Czat na żywo nie wybacza wahania. Klient czeka w czasie rzeczywistym, podczas gdy agent szuka właściwego dokumentu albo przypomina sobie, jak ostatnio ktoś to ujął. Wolne odpowiedzi na czacie bolą bardziej niż gdziekolwiek indziej.
sonnet1 tydzieńIntercomOpenAIAlgolia
Claude
98ROI
72Scale
$5k94Saved
ROI for
README.md
Dlaczego ten subagent
Czat na żywo nie wybacza wahania. Klient czeka w czasie rzeczywistym, podczas gdy agent szuka właściwego dokumentu albo przypomina sobie, jak ostatnio ktoś to ujął. Wolne odpowiedzi na czacie bolą bardziej niż gdziekolwiek indziej.
Ten copilot podpowiada kolejną odpowiedź bezpośrednio w oknie czatu, opierając się na Twojej dokumentacji i wcześniejszych zgłoszeniach — gotową do wysłania lub edycji jednym kliknięciem. Uczy się na poprawkach wprowadzanych przez agentów, dzięki czemu z czasem podpowiedzi coraz lepiej trafiają w ton Twojego zespołu. Agenci odpowiadają szybciej, bez kopiowania z wiki w innej karcie.
Jak działa
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.
Wyszukaj w dokumentacji, poprzednich zgłoszeniach i makrach najbardziej prawdopodobną odpowiedź.
pending
Zaproponuj agentowi odpowiedź w oknie czatu, gotową do wysłania jednym kliknięciem lub edycji.
pending
Rejestruj, które sugestie zostały zaakceptowane, edytowane lub odrzucone, aby poprawić kolejne.
pending
Przykładowe wyjście
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.