Om je CrewAI-agent te configureren voor automatische classificatie van klantondersteuning tickets met prioritering op urgentie en type, volg je deze stappen en overweeg je de volgende instellingen en integraties: 1. **Doel en training data bepalen:** - Verzamel een representatieve dataset van bestaande tickets, inclusief labels voor urgentie en type. - Label deze data zorgvuldig om de agent te trainen in het herkennen van verschillende prioriteiten en categorisaties. 2. **Agentinstellingen:** - **Model kiezen:** Selecteer een NLP-model dat geschikt is voor tekstclassificatie, bijvoorbeeld een sentiment- of intentie-analysemodel. - **Training:** Gebruik je gelabelde dataset om de agent te trainen, zodat hij patronen leert herkennen in ticketteksten. - **Prioriteit bepalen:** Stel regels in of train het model om tickets automatisch te prioriteren (bijvoorbeeld hoog, middel, laag) op basis van inhoud en urgentie-indicatoren. - **Type classificatie:** Configureer de agent om tickets te labelen volgens je categorisaties (bijvoorbeeld technische storing, facturatie, algemeen vraagstuk). 3. **Integraties:** - **Ticketmanagement systeem:** Koppel CrewAI aan je bestaande ticketsysteem (bijvoorbeeld Zendesk, Freshdesk of een andere CRM-tool) via API-integraties. Dit zorgt voor automatische input en output van tickets. - **Automatiseringstools:** Gebruik workflows binnen je systeem om tickets met hoge urgentie direct te escaleren of prioriteit te geven. - **Feedbackloop:** Implementeer een systeem voor handmatige correctie door agents, zodat de AI kan leren en verbeteren (bijvoorbeeld door hertraining op nieuwe data). 4. **Optimalisatie en monitoring:** - Stel dashboards in om de prestaties van de classificatie te monitoren. - Voer regelmatig evaluaties uit en verbeter de modellen op basis van feedback en nieuwe tickets. **Aanbevelingen:** - Gebruik een taalmodel dat getraind is op Nederlandse tekst voor betere nauwkeurigheid. - Overweeg het gebruik van custom training met je eigen data voor optimale resultaten. - Zorg dat er een handmatige controle mogelijk is voor onduidelijke tickets, zodat de AI blijft leren en verbeteren. Door deze configuratie en integraties zorgvuldig in te richten, optimaliseer je het prioriteren en classificeren van klanttickets, wat de efficiëntie en klanttevredenheid verhoogt.