Nicht jede unbeantwortete Frage ist ein fehlender Artikel
Eine Suche in der Wissensdatenbank ohne Treffer wird als Lücke erfasst. Die meisten dieser Einträge sind keine echten Lücken, weil der Kunde seine Lage in ungewohnten Worten beschrieben oder etwas gefragt hat, das nur für seine Konfiguration gilt.
Ob eine Dokumentationslücke wirklich ein Problem der Suchsprache ist, ist ein Urteil über Sprache. Manchmal existiert der Artikel, ist aber nicht auffindbar. Die nötige Korrektur ist dann eine ganz andere: bessere Titel statt neuer Seiten.
Das zweite Urteil ist die Priorität. Eine Lücke, die dreihundert Kunden betrifft, zählt mehr als eine, die nur zwei betrifft. Weder das Suchprotokoll noch die Ticketzahl zeigt, welche Lücke welche ist, bevor Sie die Protokolle selbst prüfen.
Eine dritte Möglichkeit verdient Erwähnung. Manche Fragen sollten nicht über Dokumentation beantwortet werden, weil die echte Korrektur im Produkt liegt. Diese Fragen an eine schreibende Person zu schicken, verschwendet Zeit auf beiden Seiten.
So bauen Sie den Agent in Agent Studio auf
Weil die Eingabe keine Antwort hat, holt der Flow sie gezielt ein. Ein HTTP Request-Knoten liest das Suchprotokoll für Abfragen ohne Treffer und die Ticketliste, wenn ein Mitarbeiter eine lange originäre Antwort geschrieben hat, weil das der stärkere der beiden Indikatoren ist.
Der System-Prompt nennt die drei möglichen Ergebnisse (fehlender Artikel, Auffindbarkeitsproblem und Produktkorrektur) und verlangt, dass jeder Fund einen dieser Namen erhält.
Prompt-Fähigkeiten halten Ihre Dokumentationsstruktur, damit eine Empfehlung als „das gehört in den bestehenden Abrechnungsartikel“ erscheint und nicht als Bitte um eine neue Seite, die niemand pflegt.
MCP-Verbindungen lassen den Agent in der Wissensdatenbank suchen, damit er fehlenden Inhalt von Inhalt unterscheiden kann, der nicht auffindbar ist.
Agent Chat übergibt die gesammelte Menge. Notion nimmt Artikel-Empfehlungen entgegen. Linear nimmt die Produktkorrekturen entgegen. Vorgänge zum Umbenennen von Titeln gehen in ein Hilfs-Google-Sheet.
Dauerhafte Sessions lassen die Dokumentationsleitung die Liste prüfen und die Klassifizierungen hinterfragen, weil dort der größte Teil der Kalibrierung stattfindet.
Woraus dieser Agent besteht
- System-Prompt: drei benannte Ergebnisse: fehlender Artikel, Auffindbarkeitsproblem, Produktkorrektur.
- Prompt-Fähigkeiten: Ihre Dokumentationsstruktur, damit Empfehlungen auf echte Orte zeigen.
- MCP-Verbindungen: Suche in der Wissensdatenbank, so wird Fehlendes von Unauffindbarem getrennt.
- HTTP Request (Util): liest Suchen ohne Treffer und Tickets mit langen originären Antworten.
- Agent Chat (Util): übergibt die gesammelte Lückenmenge zur Klassifizierung.
- Linear (Integration): nimmt die Fragen entgegen, deren echte Antwort eine Produktänderung ist.
- Wenn ein ActionFlow ausreicht: Reicht das Zählen von Suchen ohne Treffer als Ausgangspunkt, bauen Sie den Workflow. Der Agent entscheidet, was jedes Ergebnis bedeutet.
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