Slack 集成

此集成允许您将任意 Flow 引入 Slack 工作区，让您在熟悉的协作场景下使用 AI，节省时间并集中管理一切。

FlowHunt 集成可以帮您做什么：

• AI 助手 Flow： 让 AI 机器人回答知识库问题，协助简单任务，帮助您更好地写作。

• 客户服务集成： 监控聊天机器人对话，当 AI 需要您协助时收到提醒，并可直接从 Slack 跳转进入会话。

• 自定义工具： 构建并部署特定频道的工具，简化日常流程、提高效率。

如何将 Slack 集成到 FlowHunt

1. 进入左侧主菜单的 集成。
2. 找到 Slack 集成 并点击 集成。

3. 系统会跳转到 Slack 的集成界面，告知 Flo 正在请求访问您的工作区。
4. 如果您有多个工作区，请使用右上角下拉选择器切换：

5. 选择正确的工作区后，检查权限并点击 允许。

如果您想集成一个自己不是管理员的工作区，需向该工作区管理员提交安装请求。

6. 您会收到集成成功的通知。

7. 进入您的 Slack 工作区，应该能看到 Flowhunt 已作为应用被安装：

账号连接后，现在可以开始搭建您要用的 Flow 了。

Slack 组件概览

回到 FlowHunt 并进入 Flow 编辑器。

您会注意到有两个与 Slack 相关的组件：

• Slack 消息接收
• Slack 发送消息

这两个组件分别作为 Slack 响应的起点和终点，并控制 Flow 与 Slack 频道交互的时机和方式。

Slack 消息接收

该组件代表了与 FlowHunt 的 Slack 对话起点。您可以把它当作触发器组件。同时也能控制 Flo 响应被触发的时机、场景与方式。

组件输出端口

此组件有三个输出端口，负责在 Slack 各类动作后路由并控制行为。由于该组件始终位于 Flow 或子流程的起点，所以没有输入端口。

• 机器人停用后： 控制通过 Slack 手动禁用机器人后的行为。
• 机器人启用后： 控制通过 Slack 重新启用机器人后的行为。
• 普通消息： 控制 Slack 用户（您）发送消息后的行为。

组件设置

• 频道： 选择您希望添加 FlowHunt 的频道。
• 工作区： 选择您希望添加 FlowHunt 的工作区。

必须设置频道和工作区，Flow 才能正常运行。

仅在被提及时触发

该设置用于控制 Flo 的回答触发方式：

• 不勾选时： Flo 会对所选频道或线程中每条消息都作出回应。适用于仅与 FlowHunt 对话的频道，比如客户服务聊天机器人频道。不建议在团队成员交流的内部频道使用，否则 FlowHunt 会频繁插入所有对话中。
• 勾选时： 机器人不会主动响应，除非被点名。您可以通过 @flowhunt 提及来呼叫 Flo。建议在需要快速检索或总结信息时使用，尤其是在人员较多的频道。

Slack 发送消息

该组件代表 Flowhunt 向您发送的 Slack 消息，可控制 Flo 回答的对象、渠道和方式。

组件端口

• Slack 消息： 输入端口，指定要发送的消息内容，通常来自 AI Agent 或 AI 生成器。必须连接输入。
• 消息发送后： 输出端口，可定义 FlowHunt 回复后的后续动作和行为。可选连接。

组件设置

• 以 Markdown 格式： 勾选后消息将按 Markdown 格式发送，否则无格式。
• 在线程中跟进： 保证 FlowHunt 会持续监听并在包含它的对话线程中回复，如客户服务对话。
• 提及： FlowHunt 需要在某些情况下通知您，例如客户服务机器人用户请求转人工时，将用所选的提及方式提醒您。
• 线程时间戳： 限定 FlowHunt 仅在单个线程中响应。
• 频道： 选择要添加 FlowHunt 的频道。
• 工作区： 选择要添加 FlowHunt 的工作区。

