KI-Agent-gestützter Kundenservice-Workflow

Dieser Workflow implementiert einen skalierbaren, KI-gestützten Kundenservice-Chatbot, der Benutzeranfragen effizient bearbeitet, intelligente Antworten durch Informationsabruf und Websuche liefert und Gespräche bei Bedarf nahtlos an menschliche Support-Agenten weiterleitet. Das System ist für Automatisierung und hohe Anpassungsfähigkeit strukturiert und eignet sich damit ideal für Organisationen, die ihren Kundensupport verbessern und manuelle Aufwände reduzieren möchten.

Workflow-Überblick

Der Ablauf basiert auf mehreren miteinander verbundenen Komponenten (Knoten), die gemeinsam Folgendes bieten:

• Automatisierter Kundensupport durch KI und Informationsabruf-Tools.
• Live-Chatverlauf-Management für kontextbezogene Antworten.
• Websuche und Dokumentenabruf zur Beantwortung eines breiten Spektrums an Anfragen.
• Übergabe an menschliche Agenten, wenn persönliche Betreuung erforderlich ist.

Schritt-für-Schritt-Prozess

1. Begrüßung und Chat-Start

• Chat-Opened-Trigger: Erkennt, wenn ein Benutzer die Chat-Oberfläche öffnet.

• Message Widget: Zeigt eine freundliche Willkommensnachricht an:

  👋 Willkommen beim KI-Kundenservice-Chatbot!
  Ich bin hier, um Ihnen mit KI-gestützten Antworten 🤖 bei allen Fragen oder Problemen zu helfen. Wenn Sie weitere Unterstützung benötigen, übergebe ich das Gespräch nahtlos an einen menschlichen Agenten für eine individuellere Betreuung.
  Stellen Sie mir gerne Ihre Fragen – legen wir los! ✨💬

• Chat Output: Präsentiert die Willkommensnachricht in der Chat-Oberfläche für den Nutzer.

2. Bearbeitung von Nutzereingaben

• Chat Input: Erfasst Nachrichten und Dateianhänge des Nutzers.
• Chat History: Speichert bis zu 15 vorherige Chatnachrichten (mit einem Limit von 4000 Tokens), um dem KI-Agenten Kontext für die Antworten zu liefern.

3. Wissensabruf und Tool-Integration

Um Benutzeranfragen intelligent zu beantworten, kann der KI-Agent auf mehrere Quellen zugreifen:

• Document Retriever: Durchsucht interne Wissensdatenbanken oder Dokumenten-Repositorien.
• Google Search: Führt Live-Websuchen durch, um aktuelle Informationen zu finden, gibt URLs und zusammengefasste Inhalte zurück.
• URL Retriever: Extrahiert vollständige Inhalte aus URLs, die bei Google-Suchen gefunden werden.
• Contact Human Assist Tool: Bietet dem Nutzer Optionen, um per E-Mail oder Website-Link (z. B. support@flowhunt.io , https://www.flowhunt.io ) Kontakt zu einem menschlichen Agenten aufzunehmen.

4. Antwortgenerierung durch den KI-Agenten

• Tool Calling Agent: Der KI-Agent steuert den Antwortprozess:

  • Erhält Benutzereingaben und den Chatverlauf.
  • Nutzt angeschlossene Tools (Dokumentenabruf, Websuche, URL Retriever, menschliche Assistenz), um die bestmöglichen Informationen zu sammeln.
  • Wird durch den System-Prompt geleitet:

    Dein Ziel ist es, alle Fragen zu beantworten und dem Nutzer bei allen gewünschten Aufgaben zu helfen.

• Chat Output: Die vom KI-Agenten generierte Antwort wird dem Nutzer im Chat angezeigt.

Zentrale Komponenten und ihre Aufgaben

Vorteile für Skalierung und Automatisierung

• Konsistenter, schneller Support: Automatisiert Antworten auf wiederkehrende oder einfache Anfragen, sodass menschliche Agenten sich auf komplexe Fälle konzentrieren können.
• Kontextuelle Intelligenz: Nutzt den Chatverlauf für präzisere und relevantere Antworten.
• Umfassender Informationszugriff: Verbindet interne Dokumentation, Live-Websuche und URL-Auswertung für maximale Antwortabdeckung.
• Nahtlose Übergabe an Menschen: Wenn die Automatisierung nicht ausreicht, ermöglicht der Workflow eine einfache Übergabe an einen menschlichen Agenten – für maximale Kundenzufriedenheit.
• Skalierbarkeit: Unterstützt parallele Unterhaltungen und reduziert so Engpässe im Kundenservice.

Ideale Anwendungsfälle

• Kundensupport für SaaS-Plattformen, E-Commerce oder Dienstleister.
• Interne Helpdesks für Mitarbeitende (IT, HR etc.).
• Jede Anwendung, die einen 24/7-intelligenten Chat-Support mit optionaler menschlicher Beteiligung benötigt.

Dieser Workflow automatisiert große Teile des Kundenservice-Prozesses und stellt sicher, dass Nutzer schnelle, präzise und kontextbezogene Unterstützung erhalten – mit der Sicherheit, bei Bedarf an menschliche Experten eskalieren zu können. Ideal für Organisationen, die ihren Support effizient skalieren möchten, ohne Qualitätseinbußen hinzunehmen.