Kater ist ein KI-gesteuertes Kundenservice-Agent, der Antworten automatisiert und Benutzern bei Anfragen hilft. Er nutzt maschinelles Lernen, um die Kundenabsichten zu verstehen, bietet personalisierte Interaktionen und löst Fragen effizient. Kater verringert die Arbeitslast von menschlichen Agenten, indem er routinemäßige Anfragen bearbeitet und 24/7 verfügbar ist, sodass Kunden jederzeit rechtzeitig Unterstützung erhalten. Seine Fähigkeit, aus vorherigen Interaktionen zu lernen, ermöglicht es ihm, seine Antworten im Laufe der Zeit zu verbessern und eine maßgeschneiderte Unterstützungserfahrung zu schaffen.

Dieses Projekt zeigt einen voll funktionsfähigen Kundenservice-KI-Agenten, der das Autogen-Framework von OpenAI und eine Streamlit-Frontend nutzt. Es leitet Nutzeranfragen durch eine anpassbare Agent-Pipeline, bewahrt den Gesprächskontext und erzeugt präzise, kontextbezogene Antworten. Entwickler können das Repository einfach klonen, ihren OpenAI-API-Schlüssel einrichten und eine Web-Benutzeroberfläche starten, um die Fähigkeiten des Bots zu testen oder zu erweitern. Der Code enthält klare Konfigurationspunkte für Prompt-Design, Antwortbehandlung und Integration mit externen Diensten, was ihn zu einem vielseitigen Ausgangspunkt für den Aufbau von Support-Chatbots, Helpdesk-Automatisierungen oder internen Q&A-Assistenten macht.

Faye ist ein selbstlernender KI-Chatbot, der sich auf den Kundenerfolg im Web3 spezialisiert hat. Es beherrscht Smart Contracts, um genaue, relevante und On-Chain-Fehlerbehebung Unterstützung zu bieten. Die Plattform automatisiert bis zu 65% der Kundensupport-Tickets, was die Arbeitslast für menschliche Support-Teams reduziert und die Effizienz steigert. Faye lernt kontinuierlich aus Interaktionen und verbessert ihre Unterstützungsmöglichkeiten, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Web3-Unternehmen macht, die außergewöhnlichen Kundenservice bieten wollen.