG CHECKOUT MODE**
+
+**FLOW BẮT BUỘC:**
+
+1. **XÁC NHẬN SẢN PHẨM:** Bot confirm sản phẩm khách chọn (tên, SKU, giá)
+2. **CHECK CONTACT_INFO:** Đọc user_insight.CONTACT_INFO
+3. **THU THẬP THIẾU:**
+   - Name = "Missing" → Hỏi tên
+   - Phone = "Missing" → Hỏi SĐT
+   - Address = "Missing" → Hỏi địa chỉ giao hàng
+   - **CHỈ HỎI FIELD MISSING, KHÔNG HỎI LẠI CÁI ĐÃ CÓ**
+   - **HỎI TẤT CẢ FIELD MISSING CÙNG 1 LÚC** (không hỏi từng cái một)
+4. **TÓM TẮT + XÁC NHẬN:** Khi đủ info → Tóm tắt đơn hàng → Xin xác nhận
+5. **GỌI TOOL:** Khách confirm → Gọi `create_customer_order`
+
+**❌ TUYỆT ĐỐI KHÔNG (khi khách đã nói đặt hàng):**
+- KHÔNG hỏi thêm về size, cân nặng, style → Dùng info đã có hoặc bỏ qua
+- KHÔNG tiếp tục tư vấn sản phẩm khác
+- KHÔNG hỏi "còn muốn xem gì không" trước khi collect contact info
+
+**VÍ DỤ CHECKOUT:**
+
+Khách: "Ok lấy mẫu [8OT24W025] đi"
+CONTACT_INFO hiện tại: "Name: Missing | Phone: Missing | Address: Missing | Email: Missing"
+
+Bot response:
+```
+"Chốt [8OT24W025] Áo cardigan nỉ nam - 299k cho bạn nhé! 🎉
+
+Để em tạo đơn, bạn cho em biết:
+👤 Họ tên người nhận?
+📱 Số điện thoại?
+📍 Địa chỉ giao hàng?
+
+Em sẽ xác nhận lại trước khi đặt cho bạn!"
+```
+
+**VÍ DỤ CHECKOUT (CÓ SẴN INFO):**
+
+CONTACT_INFO: "Name: Nguyễn Văn Nam | Phone: 0912345678 | Address: Missing | Email: Missing"
+
+Bot response:
+```
+"Chốt [8OT24W025] Áo cardigan nỉ nam - 299k cho anh Nam nhé! 🎉
+
+Em có SĐT 0912345678 rồi. Anh cho em địa chỉ giao hàng để em tạo đơn luôn ạ!"
+```
+
+---
+
 ## 9. FORMAT ĐẦU RA
 
 ### ⚠️ CRITICAL - ĐỌC KỸ PHẦN NÀY:
@@ -1881,28 +1975,28 @@ Bạn PHẢI trả về JSON thuần túy, KHÔNG ĐƯỢC wrap trong markdown b
 
 ---
 
-### Example 12: BOT THỰC HIỆN [NEXT] - Chốt đơn ⭐
+### Example 12: BOT THỰC HIỆN [NEXT] - Chốt đơn + Thu thập CONTACT_INFO ⭐⭐⭐
 
-**CONTEXT:** Turn trước khách nói thích mẫu X. `[NEXT]` ghi: "NẾU khách nói 'ok/thích' → Hướng dẫn chốt đơn"
+**CONTEXT:** Turn trước khách nói thích mẫu X. `[NEXT]` ghi: "NẾU khách nói 'ok/thích' → Chốt đơn + Thu thập CONTACT_INFO"
 
 **Input:** "Ok lấy mẫu 6VP24W010 đi"
 
-**Bot ĐỌC [NEXT] từ turn trước** → Khách confirm → Thực hiện: Hướng dẫn chốt đơn
+**Bot ĐỌC [NEXT] từ turn trước** → Khách confirm → **CHECKOUT MODE:** Confirm sản phẩm + Hỏi CONTACT_INFO thiếu
 
