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Live-Chat-Copilot

Live-Chat bestraft Zögern. Der Kunde wartet in Echtzeit, während der Mitarbeiter die richtige Doku heraussucht oder sich erinnert, wie die letzte Person das formuliert hat. Langsame Antworten fühlen sich im Chat schlimmer an als irgendwo sonst.

sonnet1 WocheIntercomOpenAIAlgolia
ClaudeClaude
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Warum dieser Subagent

Live-Chat bestraft Zögern. Der Kunde wartet in Echtzeit, während der Mitarbeiter die richtige Doku heraussucht oder sich erinnert, wie die letzte Person das formuliert hat. Langsame Antworten fühlen sich im Chat schlimmer an als irgendwo sonst.

Dieser Copilot schlägt die nächste Antwort direkt im Chatfenster vor, gestützt auf Ihre Doku und frühere Tickets, bereit zum Senden oder Bearbeiten in einem Klick. Er lernt aus den Korrekturen der Mitarbeiter, sodass die Vorschläge mit der Zeit näher an die Stimme Ihres Teams rücken. Mitarbeiter antworten schneller, ohne aus einem Wiki im anderen Tab zu kopieren.

So läuft er

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

Beispiel-Output

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

During a live chat, suggest the next agent reply grounded in retrieved context, and return it as editable draft text.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.