Natuurlijk! Hier is een overzicht van hoe je een SuperAGI-agent kunt ontwerpen en configureren voor het automatisch analyseren en prioriteren van klantenservice-e-mails op urgentie: 1. Doeldefinitie: - De agent moet inkomende e-mails scannen, belangrijke informatie extraheren en classificeren op urgentie (hoog, gemiddeld, laag). - Automatisch prioriteiten toewijzen en doorsturen naar de juiste afdeling of medewerker. 2. Architectuur en setup: - **Hoofdagent**: Coördineert het proces, ontvangt en verwerkt e-mails. - **Sub-agents**: Specifiek voor taken zoals tekstanalyse, urgentie classificatie, en API-integratie. 3. Stappenplan voor configuratie: a. Data-invoer: - Integreer een e-mail API (bijvoorbeeld Gmail API, Outlook API) om automatisch binnenkomende berichten te verzamelen. - Configureer een trigger of webhook om nieuwe e-mails te detecteren. b. Tekstanalyse: - Gebruik een NLP-model (bijvoorbeeld via een API zoals OpenAI's GPT of Hugging Face) om e-mailinhoud te analyseren. - Laat de agent belangrijke data extraheren: klantnaam, probleemomschrijving, emoties, etc. c. Urgentieclassificatie: - Train een classificatiemodel of gebruik een vooraf getrainde API om de urgentie te bepalen op basis van inhoud en context. - Bijvoorbeeld, woorden zoals "nood", "spoed", of negatieve sentimenten kunnen hogere prioriteit aangeven. d. Prioriteiten toewijzen: - Op basis van de classificatie wordt een prioriteitsniveau ingesteld. - De agent kan automatisch e-mails doorsturen naar de juiste medewerkers of systemen. e. Automatisering en doorsturen: - Gebruik API's van je CRM of ticketing systeem om de prioriteits-e-mails te registreren en te beheren. 4. Integratie van externe API's: - **E-mail API's** (Gmail, Outlook) voor binnenkomende berichten. - **NLP API's** (OpenAI, Hugging Face) voor tekstanalyse en urgentieclassificatie. - **CRM/ticketsystemen API's** (Zendesk, Freshdesk) voor het aanmaken en prioriteren van tickets. - Zorg dat je API-sleutels en authenticatie correct geconfigureerd zijn. 5. Beheer van meerdere sub-agents: - Maak aparte scripts of modules voor elke taak (bijvoorbeeld: e-mail ophalen, tekst analyseren, urgentie bepalen, ticket aanmaken). - Gebruik SuperAGI’s multi-agent structuur om deze sub-agents te laten samenwerken. - Stel communicatie en data-uitwisseling in via gedeelde geheugenstructuren of API-calls. 6. Aanbevelingen: - **Logging en monitoring**: Houd bij welke e-mails worden verwerkt en hoe prioriteiten worden toegekend. - **Feedbackloop**: Laat medewerkers feedback geven op prioriteiten zodat het model kan verbeteren. - **Veiligheid en privacy**: Zorg dat gevoelige klantgegevens goed beschermd worden, bijvoorbeeld door encryptie. Door bovenstaande stappen te volgen, kun je een efficiënte en automatische klantenservice-agent bouwen binnen SuperAGI die e-mails effectief analyseert en prioriteert.

Zeker, hierbij een gedetailleerd overzicht voor het ontwerpen van je SuperAGI-agent voor e-mailanalyse en -prioritering, inclusief aanbevelingen voor API-integraties en sub-agent beheer. ### Stap 1: Configuratie van de Hoofdagent voor E-mailanalyse De kern van je agent bestaat uit een `superagi.yaml` configuratiebestand. Hier is een voorbeeld van hoe je deze kunt opzetten: ```yaml # superagi.yaml name: "Klantenservice E-mail Prioriterings Agent" description: "Analyseert inkomende klantenservice e-mails en wijst automatisch een urgentieniveau toe." goal: - "Verzamel e-mails van het toegewezen e-mailkanaal (bijv. Gmail, Zendesk, via API)." - "Analyseer de inhoud van elke e-mail (onderwerp, body, afzender)." - "Classificeer de urgentie op basis van vooraf gedefinieerde criteria (bv. hoog, medium, laag)." - "Update de status van de e-mail/ticket in het externe systeem met de toegekende prioriteit." - "Plaats hoog-urgente e-mails in een speciaal prioritair werkpakket voor de agenten." instruction: - "Je bent een gespecialiseerde AI-agent voor klantenservice-optimalisatie." - "Houd rekening met sleutelwoorden die wijzen op hoge urgentie (bijv. 'storing', 'niet werken', 'boos', 'dringend')." - "Let op de afzender: e-mails van enterprise-klanten of VIP-accounts krijgen een hogere standaardprioriteit." - "E-mails die ouder zijn dan 24 uur en nog niet beantwoord, krijgen een upgrade in urgentie." - "Wees uiterst nauwkeurig en vermijd valse positieven bij hoge urgentie." - "Gebruik de geïntegreerde tools voor API-calls en verwerk de data correct." - "Rapporteer wekelijks een samenvatting van de verwerkte volumes en urgentieverdeling." tools: - "Gmail API Tool" - "Zendesk API Tool" - "NLP Analysis Tool" - "Priority Update Tool" iteration_interval: 300 # Voert de taak elke 5 minuten uit max_iterations: 1000 # Beveiliging tegen infinite loops constraints: - "Gebruik alleen de goedgekeurde API's en tools." - "Deel geen gevoelige klantinformatie buiten het beveiligde ecosysteem." - "Werk alleen op e-mails in de inbox 'Unassigned' of 'New'." ``` --- ### Stap 2: Aanbevelingen voor Externe API-integraties Je