 **Output (RAW JSON - KHÔNG CÓ ```json):**
 
 {{
-    "ai_response": "Tuyệt vời, bạn chọn chuẩn rồi! 🎉 Mẫu [6VP24W010] đang sale chỉ 350k thôi nè!\n\n**Để mình confirm size cho vợ bạn:**\nVợ bạn cao 1m62, nặng 50kg, thường mặc size M → **Size M** là vừa đẹp luôn ạ!\n\n**Bước tiếp theo:**\n1. Bạn vào website canifa.com tìm mã [6VP24W010]\n2. Chọn size M, màu đen\n3. Checkout như bình thường\n\n💡 **Hoặc** bạn liên hệ hotline **1800 6061** để đặt hàng qua điện thoại cũng được ạ!\n\nBạn có cần mình tư vấn thêm gì không? Hay muốn tìm thêm món nào phối với váy này? 😊",
+    "ai_response": "Chốt [6VP24W010] Váy suông basic - 350k cho vợ bạn nhé! 🎉 Mẫu này đang sale từ 420k, size M chuẩn luôn ạ!\n\nĐể em tạo đơn hàng, bạn cho em biết:\n👤 Họ tên người nhận?\n📱 Số điện thoại?\n📍 Địa chỉ giao hàng?\n\nEm sẽ xác nhận lại trước khi đặt cho bạn! 😊",
     "product_ids": ["6VP24W010"],
     "user_insight": {{
         "USER": "Nam, Adult, có vợ.",
         "CONTACT_INFO": "Name: Missing | Phone: Missing | Address: Missing | Email: Missing",
         "TARGET": "Vợ (Nữ, Adult, 1m62/50kg, size M, thích đen, ghét cổ điển).",
-        "GOAL": "ĐÃ CHỐT [6VP24W010] size M.",
+        "GOAL": "CHỐT ĐƠN [6VP24W010] size M - 350k. Đang thu thập CONTACT_INFO.",
         "CONSTRAINS": "Budget: <400k (HARD), Màu: Đen (HARD), Size: M (HARD).",
-        "LATEST_PRODUCT_INTEREST": "[6VP24W010] - ĐÃ CHỐT",
-        "NEXT": "→ HÀNH ĐỘNG NGAY: Sẵn sàng hỗ trợ nếu khách gặp vấn đề khi đặt hàng\n→ NẾU khách muốn mua thêm → Gợi ý áo khoác/phụ kiện phối với váy\n→ NẾU khách cảm ơn → Kết thúc vui vẻ, mời quay lại",
-        "SUMMARY_HISTORY": "Turn 1-5: Tìm váy đen, điều chỉnh budget và style. Turn 6: User confirm chốt [6VP24W010] size M → Bot hướng dẫn mua và gợi ý thêm."
+        "LATEST_PRODUCT_INTEREST": "[6VP24W010] - ĐÃ CHỐT, ĐANG TẠO ĐƠN",
+        "NEXT": "→ HÀNH ĐỘNG NGAY: Chờ khách cung cấp tên + SĐT + địa chỉ\n→ NẾU khách cho đủ info → Tóm tắt đơn hàng + xin xác nhận → Gọi tool create_customer_order\n→ NẾU khách cho 1 phần → Hỏi tiếp phần còn thiếu\n→ NẾU khách đổi ý → Quay lại tư vấn",
+        "SUMMARY_HISTORY": "Turn 1-5: Tìm váy đen, điều chỉnh budget và style. Turn 6: User confirm chốt [6VP24W010] → Bot CHECKOUT MODE: hỏi tên + SĐT + địa chỉ để tạo đơn."
     }}
 }}
 

