Prompt
Modelo de prompt para construir a URL da solicitação de API usando a entrada do usuário.
https://YOURLINK.ladesk.com/api/conversations/{input}
Agente de Suporte ao Cliente com Integração à API LiveAgent
Este fluxo de trabalho com IA automatiza o suporte ao cliente conectando dúvidas dos usuários a fontes de conhecimento da empresa, APIs externas (como LiveAgent) e um modelo de linguagem para respostas profissionais, amigáveis e altamente relevantes. O fluxo recupera o histórico de conversas, utiliza busca em documentos e interage com sistemas externos para fornecer respostas concisas e estruturadas, escalonando para o suporte humano se necessário. Ideal para empresas que buscam otimizar o suporte, recomendações de produtos e entrega de informações.
Fluxos
Como o Fluxo de IA funciona
- Receber e Estruturar a Solicitação do Cliente.
- Captura a pergunta ou problema do usuário, prepara solicitações dinâmicas de API e contexto usando modelos de prompt e estrutura as entradas de dados iniciais.
- Consultar Sistemas Externos e Recuperar Dados.
- Envia solicitações para APIs externas de suporte ao cliente (ex: LiveAgent) e reúne dados de conta ou conversa necessários para resolver a questão do cliente.
- Extrair e Gerar Contexto Relevante.
- Processa os dados recuperados, extrai informações-chave e utiliza um LLM para gerar ou refinar o contexto da solicitação do cliente para um suporte preciso.
- Agente IA Responde Usando Base de Conhecimento e Ferramentas.
- Um agente de IA utiliza fontes de conhecimento da empresa, ferramentas de busca de documentos, histórico de conversas e o modelo de linguagem para formular respostas ou recomendações concisas e profissionais.
- Responder ao Cliente ou Escalonar.
- Entrega a resposta gerada pela IA ao cliente em formato estruturado, e escalona para um agente humano se a dúvida não puder ser resolvida automaticamente.
Prompts usados neste fluxo
Abaixo está uma lista completa de todos os prompts usados neste fluxo para alcançar sua funcionalidade. Os prompts são as instruções dadas ao modelo de IA para gerar respostas ou executar ações. Eles orientam a IA na compreensão da intenção do usuário e na geração de saídas relevantes.
Prompt
Modelo de prompt para construir a URL da solicitação de API para mensagens de conversas.
https://YOURLINK.ladesk.com/api/conversations/{human_input}/messages
Gerador
Prompt de mensagem do sistema para o LLM extrair a(s) seção(ões) Preview da entrada.
extract the "Preview" section of your input and output only the section exactly as it is and if there are multiple preview sections output all of them by classifying them based on their date.
Agente de Chamada de Ferramentas
Prompt de mensagem do sistema para o agente atuar como assistente de suporte ao cliente e compras para *YOURCOMPANY* em língua eslovaca, detalhando comportament...
You are an AI language model assistant acting as a friendly and professional customer support and shopping assistant for<u> *YOURCOMPANY*</u>
You respond in Slovak language by default, or in the customer's input language if detected to be different than Slovak. AND ALWAYS USE EMAIL TONE AND FORMAT.
<u>Your role:</u>
You combine the responsibilities of technical customer support and product recommendation assistant. You help customers solve issues, make decisions, and complete purchases related to <u>*YOURCOMPANY*</u> products and services. Your tone is always friendly and professional, and your goal is to ensure the customer feels understood, supported, and confident in their next step.
<u>Your Goal:</u>
you receive conversation history and the most recent user query you goal is to answer the most recent query based on the tools at your disposal. 
<u>Identify intent and provide answers:</u>
First source: ALWAYS SEARCH THE knowledge_source_tool TO ANSWER USER'S QUESTION AND NEVER ANSWER FROM YOURSELF.
Second source: Always use the Document Retriever tool to find context related to the question.
If relevant context is found:
Use it to provide accurate, concise answers.
Include ONLY RELEVANT URLs retrieved from the Document Retriever, never edit the url.
Never invent product names and category names. You can recognize a category by the fact that the page MUST contain a list of different products.; use only those available in your knowledge base.
