要做一个客户机器人，可以参考以下步骤：
您现在开发了一个能够处理多种任务的客户支持机器人，它使用了专注的工作流程。更重要的是，您已经学会了如何使用LangGraph的核心功能来设计和根据产品需求重构应用程序。上述示例并不是针对您的特定需求进行优化的-大型语言模型（LLMs）可能会出错，每个流程都可以通过更好的提示和实验来提高可靠性。一旦您创建了初始支持机器人，下一步就是开始添加评估，这样您就可以自信地改进您的系统。查看那些文档和我们的其他教程，了解更多！
"客户服务自动化"是指利用人工智能（AI）技术，尤其是AI聊天机器人，来自动化处理客户服务中的常见咨询。这一做法不仅可以提升客户服务的效率和质量，还可以减轻人工客服人员的工作负担。首先，部署AI聊天机器人处理常见的客户咨询。通过自动化处理常见的客户咨询，提高客户服务的效率和可及性根据企业的特定需求和预算，选择合适的AI聊天机器人解决方案。根据常见的客户咨询类型，定制聊天机器人的回答库。这可能包括产品信息、价格查询、订单状态跟踪等。将聊天机器人集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道。例如电子商务网站可以部署聊天机器人来回答关于产品细节、配送政策和退货流程的常见问题。
这很好，因为我们在系统消息中要求助手澄清了附加项和辅菜。所以你已经有了想法，请随意尝试运行。你可以暂停视频，然后在左侧的笔记本中运行。现在我们可以要求模型创建一个基于对话而创建的可发送到订单系统的JSON摘要。因此，我们现在附加了另一个系统消息，这是一个指示，我们说要为之前的食品订单创建一个JSON摘要，详述每个项目的价格，字段应该是一个比萨、包括辅菜、两个配料列表、三个饮料列表、四个辅菜列表，最后是总价。你也可以在这里使用用户消息，这不一定是一个系统消息。所以让我们执行一下。请注意，在这种情况下，我们使用了一个较低的温度，因为对于这些任务，我们希望输出相当可预测。对于一个会话代理，你可能想要使用一个更高的温度，但在这种情况下，我也可能使用一个较低的温度，因为对于客户助手聊天机器人，你可能也希望输出看起来更可预测。所以在这里我们有我们订单的摘要，如果我们想的话，我们可以将它提交给订单系统。