backend/agent/tool_prompts/brand_knowledge_tool.txt

-Tra cứu TOÀN BỘ thông tin về thương hiệu và dịch vụ của Canifa.
-
-QUY TẮC CỰC QUAN TRỌNG KHI GỌI TOOL:
-- Khi đã quyết định gọi tool, TUYỆT ĐỐI KHÔNG sinh ai_response trước.
-- Chỉ tạo tool_call với đúng tham số, KHÔNG trả lời người dùng trong cùng message đó.
-- Sau khi tool trả kết quả mới được sinh ai_response.
-Sử dụng tool này khi khách hàng hỏi về:
-
-1. THƯƠNG HIỆU & GIỚI THIỆU: Lịch sử hình thành, giá trị cốt lõi, sứ mệnh.
-2. HỆ THỐNG CỬA HÀNG: Tìm địa chỉ, số điện thoại, giờ mở cửa các cửa hàng tại các tỉnh thành (Hà Nội, HCM, Đà Nẵng, v.v.).
-3. CHÍNH SÁCH BÁN HÀNG: Quy định đổi trả, bảo hành, chính sách vận chuyển, phí ship.
-4. KHÁCH HÀNG THÂN THIẾT (KHTT): Điều kiện đăng ký thành viên, các hạng thẻ (Green, Silver, Gold, Diamond), quyền lợi tích điểm, thẻ quà tặng.
-5. HỖ TRỢ & FAQ: Giải đáp thắc mắc thường gặp, chính sách bảo mật, thông tin liên hệ văn phòng, tuyển dụng.
-6. TRA CỨU SIZE (BẢNG KÍCH CỠ):
-   - Hướng dẫn chọn size chuẩn cho nam, nữ, trẻ em dựa trên chiều cao, cân nặng.
-   - ⚠️ KHI KHÁCH ĐƯA SỐ ĐO (cân nặng, chiều cao, số đo 3 vòng) → BẮT BUỘC gọi tool này để tra bảng size, KHÔNG ĐƯỢC tự đoán size.
-   - Nếu khách chỉ đưa cân nặng mà thiếu chiều cao (hoặc ngược lại), hỏi thêm thông tin còn thiếu TRƯỚC khi gọi tool.
-7. GIẢI NGHĨA TỪ VIẾT TẮT: Tự động hiểu các từ viết tắt phổ biến của khách hàng (ví dụ: 'ct' = 'chương trình khuyến mãi/ưu đãi', 'khtt' = 'khách hàng thân thiết', 'store' = 'cửa hàng', 'đc' = 'địa chỉ').
-
-Ví dụ các câu hỏi phù hợp:
-- 'Bên bạn đang có ct gì không?' (Hiểu là: Chương trình khuyến mãi)
-- 'Canifa ở Cầu Giấy địa chỉ ở đâu?'
-- 'Chính sách đổi trả hàng trong bao nhiêu ngày?'
-- 'Làm sao để lên hạng thẻ Gold?'
-- 'Phí vận chuyển đi tỉnh là bao nhiêu?'
-- 'Canifa thành lập năm nào?'
-
-Ví dụ câu hỏi TRA CỨU SIZE (phải gọi tool):
-- 'Cho mình xem bảng size áo nam.'
-- 'Mình nặng 80kg cao 1m75, mặc size gì?'
-- 'Tìm áo cho người bự con tầm 80kg'
-- 'Size XL tương đương bao nhiêu kg?'
-- 'Con mình 8 tuổi cao 1m30, mặc size nào?'
-- 'Mình 65kg 1m68 nên mặc áo size gì?'
-- 'Bảng size quần jean nữ'
-- 'Size M áo polo nam đo ngực bao nhiêu?'
-- 'Mình mập, 90kg mặc được size nào?'
-- 'Cho em hỏi bảng size trẻ em 3-5 tuổi'

backend/agent/tool_prompts/check_is_stock.txt

-Công cụ KIỂM TRA TỒN KHO sản phẩm CANIFA theo mã sản phẩm.
-
-KHI NÀO GỌI TOOL NÀY:
-- Khách hỏi "còn hàng không?", "còn size không?", "check tồn kho"
-- Khách hỏi về MÃ SẢN PHẨM CỤ THỂ kèm từ khóa tồn kho (vd: "8TS24W001 còn size L không?")
-- Khách muốn biết số lượng tồn kho của một hoặc nhiều mã sản phẩm
-
-KHÔNG GỌI TOOL NÀY:
-- Khách tìm kiếm sản phẩm theo mô tả (dùng data_retrieval_tool thay thế)
-- Khách hỏi giá, thông tin sản phẩm (dùng data_retrieval_tool)
-
-QUY TẮC CỰC QUAN TRỌNG KHI GỌI TOOL:
-- Khi đã quyết định gọi tool, TUYỆT ĐỐI KHÔNG sinh ai_response trước.
-- Chỉ tạo tool_call với đúng tham số, KHÔNG trả lời người dùng trong cùng message đó.
-- Sau khi tool trả kết quả mới được sinh ai_response.
-
------ VÍ DỤ CHI TIẾT -----
-
-CASE 1: KIỂM TRA TỒN KHO MÃ CỤ THỂ
-User: "6TE25C019-SK010 mã này còn hàng không?"
--> Gọi check_is_stock với:
-   - skus: "6TE25C019-SK010"
-
-CASE 2: KIỂM TRA NHIỀU MÃ
-User: "Check tồn kho 2 mã: 8TS24W001 và 6ST25W005"
--> Gọi check_is_stock với:
-   - skus: "8TS24W001,6ST25W005"
-
-CASE 3: KIỂM TRA MÃ KÈM SIZE
-User: "Mã 6ST25W005-SE091 còn size M và L không?"
--> Gọi check_is_stock với:
-   - skus: "6ST25W005-SE091"
-   - sizes: "M,L"
-
-CASE 4: KIỂM TRA MÃ BASE (TỰ EXPAND)
-User: "6ST25W005 còn màu nào và size nào?"
--> Gọi check_is_stock với:
-   - skus: "6ST25W005"
-   (Tool sẽ tự động expand ra tất cả các biến thể từ DB)
-
-CÁCH ĐỌC KẾT QUẢ:
-- stock_responses: Danh sách tồn kho từng SKU
-- is_in_stock: true/false - còn hàng hay không
-- qty: số lượng tồn kho
-- Nếu hết hàng -> Gợi ý size/màu khác còn hàng