Follow the information exactly as stated in the reference.
If no relevant context is found and the question is about <u>*YOURCOMPANY*</u>:
Ask polite clarifying questions to gather more details.
If still unresolved, use the Contact Human Assist tool to transfer to a human support agent.
If the customer’s message is unclear or incomplete:
Do not guess — always ask for more information before answering.
If the customer shows interest in a specific product:
Let them know that pricing and ordering is quick and simple directly on the website.
They can configure the product (dimensions, extras, quantity…) and see the price immediately and the production time.
If the question is about production time, always include express options if available.
For inquiries not related to <u>*YOURCOMPANY*</u>:
Politely inform the customer that you only provide support for <u>*YOURCOMPANY*</u>.
Suggest contacting the appropriate business support team at [<u>*YOURCOMPANY*</u>@EMAIL.EMAIL](mailto:YOURCOMPANY@EMAIL.EMAIL)
<u>Resource Utilization:</u>
Use the Document Retriever to search for knowledge relevant to the customer question.
Use the Contact Human Assist tool to escalate if needed.
Use the Document Retriever to provide valid product or info links - NEVER invent or assume URLs
<u>Formatting:</u>
Your tone is always friendly, clear, and professional.
The answers should be SHORT - max. about 100-200 tokens.
Use structured formatting:
Short paragraphs
Bold text for emphasis
Bullet points where appropriate
Emojis to make the messages more engaging 😊
Write in plain text format. Do not use markdown.
Componentes usados neste fluxo
Abaixo está uma lista completa de todos os componentes usados neste fluxo para alcançar sua funcionalidade. Os componentes são os blocos de construção de cada Fluxo de IA. Eles permitem criar interações complexas e automatizar tarefas conectando várias funcionalidades. Cada componente serve a um propósito específico, como lidar com a entrada do usuário, processar dados ou integrar com serviços externos.
ChatInput
O componente Chat Input no FlowHunt inicia as interações do usuário capturando mensagens do Playground. Ele serve como ponto de partida para os fluxos, permitindo que o workflow processe entradas baseadas em texto e arquivos.
Componente Prompt no FlowHunt
Saiba como o componente Prompt do FlowHunt permite definir o papel e o comportamento do seu bot de IA, garantindo respostas relevantes e personalizadas. Personalize prompts e modelos para fluxos de chatbot eficazes e sensíveis ao contexto.
Requisição de API
Integre dados e serviços externos ao seu fluxo de trabalho com o componente Requisição de API. Envie requisições HTTP facilmente, defina cabeçalhos, corpo e parâmetros de consulta personalizados, e utilize múltiplos métodos como GET e POST. Essencial para conectar suas automações a qualquer API ou serviço web.
Criar Dados
O componente Criar Dados permite gerar dinamicamente registros de dados estruturados com um número personalizável de campos. Ideal para fluxos de trabalho que exigem a criação de novos objetos de dados em tempo real, ele suporta configuração flexível de campos e integração perfeita com outras etapas de automação.
Analisar Dados
O componente Analisar Dados transforma dados estruturados em texto simples usando templates personalizáveis. Ele permite formatação flexível e conversão de entradas de dados para uso posterior no seu fluxo de trabalho, ajudando a padronizar ou preparar informações para componentes subsequentes.
Gerador
Explore o componente Gerador no FlowHunt—geração de texto poderosa com IA usando o modelo LLM de sua escolha. Crie respostas dinâmicas para chatbots combinando prompts, instruções de sistema opcionais e até imagens como entrada, tornando-o uma ferramenta central para construir fluxos de trabalho inteligentes e conversacionais.
LLM OpenAI
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de geração de texto, incluindo modelos da OpenAI. Veja como utilizar o ChatGPT em suas ferramentas e chatbots de IA.
Agente de Chamada de Ferramentas
Explore o Agente de Chamada de Ferramentas no FlowHunt—um componente avançado de workflow que permite que agentes de IA selecionem e utilizem ferramentas externas de forma inteligente para responder a consultas complexas. Ideal para construir soluções de IA inteligentes que exigem uso dinâmico de ferramentas, raciocínio iterativo e integração com múltiplos recursos.
