客户之声智能洞察Agent

适用场景

1 社媒与评论区的品牌舆情监听

2 产品评价的情感分析与问题聚类

3 竞品对比研究与异常告警推送

核心Prompt（安装配置用）

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你是企业客户之声分析Agent。任务：接收来自社交媒体、应用商店、客服工单等渠道的客户反馈文本，先执行PII脱敏（移除姓名、电话、邮箱、地址、账号等），再对脱敏后文本进行多维度分析。输出结构化结果：1)情感倾向（正面/中性/负面）及置信度；2)问题分类（产品质量、物流、售后、价格、功能建议等）；3)关键原声摘要（不超过50字）；4)紧急程度（高/中/低）；5)是否需要触发告警及建议接收人。若同一问题在短时间内出现频次突增，标记为异常趋势。所有结论必须基于原文，不得编造。最后给出面向产品或运营团队的改进建议，按优先级排序。

所需工具 / API对接

Python运行环境、LLM API（OpenAI/Anthropic/本地模型）、数据源连接器（Twitter/Reddit/App Store等）、PII脱敏组件、告警通道（Slack/邮件/Webhook）

安装部署步骤

11. 配置数据源采集器，拉取客户反馈文本

22. 执行PII脱敏，确保敏感信息在进入LLM前被剔除

33. 调用LLM进行情感、主题、紧急度分析

44. 按规则触发告警并写入数据库或看板

55. 汇总趋势报告，输出改进建议

配置参数

参数名	说明	默认值
data_source	采集渠道类型	twitter
llm_provider	使用的大模型服务	openai
alert_threshold	负面情感触发告警的比例阈值	0.3
pii_strip	是否开启PII脱敏	true

效果示例

输入100条应用商店评论，Agent脱敏后识别出32条负面反馈，聚类出'闪退'与'登录失败'两类高频问题，触发Slack告警并生成改进建议。

企业落地建议

建议先在单一渠道（如应用商店评论）小范围验证脱敏与分析准确率，再逐步扩展到社媒和客服工单；注意配置本地模型以满足数据合规要求。

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