backend/agent/tool_prompts/promotion_canifa_tool.txt

-Tra cứu danh sách các chương trình khuyến mãi (CTKM) đang diễn ra theo ngày.
-
-QUY TẮC CỰC QUAN TRỌNG KHI GỌI TOOL:
-- Khi đã quyết định gọi tool, TUYỆT ĐỐI KHÔNG sinh ai_response trước.
-- Chỉ tạo tool_call với đúng tham số, KHÔNG trả lời người dùng trong cùng message đó.
-- Sau khi tool trả kết quả mới được sinh ai_response.
-Sử dụng tool này khi khách hàng hỏi về:
-- "Hôm nay có khuyến mãi gì không?"
-- "Đang có chương trình gì hot?"
-- "Ngày mai có giảm giá không?"
-- "Danh sách mã giảm giá hiện tại."
-
-Input:
-- check_date (YYYY-MM-DD hoặc null). Nếu null, mặc định dùng ngày hiện tại.
-
-Output:
-- Danh sách CTKM gồm: Tên chương trình, mô tả, thời gian áp dụng.
-Nếu không có CTKM, hãy thông báo rõ không có chương trình nào đang diễn ra.
\ No newline at end of file

backend/agent/tool_prompts/take_order.prompt.txt

-Công cụ quản lý đơn hàng CANIFA — Tạo đơn & Hủy đơn.
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════
-⚠️⚠️⚠️ QUY TẮC BẮT BUỘC ⚠️⚠️⚠️
-═══════════════════════════════════════════════════════════════
-
-1. CHỈ gọi create_customer_order khi khách ĐÃ XÁC NHẬN muốn đặt hàng
-2. PHẢI thu thập ĐỦ thông tin bắt buộc TRƯỚC KHI gọi tool:
-   - customer_name (họ tên)
-   - phone (số điện thoại)
-   - shipping_address (địa chỉ giao hàng)
-   - total_amount (tổng tiền)
-3. KHÔNG tự bịa thông tin khách hàng — thiếu gì thì HỎI
-4. Xác nhận lại toàn bộ thông tin với khách TRƯỚC KHI tạo đơn
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════
-🛒 TOOL: create_customer_order — TẠO ĐƠN HÀNG
-═══════════════════════════════════════════════════════════════
-
-FLOW CHUẨN (tuần tự):
-1. Khách chọn sản phẩm → Ghi nhận sản phẩm, số lượng, giá
-2. Khách nói "đặt hàng" / "mua" / "order" → CHECK user_insight.CONTACT_INFO
-3. Kiểm tra CONTACT_INFO:
-   ✅ ĐỦ INFO (Name + Phone + Address) → Tóm tắt + xác nhận luôn
-   ❌ THIẾU INFO → CHỈ hỏi những field ghi "Missing", KHÔNG hỏi lại cái đã có
-4. Tóm tắt lại đơn hàng cho khách xác nhận:
-   "📋 Xác nhận đơn hàng:
-    👤 Tên: [tên]
-    📱 SĐT: [phone]
-    📍 Địa chỉ: [address]
-    🛍️ Sản phẩm: [danh sách]
-    💰 Tổng: [total] VNĐ
-    Anh/chị xác nhận đặt hàng không ạ?"
-5. Khách xác nhận → GỌI TOOL create_customer_order
-6. Tool trả về order_id → Thông báo cho khách
-
-⚡ VÍ DỤ: CONTACT_INFO có sẵn
-- user_insight.CONTACT_INFO = "Name: Nguyễn Văn Nam | Phone: 0912345678 | Address: Cầu Giấy, HN | Email: Missing"
-- Khách nói "Chốt đơn" → Bot tóm tắt luôn:
-  "Em xác nhận đơn hàng:
-   👤 Tên: Nguyễn Văn Nam
-   📱 SĐT: 0912345678
-   📍 Giao đến: Cầu Giấy, HN
-   🛍️ Sản phẩm: ...
-   💰 Tổng: ...VNĐ
-   Anh xác nhận nhé?"
-
-⚡ VÍ DỤ: CONTACT_INFO thiếu 1 phần
-- user_insight.CONTACT_INFO = "Name: Nguyễn Văn Nam | Phone: Missing | Address: Missing | Email: Missing"
-- Khách nói "Chốt đơn" → Bot CHỈ hỏi SĐT + Địa chỉ (đã biết tên rồi):
-  "Dạ anh Nam ơi! Để em tạo đơn, anh cho em SĐT và địa chỉ giao hàng nhé!"
-
-THAM SỐ:
-- customer_name (bắt buộc): Họ tên đầy đủ
-- phone (bắt buộc): Số điện thoại (VD: 0912345678)
-- shipping_address (bắt buộc): Địa chỉ giao hàng chi tiết
-- total_amount (bắt buộc): Tổng tiền đơn hàng (VND)
-- email (tùy chọn): Email khách hàng
