AI-kundtjänstagent med LiveAgent API-integration

Detta arbetsflöde är utformat för att automatisera, effektivisera och skala processen för kundsupport och produktrekommendation genom att använda API-integrationer, dokumentsökning, språkmodeller och dynamisk databehandling. Nedan följer en detaljerad genomgång av dess struktur, komponenter och den automation som tillhandahålls.

Översikt och syfte

Huvudmålet med flödet är att fungera som en intelligent, automatiserad kundtjänst- och shoppingassistent för ett företag, med avancerad AI (OpenAI LLM:er), dynamisk promptkonstruktion, API-anrop och dokumentsökning. Det är utformat för att besvara kundfrågor, hämta relevant kunskap, rekommendera produkter och eskalera till mänskliga agenter vid behov – allt med en vänlig, professionell ton och strukturerad utdata.

Ett sådant arbetsflöde möjliggör skalbar och konsekvent kundinteraktion, minskar manuellt arbete och säkerställer högkvalitativa supportsvar även när efterfrågan ökar.

Arbetsflödets struktur och nyckelsteg

1. Inmatning och chatt-historik

• Chat Input-noden samlar in användarmeddelanden och filbilagor som startpunkt.
• Chat History-noden hämtar de senaste N meddelandena och tillhandahåller samtalskontext, vilket möjliggör personliga och kontextuella svar.

2. Promptkonstruktion

• Prompt Templates genererar dynamiskt API-URL:er med användarens inmatning och chatt-historik. Exempelvis:
  • En mall konstruerar en URL för att hämta samtalsdata från LiveAgent (byt ut YOURLINK mot din faktiska domän).
  • En annan mall används för att posta nya meddelanden till LiveAgent.
• Noteringar ingår som påminnelser om att infoga API-nycklar eller uppdatera LiveAgent-länken i mallarna.

3. API-förfrågningar

• Arbetsflödet använder två API Request-noder:
  • En för att hämta samtalsinformation (GET-förfrågningar).
  • En annan för att skicka meddelanden eller interagera med samtalet (POST-förfrågningar).
• Create Data-noder bygger de nödvändiga frågeparametrarna eller body-datan dynamiskt för dessa API-anrop (t.ex. inklusive API-nycklar eller meddelandeinnehåll).

4. Dataparsning och bearbetning

• Parse Data-noder konverterar API-svar från strukturerad data till vanlig text, eventuellt med hjälp av mallar för formatering.
• Detta gör att utdata från API-anropen kan bearbetas vidare av AI eller visas för användaren.

5. Kunskapsinhämtning

• Document Retriever är ett integrerat verktyg som söker i en kunskapsbas eller dokumentationsdatabas baserat på användarens fråga, och returnerar de mest relevanta dokumenten, utdrag eller länkar.
• Det tillhandahåller kunskap som ett verktyg för AI-agenten att referera till – vilket säkerställer att svaren är förankrade i företagets kunskap.

6. AI-generering och efterbearbetning

• LLM OpenAI-noder (två används med olika konfigurationer) ger tillgång till stora språkmodeller (t.ex. GPT-4.1) för att generera svar och extrahera strukturerad information.
• Generator-noden använder LLM för att extrahera specifika avsnitt (t.ex. “Preview”) från bearbetade API-svar.

7. Agentorkestrerad logik

• Tool Calling Agent är den centrala resonemotor:
  • Tar emot bearbetad indata, chatt-historik och tillgång till verktyg (som Document Retriever).
  • Använder en omfattande systemprompt för att säkerställa att svaren följer företagets policyer, ton och struktur.
  • Avgör dynamiskt om svaret ska ges från kunskapsbasen, om klargörande frågor ska ställas eller om ärendet ska eskaleras till en mänsklig agent.
  • Säkerställer att utdata är koncis (100–200 tokens), välformaterad och på kundens föredragna språk.

8. Utmatningsvisning

• Chat Output-noder visar det slutliga AI-genererade eller bearbetade meddelandet för användaren.
• Arbetsflödet stödjer flera utmatningspunkter för olika steg (t.ex. efter AI-generering, efter agentlogik osv.).

Komponentrelationer (förenklad tabell)

Varför detta flöde är användbart för automation och skalning

• Konsekvens: Säkerställer att varje kund får korrekta, policyenliga och varumärkesanpassade svar, oavsett volym.
• Skalbarhet: Hanterar obegränsat antal samtidiga samtal genom att använda AI och automatiserade verktyg istället för enbart mänskliga agenter.
• Effektivitet: Minskar manuellt arbete för agenter genom att automatisera kunskapsinhämtning, svars­generering och även eskaleringslogik.
• Personalisering: Integrerar chatt-historik och kontext för skräddarsydda svar.
• Utbyggbarhet: Kan enkelt anpassas eller utökas genom att ändra promptmallar, lägga till nya API-integrationer eller uppdatera kunskapskällor.
• Flerspråksstöd: AI-agenten kan svara på kundens föredragna språk, vilket förbättrar användarupplevelsen.

Automationslogik – höjdpunkter

• Dynamisk inmatningshantering: Flödet anpassar sina API-anrop och kunskapsfrågor baserat på aktuell användarinmatning och samtalskontext.
• Villkorad logik: Agenten väljer bästa källa (kunskapsbas, API eller mänsklig eskalering) för varje svar.
• Strukturerad utdata: Tvingar fram korta, välformaterade och engagerande svar, inklusive punktlistor, fetstil och emojis.
• Säkerhet: Påminner om att API-nycklar ska infogas säkert och företagsspecifika länkar ska uppdateras.
• Feedback-slingor: Agenten kan ställa klargörande frågor eller eskalera till mänsklig support när automationen inte kan lösa ärendet.

Sammanfattning

Detta arbetsflöde är en robust, modulär automation för AI-driven kundsupport och produktrekommendation. Det kombinerar chattinmatning, dynamisk API-integration, dokumentsökning och avancerade språkmodeller under en samordnad agent. Genom att automatisera repetitiva uppgifter och utnyttja AI för resonemang kan din supportverksamhet skala effektivt samtidigt som en hög servicenivå och personalisering bibehålls.