便签自动化

适用人群

- 开发者: 需要自动化处理 Slack 消息的开发者。
- 团队领导: 希望提高团队沟通效率的管理者。
- 产品经理: 需要实时反馈和响应用户反馈的产品负责人。
- 技术支持人员: 需要快速处理用户请求的支持团队成员。

解决的问题

此工作流解决了在 Slack 中处理用户消息的效率问题，自动过滤掉机器人消息，确保团队成员能够专注于重要的用户交互。同时，利用 AI 代理提供快速、精准的响应，提升沟通质量。

工作流步骤

1. Webhook 触发: 当 Slack 中有消息发送时，通过 Webhook 触发工作流。
2. 消息过滤: 使用条件判断节点 Is user message? 检查消息是否来自用户，过滤掉机器人消息。
3. 存储会话历史: 使用 Simple Memory 节点存储会话历史，以便于后续的上下文处理。
4. AI 代理处理: 将用户消息传递给 AI Agent，该代理根据预设的系统消息生成响应。
5. 调用语言模型: OpenAI Chat Model 节点通过 GPT-4o-mini 模型生成更自然的回复。
6. 工具调用: 如果需要，AI 代理可以调用 SerpAPI 和 Wikipedia 工具获取额外信息。
7. 发送 Slack 消息: 最后，使用 Slack 节点将 AI 生成的响应发送回 Slack。

自定义指南

- 修改系统消息: 可以根据需要调整 AI Agent 的系统消息，以改变 AI 的响应风格。
- 更改语言模型: 可以选择不同的 OpenAI 模型，调整 OpenAI Chat Model 节点的参数。
- 调整会话存储策略: 根据团队需要，修改 Simple Memory 节点的 contextWindowLength，以存储不同数量的会话历史。
- 添加更多工具: 可以根据需求集成其他 API 或工具，扩展 AI 代理的能力。