-- order_items (tùy chọn): Danh sách sản phẩm, mỗi item gồm:
-  + product_name: Tên sản phẩm
-  + quantity: Số lượng
-  + price: Giá mỗi sản phẩm
-
-⚠️ LƯU Ý total_amount:
-- Nếu có order_items → Tính tổng = SUM(quantity × price) cho từng item
-- Nếu khách nói giá cụ thể → Dùng giá khách nói
-- Nếu có giá từ tool search trước đó → Dùng giá đã tìm được (ưu tiên sale_price nếu có)
-
-VÍ DỤ GỌI TOOL:
-{
-  "customer_name": "Nguyễn Văn A",
-  "phone": "0912345678",
-  "shipping_address": "123 Nguyễn Huệ, Q1, TP.HCM",
-  "total_amount": 598000,
-  "email": "a@gmail.com",
-  "order_items": [
-    {"product_name": "Áo phông nam Basic", "quantity": 2, "price": 299000}
-  ]
-}
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════
-🚫 TOOL: cancel_order — HỦY ĐƠN HÀNG
-═══════════════════════════════════════════════════════════════
-
-FLOW CHUẨN:
-1. Khách nói "hủy đơn" / "cancel" → Hỏi mã đơn hàng (order_id)
-2. Hỏi số điện thoại để xác minh
-3. GỌI TOOL cancel_order
-4. Thông báo kết quả cho khách
-
-THAM SỐ:
-- order_id (bắt buộc): Mã đơn hàng (VD: ORD-ABC12345)
-- phone (bắt buộc): SĐT xác minh (phải khớp với SĐT khi đặt)
-
-QUY TẮC HỦY:
-- Chỉ hủy được đơn có trạng thái 'pending'
-- Đơn đang 'processing', 'shipped', 'completed' → KHÔNG hủy được
-- Đơn đã 'cancelled' → Thông báo đã hủy trước đó
-- SĐT không khớp → Từ chối hủy
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════
-💡 USER_INSIGHT.CONTACT_INFO — Tận dụng thông tin có sẵn
-═══════════════════════════════════════════════════════════════
-
-LUÔN kiểm tra user_insight.CONTACT_INFO TRƯỚC khi hỏi khách:
-- Field nào đã có (KHÔNG phải "Missing") → KHÔNG hỏi lại, dùng luôn
-- Field nào ghi "Missing" → Mới hỏi khách
-- Xác nhận với khách: "Em thấy anh/chị là [Name], SĐT [Phone], giao về [Address]. Đúng chưa ạ?"
-- Khách muốn đổi → Cập nhật CONTACT_INFO và dùng info mới
-
-═══════════════════════════════════════════════════════════════
-📝 MẪU TRẢ LỜI
-═══════════════════════════════════════════════════════════════
-
-✅ TẠO ĐƠN THÀNH CÔNG:
-"🎉 Đơn hàng [order_id] đã được tạo thành công!
-📋 Chi tiết:
-- Sản phẩm: [items]
-- Tổng: [total] VNĐ
-- Giao đến: [address]
-Chúng tôi sẽ liên hệ xác nhận qua SĐT [phone] sớm nhất ạ!"
-
-❌ TẠO ĐƠN THẤT BẠI:
-"Rất tiếc, có lỗi khi tạo đơn hàng. Anh/chị vui lòng thử lại hoặc liên hệ hotline 1800 6996 để được hỗ trợ ạ."
-
-✅ HỦY ĐƠN THÀNH CÔNG:
-"Đơn hàng [order_id] đã được hủy thành công. Nếu cần hỗ trợ thêm, anh/chị cứ nhắn em nhé!"
-
-❌ KHÔNG HỦY ĐƯỢC:
-"Rất tiếc, đơn hàng [order_id] [lý do] nên không thể hủy. Anh/chị liên hệ hotline 1800 6996 để được hỗ trợ ạ."

backend/agent/tools/brand_knowledge_tool.py

@@ -4,7 +4,8 @@ import logging
 from langchain_core.tools import tool
 from pydantic import BaseModel, Field
 
-from agent.prompt_utils import read_tool_prompt
+
+
 from common.embedding_service import create_embedding_async
 from common.starrocks_connection import get_db_connection
 
@@ -64,5 +65,3 @@ async def canifa_knowledge_search(query: str) -> str:
         logger.error(f"❌ Error in canifa_knowledge_search: {e}")
         return "Tôi đang gặp khó khăn khi truy cập kho kiến thức. Bạn muốn hỏi về sản phẩm gì khác không?"
 
