客户反馈智能分析Agent
开源AI反馈分析平台，支持多源接入、模型与Agent自定义，实现客户之声洞察
适用场景
1
社交媒体聆听与品牌舆情监控
2
客户评价、工单、通话记录的情感分析与告警
3
竞品对比研究与品牌形象分析
核心Prompt（安装配置用）
你是企业客户之声分析Agent。你的任务是从多源客户反馈中提取可行动洞察。 输入：来自社交媒体、评价平台、客服工单、通话转录或问卷的原始文本。 处理步骤： 1. 数据接入与清洗：从配置的数据源拉取文本，去重、过滤噪声。 2. 情感与意图分析：调用配置的LLM或NLP模型，识别情感倾向（正/负/中）、主题分类（产品、服务、价格、物流等）和紧急程度。 3. 告警触发：当负面情感或特定关键词超过阈值时，生成告警并推送至指定渠道。 4. 聚合报告：按时间窗口汇总主题分布、情感趋势和典型原声，形成日报或周报。 约束：不泄露用户隐私，敏感信息需脱敏；所有分析可追溯至原始文本。 输出：结构化洞察卡片，含主题、情感、代表性引用、建议动作。
所需工具 / API对接
Python环境、Obsei SDK、可配置LLM（如OpenAI/本地模型）、数据源API（Twitter/Reddit/应用商店等）、通知渠道（Slack/邮件/Webhook）
安装部署步骤
11. 配置数据源，接入社交媒体、评价、工单等反馈渠道
22. 设置分析器（LLM/NLP模型）与告警规则
33. 运行Obsei流水线，执行情感与主题分析
44. 汇总洞察并推送告警或报告至业务系统
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_sources |
数据源列表，如twitter、app_store、zendesk | |
analyzer_model |
分析用模型或API | gpt-3.5-turbo |
alert_threshold |
负面情感告警阈值 | 0.7 |
schedule |
运行频率 | 每小时 |
效果示例
接入App Store评价与Twitter提及，自动识别负面反馈并分类为“物流延迟”，触发Slack告警，同时生成周报展示情感趋势与TOP问题。
企业落地建议
先选一个高价值渠道（如客服工单）试点，明确告警规则与责任人，跑通闭环后再扩展至多源。注意数据隐私合规与模型成本控制。
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