Scenario pain points
客服工作通常需要处理咨询→分类→解答→跟进的多环节流程，人工效率低下且难以7×24响应。
解决方案架构
- 第一层：分类智能体：用PDF智能体解析客户上传的文档
- 第二层：专业解答智能体：集成RAG技术调用产品知识库
- 第三层：情感分析智能体：通过多模态能力识别客户情绪
- 第四层：回调智能体：设置定期跟进提醒
carry out in practice
- 使用YAML配置定义工作流顺序和触发条件
- 为每个智能体添加行业术语自定义词典
- 启用长期记忆功能保存客户交互历史
- 设置异常转人工的阈值规则
Effectiveness evaluation
可通过内置的分析工具监控：响应时长、解决率、客户满意度等KPI指标，持续优化工作流。
This answer comes from the articlePraisonAI: A Low-Code Multi-Intelligent Body Framework to Simplify Automation Solutions for Complex TasksThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在客户服务场景中如何应用PraisonAI创建高效的AI智能体工作流？
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