-
-canifa_knowledge_search.__doc__ = read_tool_prompt("brand_knowledge_tool") or canifa_knowledge_search.__doc__

backend/agent/tools/check_is_stock.py

@@ -9,7 +9,8 @@ import httpx
 from langchain_core.tools import tool
 from pydantic import BaseModel, Field
 
-from agent.prompt_utils import read_tool_prompt
+
+
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -83,9 +84,3 @@ async def check_is_stock(skus: str) -> str:
     
     return json.dumps(stock_data, ensure_ascii=False)
 
-
-# Load dynamic docstring from file
-dynamic_prompt = read_tool_prompt("check_is_stock")
-if dynamic_prompt:
-    check_is_stock.__doc__ = dynamic_prompt
-    check_is_stock.description = dynamic_prompt

backend/agent/tools/data_retrieval_tool.py

@@ -21,7 +21,8 @@ from common.starrocks_connection import get_db_connection
 # Setup Logger
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-from agent.prompt_utils import read_tool_prompt
+
+
 
 
 class SearchItem(BaseModel):
@@ -246,9 +247,3 @@ async def data_retrieval_tool(searches: list[SearchItem]) -> str:
     return json.dumps(output, ensure_ascii=False, default=str)
 
 
-# Load dynamic docstring
-# Load dynamic docstring
-dynamic_prompt = read_tool_prompt("data_retrieval_tool")
-if dynamic_prompt:
-    data_retrieval_tool.__doc__ = dynamic_prompt
-    data_retrieval_tool.description = dynamic_prompt

backend/agent/tools/promotion_canifa_tool.py

@@ -5,7 +5,8 @@ from langchain_core.tools import tool
 from pydantic import BaseModel, Field
 
 from common.starrocks_connection import get_db_connection
-from agent.prompt_utils import read_tool_prompt
+
+
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -71,6 +72,3 @@ async def canifa_get_promotions(check_date: str = None) -> str:
     except Exception as e:
         logger.error(f"❌ Error in canifa_get_promotions: {e}")
         return "Xin lỗi, tôi không thể lấy danh sách khuyến mãi lúc này."
-
-# Load dynamic docstring
-canifa_get_promotions.__doc__ = read_tool_prompt("promotion_canifa_tool") or canifa_get_promotions.__doc__

backend/api/prompt_route.py

-from fastapi import APIRouter, HTTPException, Request
-from pydantic import BaseModel
-import os
-import re
-from agent.graph import reset_graph
-from common.cache import bump_prompt_version
-
-router = APIRouter()
-
-PROMPT_FILE_PATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../agent/system_prompt.txt")
-
-# Allowed variables in prompt (single braces OK for these)
-ALLOWED_VARIABLES = {"date_str"}
+from fastapi import APIRouter, HTTPException, Request
+from pydantic import BaseModel
+import re
+from agent.graph import reset_graph
+from agent.prompt import create_system_prompt_version, get_system_prompt_template, write_system_prompt_file
+from common.cache import bump_prompt_version
+
+router = APIRouter()
+
+# Allowed variables in prompt (single braces OK for these)
+ALLOWED_VARIABLES = {"date_str"}
 
 class PromptUpdateRequest(BaseModel):
     content: str
@@ -33,27 +31,23 @@ def validate_prompt_braces(content: str) -> tuple[bool, list[str]]:
 
 from common.rate_limit import rate_limit_service
 
-@router.get("/api/agent/system-prompt")
-async def get_system_prompt_content(request: Request):
-    """Get current system prompt content"""
-    try:
-        if os.path.exists(PROMPT_FILE_PATH):
-            with open(PROMPT_FILE_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
-                content = f.read()
-            return {"status": "success", "content": content}
-        else:
-            return {"status": "error", "message": "Prompt file not found"}
-    except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+@router.get("/api/agent/system-prompt")
+async def get_system_prompt_content(request: Request):
+    """Get current system prompt content (prefer Langfuse, fallback local)."""
+    try:
+        content = get_system_prompt_template()
+        return {"status": "success", "content": content}
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
 
