Клієнти ставлять питання підтримки у WhatsApp, очікуючи миттєвої відповіді, але типовий бот просто вигадує. Цей агент спирає кожну відповідь на ваші реальні документи підтримки, тож відповідає згідно з вашими правилами, а не навмання.
sonnet5 днівWhatsApp Business APIpgvectorClaudeSupabase
Claude
79ROI
76Scale
$5.1k96Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Клієнти ставлять питання підтримки у WhatsApp, очікуючи миттєвої відповіді, але типовий бот просто вигадує. Цей агент спирає кожну відповідь на ваші реальні документи підтримки, тож відповідає згідно з вашими правилами, а не навмання.
Кожна відповідь посилається на статтю, з якої вона взята, а коли нічого не збігається — скеровує клієнта до людини. Типові питання отримують точні відповіді тієї ж хвилини, а ваші агенти займаються лише тими випадками, яких документи не покривають.
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.
Отримуйте питання клієнта з WhatsApp та знаходьте найбільш релевантні фрагменти тексту.
pending
Відповідайте, використовуючи лише ці фрагменти, та вказуйте джерело (політику або статтю).
pending
Ескалюйте запит до оператора, якщо база знань не містить достатньої інформації.
pending
Приклад результату
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.