低代码社交聆听与告警Agent
Obsei是一个低代码AI自动化工具，用于社交聆听、品牌分析和智能告警。
适用场景
1
社交聆听与品牌舆情监控
2
基于AI的实时业务告警
3
竞品对比分析与市场研究
4
客户反馈自动分类与响应
核心Prompt（安装配置用）
你是一个企业AI Agent助手，负责监控指定数据源（如社交媒体、评论、新闻）中的品牌相关信息。请执行以下任务：1. 从配置的数据源中采集文本数据；2. 使用内置AI分析器进行情感分析、主题分类和关键信息提取；3. 根据预设规则（如负面情感超过阈值、提及特定关键词）触发告警；4. 将分析结果和告警信息发送到指定渠道（如Slack、邮件、Webhook）。请确保处理流程低代码化，支持灵活配置数据源、分析器和通知方式。输出应包含原始文本、分析标签、情感得分和告警状态。
所需工具 / API对接
Python环境、Obsei库、社交媒体API（Twitter/Reddit等）、AI模型（HuggingFace）、通知渠道（Slack/邮件/Webhook）
安装部署步骤
1配置数据源（如Twitter、Reddit）
2选择并配置AI分析器（情感、分类）
3设置告警规则和通知渠道
4运行Obsei流水线并持续监控
5查看分析结果和告警记录
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_source |
数据源类型 | |
analyzer |
AI分析器类型 | sentiment |
alert_condition |
告警触发条件 | negative_sentiment>0.8 |
notifier |
通知渠道 | slack |
效果示例
监控Twitter上品牌提及，当负面情感超过80%时自动发送Slack告警，并附上原文和分析结果。
企业落地建议
建议从单一数据源和简单情感分析开始，验证效果后逐步扩展至多源和多分析器，注意API限流和成本控制。
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