 
 @router.post("/api/agent/system-prompt")
 @rate_limit_service.limiter.limit("10/minute")
-async def update_system_prompt_content(request: Request, body: PromptUpdateRequest):
-    """Update system prompt content"""
-    try:
-        # Validate braces
-        is_valid, problematic = validate_prompt_braces(body.content)
+async def update_system_prompt_content(request: Request, body: PromptUpdateRequest):
+    """Update system prompt content (Langfuse + local fallback snapshot)."""
+    try:
+        # Validate braces
+        is_valid, problematic = validate_prompt_braces(body.content)
         
         if not is_valid:
             # Return warning but still allow save
@@ -62,29 +56,42 @@ async def update_system_prompt_content(request: Request, body: PromptUpdateReque
                 f"Nếu đây là JSON, hãy dùng {{{{ }}}} thay vì {{ }}. "
                 f"Prompt vẫn được lưu nhưng có thể gây lỗi khi chat."
             )
-        else:
-            warning = None
-            
-        # 1. Update file
-        with open(PROMPT_FILE_PATH, "w", encoding="utf-8") as f:
-            f.write(body.content)
-            
-        # 2. Bump prompt version in Redis (ALL workers will detect this)
-        new_version = await bump_prompt_version()
-        
-        # 3. Reset local worker's Graph Singleton (immediate effect for this worker)
-        reset_graph()
-        
-        response = {
-            "status": "success", 
-            "message": f"System prompt updated. Version: {new_version}. All workers will reload on next request.",
-            "prompt_version": new_version
-        }
-        if warning:
-            response["warning"] = warning
-            
-        return response
-    except Exception as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+        else:
+            warning = None
+            
+        # 1. Update Langfuse prompt version (if available)
+        langfuse_version = create_system_prompt_version(body.content)
+
+        # 2. Always persist local snapshot as fallback
+        local_saved = write_system_prompt_file(body.content)
+
+        if langfuse_version is None and not local_saved:
+            raise HTTPException(status_code=500, detail="Failed to update prompt in both Langfuse and local fallback.")
+            
+        # 3. Bump prompt version in Redis (compatibility signal across workers)
+        new_version = await bump_prompt_version()
+        
+        # 4. Reset local worker's Graph Singleton (immediate effect for this worker)
+        reset_graph()
+        
+        response = {
+            "status": "success", 
+            "message": "System prompt updated. All workers will reload on next request.",
+            "prompt_version": new_version
+        }
+
+        if langfuse_version is not None:
+            response["langfuse_version"] = langfuse_version
+        else:
+            response["note"] = "Langfuse unavailable, fallback to local prompt file."
+
+        if warning:
+            response["warning"] = warning
+            
+        return response
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
 
 

backend/api/tool_prompt_route.py

@@ -2,7 +2,7 @@ from fastapi import APIRouter, HTTPException, Request
 from pydantic import BaseModel
 
 from agent.graph import reset_graph
-from agent.prompt_utils import list_tool_prompts, read_tool_prompt, write_tool_prompt
+from agent.prompt_utils import list_tool_prompts, read_tool_prompt, TOOL_PROMPT_LANGFUSE_MAP
 
 router = APIRouter()
 
@@ -13,23 +13,21 @@ class ToolPromptUpdateRequest(BaseModel):
 
 @router.get("/api/agent/tool-prompts")
 async def get_tool_prompts_list(request: Request):
-    """List all available tool prompt files."""
+    """List all available tool prompts (from Langfuse mapping)."""
     try:
-        files = list_tool_prompts()
-        return {"status": "success", "files": files}
+        names = list_tool_prompts()
+        return {"status": "success", "files": names}
     except Exception as e:
         raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
 
 
 @router.get("/api/agent/tool-prompts/{filename}")
 async def get_tool_prompt_content(filename: str, request: Request):
-    """Get content of a specific tool prompt file."""
+    """Get content of a specific tool prompt from Langfuse."""
     try:
         content = read_tool_prompt(filename)
-        if not content:
-            # Try appending .txt if not present
-            if not filename.endswith(".txt"):
-                content = read_tool_prompt(filename + ".txt")
+        if not content and not filename.endswith(".txt"):
+            content = read_tool_prompt(filename + ".txt")
 
         return {"status": "success", "content": content}
     except Exception as e:
@@ -38,20 +36,38 @@ async def get_tool_prompt_content(filename: str, request: Request):
 
 @router.post("/api/agent/tool-prompts/{filename}")
 async def update_tool_prompt_content(filename: str, request: Request, body: ToolPromptUpdateRequest):
-    """Update content of a tool prompt file and reset graph."""
+    """Create a new prompt version in Langfuse and reset graph."""
     try:
-        # Ensure filename is safe (basic check)
         if ".." in filename or "/" in filename or "\\" in filename:
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid filename")
 
-        success = write_tool_prompt(filename, body.content)
-        if not success:
-            raise HTTPException(status_code=500, detail="Failed to write file")
+        lookup_key = filename.removesuffix(".txt")
+        langfuse_name = TOOL_PROMPT_LANGFUSE_MAP.get(lookup_key)
+        if not langfuse_name:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail=f"No Langfuse mapping for '{filename}'")
 
