Workflow LangGraph : trier les e-mails du support

Graphe LangGraph qui classe chaque e-mail du support, escalade les urgences et prépare un brouillon de réponse relu par un humain avant envoi.

Zugriffe Mittel

• ✓ Dateien oder Daten lesen
• ✓ Dateien ändern oder löschen
• ✓ Daten ins Internet senden
• — Befehle auf dem Rechner ausführen : Nein

Schritte

1. Classer l'e-mail : facturation, technique, commercial ou autre, et repérer l'urgence
2. Si urgent : créer un ticket prioritaire et prévenir le responsable
3. Rédiger un brouillon de réponse (120 mots maximum)
4. Ranger le brouillon dans la file de relecture : un humain valide avant l'envoi

Exportierte Definition

# Graphe LangGraph : tri des e-mails du support
state:
  email: str          # texte de l'e-mail reçu
  categorie: str      # facturation | technique | commercial | autre
  urgent: bool
  brouillon: str
nodes:
  classer: "LLM : renvoie la catégorie et urgent=true si le client est bloqué ou menace de partir"
  rediger: "LLM : brouillon de réponse poli, 120 mots maximum, sans promesse de remboursement"
  escalader: "Crée un ticket prioritaire et prévient le responsable"
  file_attente: "Range le brouillon dans la file de relecture humaine"
edges:
  - START -> classer
  - classer -> escalader      # si urgent
  - classer -> rediger        # sinon
  - escalader -> rediger
  - rediger -> file_attente
  - file_attente -> END

Geschätzte Kosten

Eingabe-Tokens pro Aufruf : ≈ 439

Nur Eingabekosten, ohne die Antwort des Modells. Öffentliche Standardpreise der Anbieter (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) von USD in Euro umgerechnet zum EZB-Kurs vom 29. September 2026. Schätzung: 1 Token ≈ 3,6 Zeichen.

Kennung

contextetech--tri-emails-support-langgraph

Typ

Workflows

Datei

tri-emails-support-langgraph.workflow.yaml

Format

YAML

Größe

735 Bytes

Kodierung

UTF-8

Geschätzte Tokens

≈ 203

Sprache

Französisch

Lizenz

MIT

Kommerzielle Nutzung

Erlaubt

Personenbezogene Daten

Echt

Version

1.0

Veröffentlicht am

1. Oktober 2026 um 18:21

Aktualisiert am

1. Oktober 2026 um 18:21

Speicherung

in der Datenbank

Nutzungen

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tri-emails-support-langgraph.workflow.yaml

# Graphe LangGraph : tri des e-mails du support
state:
  email: str          # texte de l'e-mail reçu
  categorie: str      # facturation | technique | commercial | autre
  urgent: bool
  brouillon: str
nodes:
  classer: "LLM : renvoie la catégorie et urgent=true si le client est bloqué ou menace de partir"
  rediger: "LLM : brouillon de réponse poli, 120 mots maximum, sans promesse de remboursement"
  escalader: "Crée un ticket prioritaire et prévient le responsable"
  file_attente: "Range le brouillon dans la file de relecture humaine"
edges:
  - START -> classer
  - classer -> escalader      # si urgent
  - classer -> rediger        # sinon
  - escalader -> rediger
  - rediger -> file_attente
  - file_attente -> END

Importieren

# LangGraph : chargez la définition puis compilez le graphe
import json
graph = json.load(open("tri-emails-support-langgraph.workflow.json"))

Schritte

1. Classer l'e-mail : facturation, technique, commercial ou autre, et repérer l'urgence
2. Si urgent : créer un ticket prioritaire et prévenir le responsable
3. Rédiger un brouillon de réponse (120 mots maximum)
4. Ranger le brouillon dans la file de relecture : un humain valide avant l'envoi