Kunden stellen Support-Fragen auf WhatsApp und erwarten eine sofortige Antwort, aber ein generischer Bot erfindet einfach etwas. Dieser Agent verankert jede Antwort in Ihren echten Support-Dokumenten und antwortet so aus Ihren Richtlinien statt aus dem Bauch heraus.
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Claude
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Warum dieser Subagent
Kunden stellen Support-Fragen auf WhatsApp und erwarten eine sofortige Antwort, aber ein generischer Bot erfindet einfach etwas. Dieser Agent verankert jede Antwort in Ihren echten Support-Dokumenten und antwortet so aus Ihren Richtlinien statt aus dem Bauch heraus.
Jede Antwort belegt den Artikel, aus dem sie stammt, und wenn nichts passt, leitet sie den Kunden an einen Menschen weiter. Häufige Fragen werden im selben Moment korrekt beantwortet, und Ihre Mitarbeiter kümmern sich nur noch um die Fälle, die die Dokumente nicht abdecken.
So läuft er
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.
Empfängt die WhatsApp-Frage des Kunden und ruft die relevantesten Passagen ab.
pending
Antwortet ausschließlich auf Basis dieser Passagen und belegt die Quelle der Richtlinie oder des Artikels.
pending
Eskaliert an einen Mitarbeiter, wenn die Wissensdatenbank keinen guten Treffer liefert.
pending
Beispiel-Output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Answer the customer using only the retrieved support docs; if no passage covers it, reply with an escalation.
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.