AI-klantenserviceagent met LiveAgent API-integratie

Deze workflow is ontworpen om het proces van klantenservice en productaanbevelingen te automatiseren, stroomlijnen en opschalen door gebruik te maken van API-integraties, document retrieval, taalmodellen en dynamische gegevensverwerking. Hieronder volgt een gedetailleerd overzicht van de structuur, componenten en automatisering die het biedt.

Overzicht en Doel

Het belangrijkste doel van de flow is om te fungeren als een intelligente, geautomatiseerde klantenservice- en shoppingassistent voor een bedrijf, gebruikmakend van geavanceerde AI (OpenAI LLM’s), dynamische promptconstructie, API-calls en document retrieval. Het is ontworpen om klantvragen te beantwoorden, relevante kennis op te halen, producten aan te bevelen en indien nodig door te schakelen naar menselijke medewerkers—alles met een vriendelijke, professionele toon en gestructureerde output.

Een dergelijke workflow maakt schaalbare en consistente klantinteractie mogelijk, vermindert handmatige inspanning en waarborgt kwalitatief hoogwaardige supportantwoorden, zelfs bij toenemende vraag.

Workflowstructuur en Belangrijkste Stappen

1. Invoer en Chatgeschiedenis

• Chat Input-node verzamelt gebruikersberichten en bijlagen als startpunt.
• Chat History-node haalt de laatste N berichten op en biedt gesprekscontext, waardoor gepersonaliseerde, contextbewuste antwoorden mogelijk zijn.

2. Promptconstructie

• Prompt Templates genereren dynamisch API-URL’s op basis van gebruikersinput en chatgeschiedenis. Bijvoorbeeld:
  • Eén sjabloon bouwt een URL om gespreksgegevens op te halen bij LiveAgent (vervang YOURLINK door je eigen domein).
  • Een andere sjabloon wordt gebruikt om nieuwe berichten naar LiveAgent te sturen.
• Notities zijn opgenomen als herinnering om API-sleutels in te vullen of de LiveAgent-link in de sjablonen bij te werken.

3. API-verzoeken

• De workflow gebruikt twee API Request-nodes:
  • Eén voor het ophalen van gespreksinformatie (GET-verzoeken).
  • Eén voor het verzenden van berichten of interactie met het gesprek (POST-verzoeken).
• Create Data-nodes bouwen dynamisch de vereiste queryparameters of bodydata voor deze API-calls (bijv. inclusief API-sleutels of berichtinhoud).

4. Gegevens Parsen en Verwerken

• Parse Data-nodes zetten API-responsen om van gestructureerde data naar platte tekst, eventueel met sjablonen voor opmaak.
• Hierdoor kan de output van API-calls geschikt gemaakt worden voor verdere AI-verwerking of weergave aan de gebruiker.

5. Kennis Ophalen

• Document Retriever is een geïntegreerde tool die een kennisbank of documentatie doorzoekt op basis van de vraag van de gebruiker en de meest relevante documenten, fragmenten of links teruggeeft.
• Het biedt kennis als tool voor de AI-agent om naar te verwijzen—en zorgt ervoor dat antwoorden gebaseerd zijn op bedrijfskennis.

6. AI-generatie en Postprocessing

• LLM OpenAI-nodes (twee worden gebruikt met verschillende configuraties) bieden toegang tot grote taalmodellen (zoals GPT-4.1) voor het genereren van antwoorden en het extraheren van gestructureerde informatie.
• De Generator-node gebruikt de LLM om specifieke secties (zoals “Preview”) uit de verwerkte API-responsen te halen.

7. Door Agent Georkestreerd Redeneren

• Tool Calling Agent is de centrale redeneermotor:
  • Ontvangt verwerkte input, chatgeschiedenis en toegang tot tools (zoals Document Retriever).
  • Hanteert een uitgebreide systeemprompt om te zorgen dat antwoorden voldoen aan bedrijfsbeleid, toon en structuur.
  • Bepaalt dynamisch of het antwoord uit de kennisbank komt, om verduidelijking vraagt, of doorverwijst naar een menselijke agent.
  • Zorgt ervoor dat de uitkomst beknopt is (100–200 tokens), goed gestructureerd en in de voorkeurstaal van de klant.

8. Outputweergave

• Chat Output-nodes tonen het uiteindelijke AI-gegenereerde of verwerkte bericht aan de gebruiker.
• De workflow ondersteunt meerdere outputpunten voor verschillende stadia (bijv. na AI-generatie, na agentredenering, etc.).

Componentrelaties (Vereenvoudigde Tabel)

Waarom Deze Flow Nuttig is voor Automatisering en Opschaling

• Consistentie: Zorgt dat elke klant een accuraat, beleidsconform en merkgericht antwoord krijgt, ongeacht het volume.
• Schaalbaarheid: Kan onbeperkt gelijktijdige gesprekken aan, dankzij AI en geautomatiseerde tools in plaats van uitsluitend menselijke medewerkers.
• Efficiëntie: Vermindert handmatig werk voor agents door kennisopzoeking, antwoordgeneratie en zelfs escalatielogica te automatiseren.
• Personalisatie: Integreert chatgeschiedenis en context voor op maat gemaakte antwoorden.
• Uitbreidbaarheid: Eenvoudig aan te passen of uit te breiden door prompts te wijzigen, nieuwe API-integraties toe te voegen of kennisbronnen te updaten.
• Meertalige Ondersteuning: AI-agent kan antwoorden in de voorkeurstaal van de klant, wat de gebruikerservaring verbetert.

Automatiseringslogica Hoogtepunten

• Dynamische Invoerafhandeling: De flow past API-calls en kennisopvragingen aan op basis van live gebruikersinput en gesprekscontext.
• Conditioneel Redeneren: De agent kiest per antwoord de beste bron (kennisbank, API of menselijke escalatie).
• Gestructureerde Output: Zorgt voor korte, goed opgemaakte en betrokken antwoorden, inclusief opsommingstekens, vetgedrukte tekst en emoji’s.
• Beveiliging: Herinnert gebruikers eraan API-sleutels veilig in te voeren en bedrijfsspecifieke links bij te werken.
• Feedbackloops: De agent kan om verduidelijking vragen of escaleren naar menselijke support als automatisering het probleem niet kan oplossen.

Samenvatting

Deze workflow is een robuuste, modulaire automatisering voor AI-gedreven klantenservice en productaanbevelingen. Het combineert chatinvoer, dynamische API-integratie, document retrieval en geavanceerde taalmodellen onder een enkele georkestreerde agent. Door repetitieve taken te automatiseren en AI te gebruiken voor redenering, stelt het je in staat de supportoperatie efficiënt op te schalen, terwijl een hoge standaard van service en personalisatie behouden blijft.