개인정보 보호나 컴플라이언스 문제로 클라우드 API를 통한 고객 메일 발송이 어려운 팀도 있습니다. 이 자동 응답기는 모든 과정을 자체 하드웨어 안에서 처리합니다. 받은 편지함을 읽고 로컬 모델로 답장을 작성하므로, 메시지 본문이 외부로 나가는 일이 없습니다.
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왜 이 서브에이전트인가
개인정보 보호나 컴플라이언스 문제로 클라우드 API를 통한 고객 메일 발송이 어려운 팀도 있습니다. 이 자동 응답기는 모든 과정을 자체 하드웨어 안에서 처리합니다. 받은 편지함을 읽고 로컬 모델로 답장을 작성하므로, 메시지 본문이 외부로 나가는 일이 없습니다.
먼저 각 메일을 분류하고, 안전하게 답할 수 있는 항목에만 응답한 뒤, 확신이 없는 내용은 모두 사람에게 넘깁니다. 데이터를 제3자에게 보내지 않고도 자주 묻는 질문에 당일 답변을 제공할 수 있습니다.
작동 방식
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.
Ollama를 통해 로컬 모델을 실행하여 답변 가능한 메시지에 대해서만 답장 초안을 작성합니다.
pending
발신자 규칙을 적용하여 VIP 주소와 미확인 도메인은 건너뛰고 인간 담당자에게 라우팅합니다.
pending
SMTP를 통해 답장을 발송하고 SQLite에 메시지 ID를 기록하여 중복 응답을 방지합니다.
pending
샘플 출력
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Reply to this email using only the local knowledge provided; if unsure, return the single token ESCALATE.
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.