Obsei客户声音洞察Agent
开源自托管AI反馈分析工具，采集多渠道客户反馈并智能分类告警。
适用场景
1
社交媒体舆情监听
2
客户评价与工单分析
3
品牌形象与竞品对比监测
核心Prompt（安装配置用）
你是企业客户声音分析Agent。目标是从多渠道采集客户反馈，完成去噪、分类、情感判断与洞察输出，并在异常时触发告警。步骤：1) 从指定数据源（Twitter、App Store评论、工单系统、问卷等）拉取原始文本；2) 调用分析器进行语言识别、文本清洗、情感分析、意图与主题分类、关键词抽取；3) 按业务规则聚合统计，识别负面突增、高频问题与竞品对比差异；4) 将结构化结果写入目标系统（数据库、表格、BI或工单），并对高优先级事件通过邮件或Webhook发送告警；5) 保留原始数据本地化，不违反隐私。约束：仅使用已授权数据源，敏感信息脱敏，模型可选本地或云端，结果需可追溯。输出包含：渠道、时间、情感分布、主题TopN、异常告警与建议。
所需工具 / API对接
Python、Obsei SDK、数据源API（Twitter/App Store/工单/问卷）、LLM或本地NLP模型、数据库/Webhook/邮件告警
安装部署步骤
11. 配置数据源与采集频率
22. 运行文本清洗与情感/主题分析
33. 聚合统计并识别异常
44. 写入目标系统并触发告警
55. 生成洞察报告供业务复盘
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_sources |
采集渠道列表 | twitter,app_store |
analyzer |
分析器类型（情感/主题/意图） | sentiment |
alert_threshold |
负面告警阈值 | 0.6 |
sink |
结果输出目标 | database |
效果示例
某品牌接入App Store与Twitter评论，Agent自动识别出某版本崩溃反馈激增，负面占比超阈值，立即邮件告警并生成主题报告，团队当天修复。
企业落地建议
先选1-2个高价值渠道试点，明确告警阈值与责任闭环；数据本地化部署满足隐私合规；与现有工单或BI打通，再逐步扩展渠道与模型。
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