Живий чат не прощає зволікань. Клієнт чекає в реальному часі, поки агент шукає потрібний документ чи згадує, як колега це сформулював. Повільні відповіді в чаті дратують сильніше, ніж будь-де.
sonnet1 тижденьIntercomOpenAIAlgolia
Claude
98ROI
72Scale
$5k94Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Живий чат не прощає зволікань. Клієнт чекає в реальному часі, поки агент шукає потрібний документ чи згадує, як колега це сформулював. Повільні відповіді в чаті дратують сильніше, ніж будь-де.
Цей копайлот пропонує наступну відповідь прямо у вікні чату, спираючись на вашу документацію та минулі тикети, — готову надіслати або відредагувати в один клік. Він вчиться на правках агентів, тож із часом пропозиції дедалі точніше відтворюють голос вашої команди. Агенти відповідають швидше, не копіюючи з вікі в іншій вкладці.
Як він працює
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.
Шукайте в документації, попередніх тикетах та макросах найбільш ймовірну відповідь.
pending
Пропонуйте агенту відповідь прямо у вікні чату для відправки одним кліком або редагування.
pending
Фіксуйте, які пропозиції були прийняті, відредаговані або відхилені, щоб покращувати наступні рекомендації.
pending
Приклад результату
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.