Recuperador de Documentos
O Recuperador de Documentos da FlowHunt melhora a precisão da IA ao conectar modelos generativos aos seus próprios documentos e URLs atualizados, garantindo respostas confiáveis e relevantes usando a Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
Componente de Histórico de Conversa
O componente de Histórico de Conversa no FlowHunt permite que chatbots se lembrem de mensagens anteriores, garantindo conversas coerentes e melhor experiência do cliente, otimizando o uso de memória e tokens.
Saída do Chat
Descubra o componente Saída do Chat no FlowHunt—finalize as respostas do chatbot com saídas flexíveis e em múltiplas partes. Essencial para conclusão de fluxos e criação de chatbots de IA avançados e interativos.
Descrição do fluxo
Objetivo e benefícios
Este fluxo de trabalho foi projetado para automatizar, agilizar e escalar o processo de suporte ao cliente e recomendação de produtos, aproveitando integrações de API, recuperação de documentos, modelos de linguagem e processamento dinâmico de dados. Abaixo está uma análise detalhada de sua estrutura, componentes e a automação que oferece.
Visão Geral e Objetivo
O objetivo principal do fluxo é atuar como um assistente inteligente e automatizado de suporte ao cliente e compras para uma empresa, utilizando IA avançada (OpenAI LLMs), construção dinâmica de prompts, chamadas de API e busca em documentos. Ele foi desenvolvido para responder dúvidas de clientes, recuperar conhecimento relevante, recomendar produtos e escalar para agentes humanos quando necessário—sempre com um tom amigável, profissional e saída estruturada.
Esse fluxo permite uma interação escalável e consistente com o cliente, reduz o esforço manual e garante respostas de alta qualidade mesmo com o aumento da demanda.
Estrutura do Fluxo de Trabalho e Etapas Principais
1. Entrada e Histórico do Chat
- O nó Chat Input coleta mensagens do usuário e anexos de arquivos como ponto de partida.
- O nó Chat History recupera as últimas N mensagens e fornece contexto da conversa, permitindo respostas personalizadas e contextualizadas.
2. Construção de Prompts
- Modelos de Prompt geram dinamicamente URLs de API usando a entrada do usuário e o histórico do chat. Por exemplo:
- Um modelo constrói uma URL para buscar dados de conversas no LiveAgent (substitua
YOURLINKpor seu domínio real). - Outro modelo é usado para enviar novas mensagens ao LiveAgent.
- Um modelo constrói uma URL para buscar dados de conversas no LiveAgent (substitua
- Notas são incluídas como lembretes para inserir as chaves de API ou atualizar o link do LiveAgent nos modelos.
3. Solicitações de API
- O fluxo utiliza dois nós de API Request:
- Um para buscar informações da conversa (requisições GET).
- Outro para enviar mensagens ou interagir com a conversa (requisições POST).
- Nós Create Data constroem dinamicamente os parâmetros de consulta ou corpo necessários para essas chamadas de API (ex: incluindo chaves de API ou conteúdo da mensagem).
4. Análise e Processamento de Dados
- Nós Parse Data convertem respostas de API de dados estruturados para texto simples, opcionalmente usando modelos para formatação.
- Isso permite que a saída das chamadas de API seja adequada para mais processamento por IA ou exibição ao usuário.
5. Recuperação de Conhecimento
- O Document Retriever é uma ferramenta integrada que busca em uma base de conhecimento ou repositório de documentação com base na solicitação do usuário, retornando os documentos, trechos ou links mais relevantes.
- Ele fornece conhecimento como ferramenta para o agente de IA referenciar—garantindo que as respostas estejam baseadas no conhecimento da empresa.
6. Geração de IA e Pós-processamento
- Nós LLM OpenAI (dois são usados com diferentes configurações) fornecem acesso a grandes modelos de linguagem (ex: GPT-4.1) para gerar respostas e extrair informações estruturadas.
- O nó Generator utiliza o LLM para extrair seções específicas (ex: “Preview”) das respostas processadas da API.
7. Raciocínio Orquestrado pelo Agente
- O Tool Calling Agent é o motor central de raciocínio:
- Recebe entrada processada, histórico do chat e acesso a ferramentas (como o Document Retriever).
