Agent de support client IA avec intégration API LiveAgent

Ce workflow est conçu pour automatiser, rationaliser et faire évoluer le processus de support client et de recommandation de produits, en exploitant des intégrations API, la recherche documentaire, des modèles de langage et le traitement dynamique des données. Vous trouverez ci-dessous un aperçu détaillé de sa structure, de ses composants et de l’automatisation qu’il propose.

Aperçu et objectif

L’objectif principal de ce flux est d’agir comme un assistant intelligent automatisé pour le support client et le shopping d’une entreprise, en utilisant une IA avancée (LLM OpenAI), la construction dynamique de prompts, des appels API et la recherche documentaire. Il est conçu pour répondre aux demandes des clients, récupérer des connaissances pertinentes, recommander des produits et escalader vers des agents humains si besoin — le tout avec un ton amical, professionnel et un rendu structuré.

Un tel workflow permet une interaction client évolutive et cohérente, réduit les efforts manuels et garantit des réponses de support de haute qualité, même en cas de forte demande.

Structure du workflow et étapes clés

1. Entrée et historique de chat

• Le nœud Chat Input collecte les messages des utilisateurs et les pièces jointes comme point de départ.
• Le nœud Chat History récupère les N derniers messages et fournit le contexte de la conversation, permettant des réponses personnalisées et contextualisées.

2. Construction des prompts

• Les Prompt Templates génèrent dynamiquement les URLs d’API en utilisant l’entrée utilisateur et l’historique de chat. Par exemple :
  • Un modèle construit une URL pour récupérer les données de conversation depuis LiveAgent (remplacez YOURLINK par votre domaine réel).
  • Un autre modèle sert à poster de nouveaux messages vers LiveAgent.
• Des Notes sont incluses comme rappels pour insérer les clés API ou mettre à jour le lien LiveAgent dans les modèles.

3. Requêtes API

• Le workflow utilise deux nœuds API Request :
  • Un pour récupérer les informations de conversation (requêtes GET).
  • Un autre pour envoyer des messages ou interagir avec la conversation (requêtes POST).
• Les nœuds Create Data construisent dynamiquement les paramètres de requête ou le corps des données pour ces appels API (par exemple, inclure les clés API ou le contenu du message).

4. Analyse et traitement des données

• Les nœuds Parse Data convertissent les réponses API de données structurées en texte brut, en utilisant éventuellement des modèles pour le formatage.
• Cela permet de rendre les résultats des appels API exploitables pour un traitement IA ultérieur ou pour affichage à l’utilisateur.

5. Recherche de connaissances

• Document Retriever est un outil intégré qui recherche dans une base de connaissances ou un référentiel documentaire selon la requête de l’utilisateur, renvoyant les documents, extraits ou liens les plus pertinents.
• Il fournit les connaissances comme ressource pour l’agent IA, garantissant des réponses fondées sur le savoir de l’entreprise.

6. Génération IA et post-traitement

• Les nœuds LLM OpenAI (deux avec des configurations différentes) donnent accès à des modèles de langage avancés (ex : GPT-4.1) pour générer des réponses et extraire des informations structurées.
• Le nœud Generator utilise le LLM pour extraire des sections spécifiques (ex : « Aperçu ») à partir des réponses API traitées.

7. Raisonnement orchestré par l’agent

• Tool Calling Agent est le moteur central de raisonnement :
  • Reçoit l’entrée traitée, l’historique de chat et l’accès aux outils (comme le Document Retriever).
  • Utilise un prompt système détaillé pour garantir des réponses alignées avec les politiques, le ton et la structure de l’entreprise.
  • Décide dynamiquement s’il faut répondre à partir de la base de connaissances, poser des questions de clarification, ou escalader vers un agent humain.
  • Veille à ce que la sortie soit concise (100–200 tokens), bien formatée et dans la langue préférée du client.

8. Affichage des réponses

• Les nœuds Chat Output affichent le message final généré ou traité par l’IA à l’utilisateur.
• Le workflow supporte plusieurs points de sortie pour différents stades (ex : après la génération IA, après le raisonnement de l’agent, etc.).

Relations entre composants (tableau simplifié)

Pourquoi ce flux est utile pour l’automatisation et la montée en charge

• Cohérence : Garantit à chaque client des réponses exactes, conformes à la politique et à l’image de marque, quelle que soit la charge.
• Scalabilité : Gère un nombre illimité de conversations simultanées, en s’appuyant sur l’IA et les outils automatisés plutôt que sur les seuls agents humains.
• Efficacité : Réduit le travail manuel des agents en automatisant la recherche d’informations, la génération de réponses et même la logique d’escalade.
• Personnalisation : Intègre l’historique du chat et le contexte pour des réponses adaptées.
• Extensibilité : Facile à adapter ou enrichir (modification des prompts, ajout d’intégrations API, mise à jour des sources de connaissances, etc.).
• Multilingue : L’agent IA peut répondre dans la langue préférée du client, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.

Points clés de la logique d’automatisation

• Gestion dynamique des entrées : Le flux adapte ses appels API et requêtes de connaissances selon l’entrée utilisateur et le contexte de la conversation.
• Raisonnement conditionnel : L’agent choisit la meilleure source (base de connaissances, API ou escalade humaine) pour chaque réponse.
• Sortie structurée : Imposition de réponses courtes, bien formatées et engageantes, avec puces, texte en gras et emojis.
• Sécurité : Rappel d’insérer les clés API en toute sécurité et de mettre à jour les liens spécifiques à l’entreprise.
• Boucles de feedback : L’agent peut poser des questions de clarification ou passer au support humain si l’automatisation ne permet pas de résoudre le problème.

Résumé

Ce workflow constitue une automatisation robuste et modulaire pour le support client et la recommandation de produits assistés par IA. Il combine l’entrée de chat, l’intégration API dynamique, la recherche documentaire et des modèles de langage avancés au sein d’un agent orchestrateur unique. En automatisant les tâches répétitives et en s’appuyant sur l’IA pour le raisonnement, il permet à votre support de monter en charge efficacement tout en maintenant un haut niveau de service et de personnalisation.