-        # Reset Graph to reload tools with new prompts
+        from common.langfuse_client import get_langfuse_client
+
+        client = get_langfuse_client()
+        if not client:
+            raise HTTPException(status_code=503, detail="Langfuse client not available")
+
+        prompt = client.create_prompt(
+            name=langfuse_name,
+            prompt=body.content,
+            labels=["production"],
+            type="text",
+        )
+        version = getattr(prompt, "version", "?")
+
+        # Reset Graph to pick up new prompts on next request
         reset_graph()
 
-        return {"status": "success", "message": f"Tool prompt {filename} updated successfully. Graph reloaded."}
+        return {
+            "status": "success",
+            "message": f"Tool prompt '{langfuse_name}' updated to v{version}. Graph reloaded.",
+            "version": version,
+        }
     except HTTPException:
         raise
     except Exception as e:

cdcdccdc @ f5deb28b

-Subproject commit f5deb28b0f9f83c6c3ea53cdd9e68f5c1a5fcbe7

chatbot-rsa @ d6b45f42

-Subproject commit d6b45f42c45f8f1c5957894201bff23f140da1a2

scripts/push_prompts_to_langfuse.py

+"""Push all prompts to Langfuse project chatbot-canifa-order."""
+import requests
+import base64
+import os
+
+# chatbot-canifa-order API keys
+PUBLIC_KEY = "pk-lf-3976e348-df92-4afb-a505-06fa1f0865c2"
+SECRET_KEY = "sk-lf-031dea6b-f764-4c5d-a2e8-e091459c98af"
+BASE_URL = "http://172.16.2.207:3009"
+
+auth = base64.b64encode(f"{PUBLIC_KEY}:{SECRET_KEY}".encode()).decode()
+headers = {
+    "Authorization": f"Basic {auth}",
+    "Content-Type": "application/json"
+}
+
+PROMPTS_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "backend", "agent")
+TOOL_DIR = os.path.join(PROMPTS_DIR, "tool_prompts")
+
+
+def read_file(path):
+    with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
+        return f.read()
+
+
+def push_prompt(name, content, tags, commit_msg):
+    payload = {
+        "name": name,
+        "type": "text",
+        "prompt": content,
+        "labels": ["production"],
+        "tags": tags,
+        "commitMessage": commit_msg,
+    }
+    r = requests.post(f"{BASE_URL}/api/public/v2/prompts", headers=headers, json=payload, timeout=30)
+    if r.status_code == 201:
+        data = r.json()
+        print(f"✅ {name} → v{data.get('version', '?')} (labels: {data.get('labels', [])})")
+    else:
+        print(f"❌ {name} → {r.status_code}: {r.text[:200]}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    prompts = [
+        {
+            "name": "canifa-stylist-system-prompt",
+            "file": os.path.join(PROMPTS_DIR, "system_prompt.txt"),
+            "tags": ["canifa", "system-prompt"],
+            "commit": "Sync system_prompt.txt - 2026-02-24",
+        },
+        {
+            "name": "canifa-tool-data-retrieval",
+            "file": os.path.join(TOOL_DIR, "data_retrieval_tool.txt"),
+            "tags": ["canifa", "tool-prompt"],
+            "commit": "Sync data_retrieval_tool.txt - 2026-02-24",
+        },
+        {
+            "name": "canifa-tool-brand-knowledge",
+            "file": os.path.join(TOOL_DIR, "brand_knowledge_tool.txt"),
+            "tags": ["canifa", "tool-prompt"],
+            "commit": "Sync brand_knowledge_tool.txt - 2026-02-24",
+        },
+        {
+            "name": "canifa-tool-check-stock",
+            "file": os.path.join(TOOL_DIR, "check_is_stock.txt"),
+            "tags": ["canifa", "tool-prompt"],
+            "commit": "Sync check_is_stock.txt - 2026-02-24",
+        },
+        {
+            "name": "canifa-tool-promotion",
+            "file": os.path.join(TOOL_DIR, "promotion_canifa_tool.txt"),
+            "tags": ["canifa", "tool-prompt"],
+            "commit": "Sync promotion_canifa_tool.txt - 2026-02-24",
+        },
+        {
+            "name": "canifa-tool-take-order",
+            "file": os.path.join(TOOL_DIR, "take_order.prompt.txt"),
+            "tags": ["canifa", "tool-prompt"],
+            "commit": "Sync take_order.prompt.txt - 2026-02-24",
+        },
+    ]
+
+    print(f"🚀 Pushing {len(prompts)} prompts to Langfuse (chatbot-canifa-order)...\n")
+    for p in prompts:
+        content = read_file(p["file"])
+        push_prompt(p["name"], content, p["tags"], p["commit"])
+    print(f"\n🎉 Done!")