北京
本教程是 Gate of AI 的 Agentic Workflows 深度系列之一。完整技术拆解、交互式代码沙箱与阿拉伯语原文，请参阅原始文章。这里我们聚焦一个目标：用 FastAPI 搭建一个安全、可审计的工单路由基础服务，具备严格的请求校验、确定性升级策略、SQLite 审计记录，以及一个可安全接入已验证 Mistral API 的集成边界。
开始前有一条重要准确性提示：原始资料确认 Mistral AI 是一家位于巴黎的 AI 公司，并称其为 OpenAI 的竞争对手；但它没有提供官方 API 文档、支持的模型 ID、Python SDK 包详情、chat-completion 方法签名、结构化输出参数、定价、区域托管承诺或部署保证。因此，本教程不会把未经核实的 Mistral SDK 代码当作生产就绪的事实来展示。
我们的做法是：先构建一个完整的 FastAPI 工单路由服务，内置确定性本地分类器，并定义清晰的服务商边界。等你查阅当前官方 Mistral 文档、完成自己的评估之后，再用与你的账号和已批准模型匹配的 Mistral 集成替换本地分类器。
相比把未经验证的模型别名、SDK 方法或 JSON 模式选项直接复制到面向客户的工作流中，这种工程方式安全得多。而且，输入契约、审计存储、授权、路由策略、测试和运营控制等其余部分，无论你未来接入哪家经批准的服务商或模型，都依然有效。
你将构建的服务会暴露 POST /tickets/classify 接口。客户端提交包含工单 ID、主题、正文、客户等级和来源的工单。服务会校验请求、将其分类到有限分类体系、应用确定性升级规则、在 SQLite 中记录审计事件，并返回工单分类和升级建议。
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