客户之声智能分析Agent
开源自托管AI反馈分析平台，汇聚多渠道客户声音并自动分类告警。
适用场景
1
社交媒体品牌舆情监听
2
客服工单与评论情感分析
3
竞品口碑对比研究
4
产品反馈自动分类告警
核心Prompt（安装配置用）
你是一个客户之声分析Agent。任务：从指定数据源采集客户反馈，进行清洗、去重和语言识别，然后调用AI模型完成情感分析、主题分类、意图识别和关键词提取。根据预设规则或异常阈值，判断是否触发告警，并生成结构化分析报告。输出内容包括：反馈来源、原文摘要、情感倾向、主题标签、紧急程度、建议动作。要求：保护用户隐私，不存储敏感个人信息；支持多语言；对负面高优先级反馈即时推送告警；对趋势性变化输出对比结论。最终以JSON和可读报告两种格式返回结果，便于接入企业现有工单或BI系统。
所需工具 / API对接
Python环境、Obsei库、LLM API（OpenAI/本地模型）、数据源连接器（Twitter/Reddit/应用商店/工单系统）、通知渠道（Slack/邮件/Webhook）
安装部署步骤
1配置数据源连接器并采集客户反馈
2数据清洗、去重与语言识别
3调用AI模型完成情感分析与主题分类
4按规则判定告警级别并推送通知
5生成分析报告并输出至BI或工单系统
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
sources |
数据源列表 | twitter,reddit,app_store |
model |
分析所用LLM模型 | gpt-4o-mini |
alert_threshold |
负面情感告警阈值 | 0.8 |
notify_channel |
告警通知渠道 | slack |
效果示例
采集应用商店500条评论，AI识别出120条负面反馈，其中30条涉及支付失败被标记为紧急并推送Slack告警，同时生成主题分布报告供产品团队复盘。
企业落地建议
适合有客户反馈分析需求但重视数据隐私的企业。建议先接入单一数据源小范围验证，再逐步扩展；优先使用自托管模型降低成本，并建立告警规则与人工复核闭环。
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