Descrizione Workflow: Gestione Scalabile e Automatizzata di Email e Chat Aziendali

Questo workflow è progettato per automatizzare e scalare la gestione, classificazione e smistamento di email e messaggi chat aziendali, con particolare attenzione agli scenari di supporto clienti. Utilizza una combinazione di classificazione AI, logica condizionale, integrazioni API e risposte degli agenti contestualizzate, risultando estremamente utile per le organizzazioni che vogliono ottimizzare il supporto clienti, rilevare spam e integrare agenti AI con sistemi esterni come LiveAgent.

Panoramica Generale

Il flusso comprende due rami principali:

1. Rilevamento Spam e Smistamento Messaggi: Classifica automaticamente i messaggi in arrivo come spam o meno e li smista di conseguenza per garantire una gestione efficiente e ridurre il filtraggio manuale.
2. Agente AI Contestuale per il Supporto Clienti: Sfrutta il recupero documentale esterno e un agente avanzato “tool-calling” per fornire risposte di supporto clienti accurate, ricche di contesto e conformi alle policy.

Struttura Dettagliata del Flusso

1. Rilevamento Spam e Smistamento

• Input: I messaggi vengono ricevuti tramite un nodo di input chat.
• Costruzione Prompt: Un template di prompt viene compilato con il messaggio in arrivo e inviato a un nodo di richiesta API (configurato per LiveAgent o sistemi simili).
• Estrazione Testo: La risposta API viene analizzata per estrarre il contenuto rilevante tramite un nodo di parsing.
• Classificazione Spam LLM: Il messaggio estratto viene inviato a un modello OpenAI GPT-4.1 con un prompt di sistema che lo istruisce a restituire “sì” se il messaggio è spam (es. promozioni, offerte non richieste) o “no” se è rilevante per il business.
• Smistamento Condizionale:
  • Se il messaggio è classificato come spam (“sì”), un template di prompt genera una notifica standard di spam, che viene restituita in chat.
  • Se il messaggio non è spam (“no”), prosegue verso un agente di supporto AI contestuale per la gestione successiva.

Tabella Logica Smistamento Spam:

2. Agente AI Contestuale di Supporto Clienti

• Recupero Documentale: Quando un messaggio non è spam, il flusso recupera documenti rilevanti dalla knowledge base, filtrati per categorie e date, per garantire informazioni aggiornate e contestuali.
• Integrazione Cronologia Chat: Viene recuperata la cronologia recente della chat per fornire contesto alle risposte dell’agente, garantendo continuità e pertinenza.
• Orchestrazione Agente LLM: Un modello Anthropic Claude Sonnet 4 alimenta un Tool Calling Agent, a cui viene fornito un dettagliato messaggio di sistema che delinea policy rigorose (es. rispondere sempre in inglese, tono business cortese, citare URL esattamente, evitare speculazioni e rispettare un formato di output specifico).
• Integrazione Strumenti: L’agente può richiamare lo strumento recupero documenti e altre API per integrare le risposte, garantendo risposte basate su fatti.
• Output: La risposta dell’agente viene restituita in chat e può anche essere inoltrata per ulteriori integrazioni API se necessario (es. inoltro a LiveAgent).

Tabella Logica Risposta Agente:

Linee Guida Messaggio di Sistema per l’Agente

• Rispondi sempre in inglese indipendentemente dalla lingua dell’input.
• Usa un tono business formale ma amichevole; niente markdown, niente emoji, nessuna speculazione.
• Le risposte devono citare gli URL subito sotto la risposta e seguire una struttura chiara, adatta a elenchi puntati.
• Se non trovi informazioni rilevanti, chiedi gentilmente maggiori dettagli al cliente.

3. Integrazione API e Gestione Dati

• Creazione Dati Dinamica: Vari nodi generano i dizionari dati necessari per le richieste API, inclusi API key, corpi messaggio e parametri query.
• Interazioni Multiple API: Il workflow consente più richieste API (es. verso LiveAgent, altri backend) con metodi flessibili (GET, POST, ecc.).
• Parsing Dati: Dopo ogni risposta API, i nodi di parsing estraggono il testo rilevante per l’elaborazione o l’output successivo.

4. Automazione del Flusso di Lavoro e Vantaggi di Scalabilità

• Filtraggio Spam Automatizzato: Elimina la revisione manuale dei messaggi non richiesti, risparmiando tempo e focalizzando l’attenzione degli agenti sulle reali richieste di supporto.
• Supporto Consistente e Conforme alle Policy: L’agente segue sempre le linee guida aziendali, assicurando comunicazione affidabile e conforme al brand.
• Risposte Guidate dalla Conoscenza: Integrando il recupero documenti, l’agente basa le risposte sulle informazioni più aggiornate e rilevanti.
• Integrazione API Flessibile: Estendibile facilmente a nuovi strumenti, sistemi di ticketing o fonti di conoscenza secondo l’evoluzione delle esigenze aziendali.
• Scalabile: Il design modulare consente la gestione parallela di molte conversazioni e un facile adattamento a volumi di messaggi più elevati.

Esempi d’Uso

• Team di Supporto Clienti: Smista automaticamente i messaggi, gestisce lo spam e fornisce risposte accurate e contestualizzate.
• Vendite/Qualificazione Lead: Filtra richieste non rilevanti prima di passare i lead genuini ai commerciali.
• Integrazione Omnicanale: Si collega a piattaforme come LiveAgent o API personalizzate per unificare il supporto su più canali.

Note di Configurazione

• Personalizzazioni Necessarie: Sostituisci API key e URL placeholder (es. “YOURLINK”) con i valori effettivi di deployment.
• Gestione Base Conoscenza: Mantieni aggiornate le fonti del recupero documenti per massimizzare le prestazioni dell’agente.

Questo workflow offre un’architettura solida e scalabile per automatizzare la comunicazione con i clienti, assicurando efficienza e risposte di alta qualità, conformi alle policy. La sua modularità permette una facile espansione man mano che la tua azienda cresce o emergono nuove esigenze di automazione.