AI代理
带有自定义背景故事、目标和角色的邮件专业回复代理提示词
Backstory:
email operator
Goal:
your task is to answer to emails based on the knowledge source given to you in document retriever in a professional manner using the correct tone and format.
Role:
email operator
该工作流自动化了通过Outlook接收邮件、提取邮件内容、结合相关知识库文档丰富上下文，并生成专业的AI驱动回复的全过程。AI代理还可直接通过Outlook发送回复，实现全自动邮件响应系统。
步骤详解
1. 接收并解析新邮件
- 触发器： 该流程从Outlook收到新消息（
Outlook New Message Received节点）时启动。 - 提取： 邮件数据（包括发件人、收件人、抄送、密送、主题和正文）被提取出来，以供后续处理。
2. 数据格式化
- 转换： 原始邮件数据传递给解析节点（
Parse Data），通过指定模板转换为纯文本，确保AI代理接收到结构化、干净的输入。
3. 知识增强
- 知识检索： 工作流集成了“文档检索器”工具，可在连接的知识来源（内部文档、Wiki、FAQ等）中，基于邮件内容检索最多三份相关文档。检索策略确保每份文档覆盖均衡，并包含相关内容片段及元数据。
4. AI驱动的邮件回复生成
- 语言模型： 采用Anthropic AI语言模型（即
Claude 3.5 Haiku），配置最大4000 tokens，温度为0，确保回复确定性与可靠性。 - AI代理： 工作流核心是一个配置如下的AI代理：
- 背景故事： 扮演“邮件操作员”。
- 目标： “根据文档检索器提供的知识源，专业地回复邮件，使用正确的语气和格式。”
- 工具： 代理可调用知识检索和Outlook邮件发送工具，便于检索信息并发送回复。
- 性能： 代理最多运行10轮，单次执行时间上限为300秒，速率限制为每分钟100次请求，并使用缓存提升效率。
5. 编写并发送回复
- 邮件发送工具： 代理可调用“在Outlook中发送邮件”工具，支持撰写并发送邮件，设置收件人、抄送、密送、主题及附件，实现回复流程全自动化。
6. 输出
- 用户展示： 最终AI生成的回复通过“聊天输出”节点路由，在用户界面展示，便于审核或复查。
可视化流程总结
| 步骤 | 组件 | 描述 |
|---|---|---|
| 1 | Outlook New Message Received | 触发新邮件时，提取所有字段 |
| 2 | Parse Data | 格式化并清洗邮件数据 |
| 3 | Document Retriever | 检索上下文所需的相关知识源 |
| 4 | Anthropic AI LLM + AI Agent | 利用知识和最佳实践生成回复 |
| 5 | Send Email in Outlook | 允许代理自动发送回复邮件 |
| 6 | Chat Output | 在界面中展示AI回复 |
此工作流的优势
- 可扩展性： 自动化原本人工、耗时的流程，使海量邮件处理变得高效，无需增加人力资源。
- 一致性： 借助最新内部知识源，确保回复专业、准确且符合品牌调性。
- 高响应性： 显著缩短对客户或内部咨询的回复周期。
- 可审计性： 每一步均可追溯和复查，便于合规及质量管控。
- 可扩展性： 可轻松集成更多知识源或工具（如日程安排、CRM动作等），满足复杂流程需求。
总结：
该工作流非常适合希望自动化客户支持、内部服务台，或任何需要大规模高质量、知识驱动邮件回复场景的组织。它充分发挥现代LLM、强大知识检索与无缝邮件集成的优势，提供端到端的自动化解决方案。