注意：两个组件都需选择频道和工作区，因为有时只用其中一个组件，或希望在不同/多个频道中收发消息。

使用 Slack 集成

不同应用场景下，Slack 组件用法各异。以下展示两种最常用场景。

AI 助手 Flow

第一个主要案例是简单的 AI 助手 Flow。此 Flow 允许您将 Flo 机器人添加到多个频道，并与其对话，用其回答知识库问题或协助写作。

该 Flow 最基础版只需三个组件：

• Slack 消息接收
• AI Agent
• Slack 发送消息

1. 用 普通消息 端口将 Slack 消息接收与 AI Agent 连接。
2. 将 Agent 的 消息输出 连接到 Slack 发送消息组件的输入端口。

3. 两个 Slack 组件均设置为相同的 工作区和频道。其余设置按需调整。
4. 别忘了告知 Agent 其任务。如需设置 AI Agent，可参考相关指南。

该基础 Flow 允许您通过 Slack 与 OpenAI 的 GPT4o 模型对话。若想打造完整 AI 助手，可增加如下组件：

• 聊天记录，便于 Flow 保持上下文。
• 其他 LLM 组件，将默认 GPT-4o 切换为 FlowHunt 支持的其他模型。
• 工具组件，让 Agent 检索信息或执行任务。

以下是一个示例 Flow，使用 Claude Sonnet 3.5 作为 LLM，而非 OpenAI 模型。工具方面可通过 文档检索器 组件访问内知识库的验证信息，同时也能实时搜索 Google。当然，聊天记录 也不可或缺：

前往 Flow Library 可获取该 Flow 的现成模板。

现在，这个机器人能用最新信息回答您的问题，并与您就数据持续对话。

Slack 客服机器人流程

第二个重要场景是将 AI 客服机器人接入 Slack。这不仅能让您监控所有聊天机器人会话，还能随时介入，并在 AI 需要时收到提醒。

这就是所谓的人机协作（human in the loop），即 AI 能主动通知您，让您在聊天机器人窗口直接接管，而非仅让用户自行选择联系人工。

这些场景通常需要多个模块配合。您可以直接从 Flow Library 获取该流程的模板，无需繁琐配置。

这个流程可分三大部分。首先是构建客服机器人本身，其次是触发器让您通过 Slack 接管，最后则是一些易用性优化。我们先来搭建机器人主体。

第一部分：创建机器人子流程

1. 与往常一样，所有聊天机器人相关流程以用户 聊天输入 触发器开始。
2. 设置升级机制。先用 升级网关 连接聊天输入：

3. 该组件用于 AI 决定“人工升级”或“机器人升级”路径。即判断是 AI 回答问题还是请求您协助。
4. 接着，将 Slack 发送消息 组件连接到两条路径。此组件确保无论哪种情况都能将结果反馈到 Slack 频道，让您随时了解处理决策。

5. 打开 Slack 发送消息 设置，配置机器人要活跃的 工作区 和 频道（或多个频道）。两组件均需设置为相同的工作区和频道：

6. 现在打开连接到 人工升级 的 Slack 发送消息 组件。此处是机器人通知您需要协助的地方。您需设置 提及，以便通知相关人员。推荐使用 @here，能提醒频道内所有在线成员。
7. 如果想对每条用户消息都收到通知，也可在连接到 Bot Response 的 Slack 发送消息上设置提及。
8. 当然，机器人还需在对话中回复用户，这时需用到 AI Agent。将 Bot Response 端口连接到 AI Agent 的输入端口：

9. 最后一步是为 Agent 添加输出。我们既要让其在聊天中回复用户，也要通过 Slack 听取其反馈。因此需将 AI Agent 同时连接到 Slack 发送消息 和 聊天输出：

10. 如前，设置相同的 工作区 和 频道。

现在，您已拥有一个能判断何时无法回答且需要您协助的简易 GPT-4o 聊天机器人。但这离真正的客服机器人还有距离。我们还需补充更多功能。

第二部分：客服聊天机器人

我们还需补充几个