KI-Kundensupport-Agent für WhatsApp
· Von AI Compare
Häufige Kundenfragen in WhatsApp per KI beantworten und bei Bedarf an Ihr Support-Team übergeben.
Was Sie bauen
Einen Kundensupport-Agenten in WhatsApp, der häufige Fragen aus Ihrer Wissensdatenbank beantwortet, den Gesprächskontext behält und den Chat mit einer Zusammenfassung an Ihr Support-Team übergibt, wenn er nicht weiterhelfen kann. Grundlage sind n8n-Vorlagen wie „Handle WhatsApp support chats with OpenRouter, Pinecone and Gemini“.
Architektur
| Ebene | Tool | Aufgabe |
|---|---|---|
| Kanal | WhatsApp Business Cloud API | Empfängt und sendet Nachrichten |
| Orchestrierung | n8n | Routing, Logik, Protokollierung |
| Modell | OpenRouter | Ein API-Schlüssel, viele Modelle (OpenAI, Anthropic, Google, offene Modelle) |
| Wissen | Pinecone + Gemini-Embeddings | Ihre FAQs, Richtlinien und Produktinfos durchsuchen |
| Gedächtnis | Simple Memory oder Postgres Chat Memory | Kontext pro Telefonnummer des Kunden |
| Support-Team | Ihr Helpdesk, Slack oder E-Mail | Übernimmt eskalierte Chats |
Zuerst die Wissensdatenbank aufbauen
- Sammeln Sie FAQs, Rückgaberichtlinie, Versandinfos, Produktdaten und Preisregeln.
- Legen Sie einen Indexierungs-Workflow an (wie unseren RAG-Workflow für Google Drive): Dokumente laden → in Abschnitte teilen → Embeddings Google Gemini → Pinecone Vector Store insert.
- Nutzen Sie einen Index und Namespace ausschließlich für Support-Inhalte.
Der Support-Workflow
- WhatsApp Trigger → IF Nachricht (Zustell- und Lesestatus ignorieren).
- Den Kunden nachschlagen in Ihrem CRM oder Ihrer Datenbank anhand der Telefonnummer; Name und Bestellhistorie an den Agenten übergeben.
- Prüfen, ob ein Mitarbeiter übernommen hat. Wenn sich bereits jemand aus Ihrem Team um diesen Kunden kümmert, darf die KI nicht antworten; die Nachricht wird nur protokolliert.
- AI Agent mit:
- OpenRouter Chat Model
- Gedächtnis mit der Telefonnummer als Schlüssel
- Pinecone-Vector-Store-Werkzeug für die Wissensdatenbank
- Optionale Werkzeuge: Bestellstatus abfragen (HTTP Request an Ihre Shop-API), Ticket anlegen
- Nachrichten, die kein Text sind (Sprache, Bilder), erhalten eine höfliche Antwort mit der Bitte um Text oder werden transkribiert, wenn Sie diesen Zweig ergänzen.
- WhatsApp: Send message mit der Antwort.
Übergabe an das Support-Team
Legen Sie in der Systemnachricht fest, wann der Agent eskalieren soll: Erstattungen, Beschwerden, rechtliche Fragen, verärgerte Kunden oder wenn die Wissensdatenbank keine Antwort hat. Bei einer Eskalation:
- Legen Sie einen Fall in Ihrem Helpdesk an (oder eine Zeile in einer Tabelle).
- Lassen Sie das Modell eine kurze Zusammenfassung des Gesprächs erstellen.
- Benachrichtigen Sie das Team in Slack mit der Zusammenfassung und einem Link.
- Sagen Sie dem Kunden, dass sich jemand aus dem Support-Team melden wird, und stoppen Sie KI-Antworten für diesen Kunden, bis der Fall abgeschlossen ist.
Regeln und Kosten
- Innerhalb von 24 Stunden nach der letzten Nachricht des Kunden sind freie Antworten möglich; danach nur genehmigte Vorlagen.
- Meta berechnet pro Konversation/Nachricht nach Kategorie und Land.
- Die Modellkosten hängen vom in OpenRouter gewählten Modell ab; nutzen Sie für einfache FAQs ein günstigeres Modell.
Erfolg messen
Protokollieren Sie jedes Gespräch mit „von der KI gelöst“ oder „eskaliert“, Antwortzeit und Kundenbewertung. Prüfen Sie die Eskalationen wöchentlich und ergänzen Sie fehlende Antworten in der Wissensdatenbank.
