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摘要

这个入门项目把客户支持案例研究变成了一个小型本地工作流： 读取一封客户来信，读取本地支持政策文档，对案例进行分类， 并起草一份安全的回复供人工审核。

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状态

starter

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存在原因

客户支持是一个很实用的本地智能体形态，因为真正有用的上下文 通常已经在附近：一份邮件导出文件、一份政策文档、一条退款规则， 或者一个 FAQ 文件。这个入门项目通过要求显式的本地路径来保持这 一边界清晰可见，而不是假装智能体能凭记忆知道政策。

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相关实验室页面

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文件夹结构

customer-support-email-agent-starter/
├── index.mdx
├── SOURCE_NOTES.mdx
├── skill/
│   └── SKILL.md
└── src/
    ├── email_triage.py
    ├── policy_loader.py
    └── reply_guardrails.py

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快速开始

这是一个入门项目，不是一个完整的帮助台集成。代码示意只使用 Python 标准库，并聚焦于本地路径边界。 示例： 
from reply_guardrails import draft_policy_grounded_reply

result = draft_policy_grounded_reply(
    email_text="Subject: Refund request\nI received the wrong item.",
    policy_path="/Users/example/support/refund-policy.md",
)

print(result.reply_subject)
print(result.reply_body)
print(result.needs_human_review)
如需在仓库级别做一次冒烟检查，请在仓库根目录运行 python3 scripts/verify_example_projects.py。

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包含的示例文件

  • skill/SKILL.md：用于检查客户邮件并从本地文档路径起草 基于政策的回复的技能说明
  • src/email_triage.py：轻量级分类与摘要辅助工具
  • src/policy_loader.py：本地政策加载与证据提取辅助工具
  • src/reply_guardrails.py：草稿生成与人工审核防护机制

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约束

  • 未实现邮箱、Gmail、CRM 或帮助台适配器。
  • 该入门项目只读取本地的文本类政策文件。
  • 草稿仅供人工审核，不会自动发送。
  • 分类基于关键词，且刻意保持很小。

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后续步骤

  • 添加一个邮箱适配器，将来信写入显式的本地路径。
  • 添加结构化的政策章节，并增强检索能力。
  • 为退款、账单、投诉和升级处理添加评估固定样本。
  • 添加一个审计工件，用于记录政策证据和审核者决定。