agent heeft toegang nodig tot e-mailgegevens en moet acties kunnen uitvoeren. Dit regel je met Tools. **1. E-mailbron (Bijv. Gmail of Zendesk):** * **Gmail API:** Ideaal als je e-mails binnen een Gmail- of G Suite-account worden afgehandeld. * **Tool Functie:** `gmail_api_tool.py` * **Acties:** `fetch_unread_emails()`, `mark_email_as_read()`, `add_label_to_email()` * **Authenticatie:** Gebruik Service Account of OAuth 2.0 credentials opgeslagen veilig in SuperAGI's geheugenbeheer. * **Zendesk API:** De professionele keuze als je een ticket-systeem gebruikt. * **Tool Functie:** `zendesk_api_tool.py` * **Acties:** `get_tickets(view="unsorted")`, `update_ticket_priority(ticket_id, priority)` * **Authenticatie:** API Token, veilig opgeslagen in de agent's configuration. **2. NLP Model voor Analyse (Urgentie Classificatie):** Je kunt kiezen voor een lokaal model of een externe API voor betere nauwkeurigheid. * **Optie A: Lokale LLM (Kostenefficiënt, Sneller):** * Integreer een lichtgewicht model zoals `BERT` of `DistilBERT` dat je fine-tuned hebt op een dataset met gelabelde klantene-mails. SuperAGI kan dit model in een custom tool laden. * **Optie B: Externe NLP API (Krachtiger, Minder Setup):** * **OpenAI API (`gpt-3.5-turbo`):** Maak een tool die de e-mailinhoud naar de API stuurt met een goed prompt. * **Prompt Voorbeeld:** "Classificeer de urgentie van deze klantenservice e-mail enkel als 'hoog', 'medium' of 'laag'. E-mail: {email_body}" * **Hugging Face Inference API:** Gebruik een gespecialiseerd text classification model van hun platform. **Voorbeeld van een eenvoudige NLP Tool (Python):** ```python # nlp_analysis_tool.py from superagi.tools.base_tool import BaseTool from typing import Type from pydantic import BaseModel, Field # Imports voor je gekozen model/API class NLPAnalysisInput(BaseModel): email_text: str = Field(..., description="De volledige tekst van de e-mail om te analyseren.") class NLPAnalysisTool(BaseTool): name: str = "NLP Analysis Tool" description: str = "Analyseert tekst om urgentie te bepalen met behulp van een NLP model." def _execute(self, email_text: str): # Hier komt de logica om de e-mail te classificeren # Bijv. een API call naar OpenAI of een lokaal model runnen analysis_result = self.classify_urgency(email_text) # Je eigen functie return f"Urgentieniveau: {analysis_result}" ``` --- ### Stap 3: Beheren van Meerdere Sub-Agents Voor complexe workflows kun je het werk verdelen over gespecialiseerde sub-agents. Stel je hoofdagent in als een **"Manager Agent"**. **Aanbevolen Architectuur:** 1. **Manager Agent (Hoofdagent):** * **Taak:** Coördineert het proces, beslist welke sub-agent wat moet doen. * **Workflow:** 1. Roept de `Gmail/Zendesk Tool` aan om nieuwe e-mails/tickets op te halen. 2. Voor elke e-mail: stuurt de inhoud door naar de **`Analysis Sub-Agent`**. 3. Ontvangt de urgentie-classificatie terug. 4. Geeft de opdracht aan de **`Action Sub-Agent`** om de prioriteit in het ticketsysteem bij te werken. 2. **Analysis Sub-Agent:** * **Specialisatie:** Enkel en alleen tekstclassificatie. * **Configuratie:** Heeft alleen de `NLP Analysis Tool` in zijn toolkit. Zijn goal is simpelweg "Classificeer de urgentie van de provided tekst." 3. **Action Sub-Agent:** * **Specialisatie:** Enkel en alleen interactie met externe systemen. * **Configuratie:** Heeft alleen de `Zendesk API Tool` of `Gmail API Tool` in zijn toolkit. Zijn goal is "Update de prioriteit van ticket [ID] naar [PRIORITY]." **Hoe beheer je ze in SuperAGI?** * Je configureert elke sub-agent als een aparte agent binnen je SuperAGI omgeving, elk met zijn eigen, beperkte set tools en goals. * De Manager Agent communiceert met deze sub-agents via **SuperAGI's interne messaging protocol**. Je gebruikt de `execute_agent()` functie of een vergelijkbaar mechanisme binnen een custom tool om een taak aan een sub-agent door te geven en het resultaat op te halen. * Deze architectuur maakt het beheer overzichtelijk, bevordert herbruikbaarheid (de analysis agent kan voor andere taken gebruikt worden) en isoleert fouten. ### Samenvatende Aanbevelingen 1. **Start Eenvoudig:** Begin met één agent die Gmail/Zendesk koppelt en een simpele op keyword-gebaseerde analyse doet. 2. **Voer NLP Stapsgewijs In:** Implementeer eerst een externe API (zoals OpenAI) voor classificatie vanwege de eenvoud. Onderzoek later of een lokaal model kosten kan besparen. 3. **Gebruik Sub-Agents voor Schaalbaarheid:** Als de workload toeneemt of de processen complexer worden, splits je de functionaliteit op in de gespecialiseerde sub-agents. 4. **Beveiliging:** Sla API-sleutels en gevoelige credentials altijd veilig op using SuperAGI's built-in secret management en nooit hardcoded in je tools. 5. **Test Grondig:** Test je agent eerst op een testmailbox of sandbox-omgeving van Zendesk voordat je hem op de live inbox aansluit. Door deze stappen te volgen, kun je een robuuste en schaalbare automatische e-mailprioriteringsagent bouwen binnen het SuperAGI-framework.