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.

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Steps

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

Exported 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

Estimated cost

Input tokens per call : ≈ 439

Input cost only, excluding the model's answer. Providers' public standard prices (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic) converted from USD to euros at the ECB rate of September 29, 2026. Estimate: 1 token ≈ 3.6 characters.

Identifier

contextetech--tri-emails-support-langgraph

Type

Workflows

File

tri-emails-support-langgraph.workflow.yaml

Format

YAML

Size

735 bytes

Encoding

UTF-8

Estimated tokens

≈ 203

Language

French

License

MIT

Commercial use

Allowed

Personal data

Real

Version

1.0

Published on

October 1, 2026 at 6:21 PM

Updated on

October 1, 2026 at 6:21 PM

Storage

in database

Uses

0

Likes

0

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

Import

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

Steps

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