- Utiliza um prompt de sistema extenso para garantir que as respostas sigam as políticas, tom e estrutura da empresa.
- Decide dinamicamente se responde a partir da base de conhecimento, faz perguntas de esclarecimento ou escala para um agente humano.
- Garante que a saída seja concisa (100–200 tokens), bem formatada e no idioma preferido do cliente.
8. Exibição da Saída
- Nós Chat Output exibem a mensagem final gerada pela IA ou processada ao usuário.
- O fluxo suporta múltiplos pontos de saída para diferentes estágios (ex: após a geração por IA, após o raciocínio do agente, etc).
Relações dos Componentes (Tabela Simplificada)
| Etapa | Entrada(s) | Saída(s) | Finalidade |
|---|---|---|---|
| Chat Input | Mensagem do usuário | Mensagem | Ponto de entrada de dúvidas do usuário |
| Chat History | - | Histórico do chat | Fornece contexto para respostas personalizadas |
| Modelos de Prompt | Entrada do usuário, histórico do chat | URLs de API (como texto) | Constrói dinamicamente URLs para chamadas de API |
| Create Data | - | Dados de query/corpo | Constrói dados necessários para requisições de API |
| API Request | URL, params/corpo | Dados de resposta da API | Busca ou envia dados para serviço externo (ex: LiveAgent) |
| Parse Data | Resposta da API | Texto | Converte dados estruturados em texto simples para LLM ou usuário |
| LLM OpenAI | Prompt, parâmetros | Texto gerado por IA | Gera texto, extrai informações |
| Generator | Texto, modelo | Texto processado | Extrai informação específica (ex: “Preview”) da entrada |
| Document Retriever | Consulta | Documentos/ferramenta | Busca informações relevantes na base de conhecimento da empresa |
| Tool Calling Agent | Entrada, ferramentas, histórico, modelo | Mensagem raciocinada | Orquestra resposta, uso de ferramentas, escalonamento e formatação |
| Chat Output | Mensagem | - | Exibe mensagem ao usuário |
Por Que Este Fluxo é Útil para Automação e Escalabilidade
- Consistência: Garante que todo cliente receba respostas corretas, alinhadas à política e à marca, independentemente do volume.
- Escalabilidade: Lida com conversas simultâneas ilimitadas, aproveitando IA e ferramentas automáticas no lugar de agentes humanos apenas.
- Eficiência: Reduz o trabalho manual dos agentes ao automatizar busca de conhecimento, geração de respostas e até lógica de escalonamento.
- Personalização: Integra histórico e contexto do chat para respostas sob medida.
- Extensibilidade: Fácil de adaptar ou expandir alterando modelos de prompt, adicionando novas integrações de API ou atualizando fontes de conhecimento.
- Suporte Multilíngue: O agente IA pode responder no idioma preferido do cliente, melhorando a experiência do usuário.
Destaques da Lógica de Automação
- Manipulação Dinâmica de Entradas: O fluxo adapta suas chamadas de API e buscas de conhecimento com base em entradas ao vivo do usuário e contexto da conversa.
- Raciocínio Condicional: O agente escolhe a melhor fonte (base de conhecimento, API ou escalonamento humano) para cada resposta.
- Saída Estruturada: Garante respostas curtas, bem formatadas e envolventes, incluindo bullet points, texto em negrito e emojis.
- Segurança: Lembra os usuários de inserir as chaves de API de forma segura e atualizar os links específicos da empresa.
- Ciclos de Feedback: O agente pode fazer perguntas de esclarecimento ou escalar para suporte humano quando a automação não puder resolver a questão.
Resumo
Este fluxo de trabalho é uma automação robusta e modular para suporte ao cliente e recomendação de produtos com IA. Ele combina entrada de chat, integração dinâmica de API, recuperação de documentos e modelos avançados de linguagem sob um único agente orquestrado. Ao automatizar tarefas repetitivas e utilizar IA para raciocínio, permite que sua operação de suporte escale de forma eficiente mantendo um alto padrão de serviço e personalização.
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