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PayResQ 是为 Razorpay 的 AI Buildathon（Track 03）构建的 AI 驱动支付恢复智能体。它针对延迟授权问题：当 UPI/银行卡支付在交易中途被中断时，客户的钱可能已被扣除，但商户系统没有收到明确确认，使支付最长三天处于模糊状态。简单的系统要么过早重试，有重复扣款的风险，要么让客户得不到任何解释。

该系统检测模糊或失败的支付状态，针对每种情况推理出合适的应对措施，执行它，通知客户，并记录每一项决策以形成完整的审计轨迹。其流水线从支付事件开始，经过确定性分类、仅对真正模糊的情况使用 LLM 推理、有界且受控的执行（自动重试、等待并安抚、通知或升级），再到记录在 Supabase 审计轨迹中。LLM 从不直接行动；它只提出诊断，由单独的确定性层决定是否执行，并设有防重复执行的保护。

FastAPI 后端接收真实的 Razorpay webhook 事件（payment.failed、payment.captured），验证其签名，并自动让它们走完整个流水线。部署在 Vercel 上的 React 仪表盘是实时的，而不是静态示意图，并包含一个“Simulate a live payment”面板，可通过已部署的后端触发真实事件，从而实时观察其被分类、推理和记录的过程。

一次完整的批量运行处理了包含 80 个模拟 Razorpay 风格支付事件的 82 个事件批次，外加通过 API 和 webhook 实时验证的真实 Razorpay 测试模式支付。技术栈包括部署在 Render 上的 Python 和 FastAPI、部署在 Vercel 上的 React（Vite）、带 HMAC 验证 webhook 的 Razorpay 测试模式 API、通过 OpenRouter 选择性使用的 LLM、用于审计日志的 Supabase（Postgres），以及用于图表的 Recharts。