房仲潛在客戶回應自動化：AI 智慧分類，人工審核發送

大家好。我正在使用 n8n 自動化處理房仲業收到的潛在客戶諮詢，包括來自房產網站的通知和電子郵件查詢。我將分享我最難做出的決定，即 AI 負責哪些部分，不負責哪些部分，希望能對大家有所幫助，或提供改進的建議。

問題在於，當買家在晚上 11 點發送訊息給房仲時，可能要等到隔天甚至永遠都得不到回覆。根據我八月份的測量，57 家海濱房仲公司中有 30 家從未回覆夜間發送的電子郵件。然而，典型的解決方案，即讓大型語言模型 (LLM) 單獨撰寫並發送回覆，許多仲介公司有理由感到擔憂：它可能會做出不實承諾、捏造價格，或回覆帶有惡意指令的垃圾郵件。

我的方法是：AI 負責決策，回覆內容由仲介公司核准，最終由人工發送。觸發器部分，一個 Gmail Trigger 每分鐘檢查一次諮詢信箱。篩選器會排除已標記為「已處理潛在客戶」、已發送和草稿的郵件，並且只查看過去兩天的郵件。

為了確保個別郵件不會因異常而影響其他郵件，我使用了一個批次大小為 1 的 Loop Over Items 節點，逐一處理。接著是「準備查詢」的程式碼節點，它會提取客戶的電子郵件、主旨和內文。當仲介公司手動轉寄郵件時情況會比較複雜：寄件人是仲介公司，客戶的電子郵件必須在轉寄郵件的標頭中尋找。如果找不到，系統不會憑空捏造，而是會標記並發出警示。

「分類」節點使用 Basic LLM Chain 搭配 Structured Output Parser，並將溫度設為 0。模型只會填寫一個 JSON 格式的資料：判斷是否為真實諮詢、語言、詢問的問題（使用預設的封閉式選項，例如尋找房屋、區域、看房、費用、旅遊執照、購買流程）、已提供的資料（預算、區域、臥室數量等），以及是否涉及需要人工處理的主題（例如特定公寓的可用性、個人稅務問題）。

提示詞會明確指出訊息是資料而非指令，因此郵件中要求模型執行的任何指令都會被忽略。

「組裝提案」的程式碼節點中，沒有任何 AI 參與寫作。回覆是將仲介公司核准的段落，依照客戶提問的順序拼接而成。唯一變動的文字是避免再次詢問客戶已提供的資訊。最終會產生一個狀態：如果是「LISTA PARA ENVIAR」（準備發送），表示一切符合；「TE NECESITA」（需要人工），表示是其他語言、保留主題、缺少客戶電子郵件或分類器失敗；「IGNORADO」（已忽略），表示是垃圾郵件或電子報；「NO LISTA」（未準備好），表示缺少簽名或等待語句。為了避免發送內容不完整的郵件，這裡沒有發送按鈕。

「排版通知」的程式碼節點與邏輯處理是分開的：一個節點負責決策，另一個節點負責呈現。所有來自外部的資訊（主旨、訊息、姓名）都會經過跳脫處理，以防止未知寄件人的郵件將 HTML 注入通知中。接著，系統會將提案發送給仲介公司（Gmail），而不是直接發送給客戶。這封郵件會附帶一個按鈕，點擊後會開啟一封新郵件，收件人已設定為客戶，內容也已預先填寫。在人工點擊發送之前，任何內容都不會寄出。

最後是「標記為已處理並記錄」的步驟。記錄（一個資料表）是在標籤之後進行的，這是刻意安排的：如果記錄在之前失敗，郵件將不會被標記，並且每分鐘都會產生另一個提案。我在實作過程中學到了三件事：關於 mailto: 和 Gmail 的編碼問題，如果對地址使用 encodeURIComponent，@ 會變成 %40，導致 Gmail 開啟的郵件「收件人」欄位是空的。地址應該保持乾淨，而主旨和內文則需要編碼。

第二點是，當流程沒有執行任何操作時，應該發出通知。一個沒有動作卻不告知的流程，比一個會發出錯誤訊息的流程更糟。因此，每個「沒有動作」的分支都會在通知中寫明原因。第三點是，記錄會儲存從郵件進入到提案發送之間經過的時間，以及仲介公司是否未經修改就發送了提案。這使得我們可以根據數據來決定何時從「提案」轉為自動發送。

這個系統尚未在真實客戶環境中運行：我使用一家房仲公司核准的文本，透過測試郵件進行了驗證。我在 Rubí（巴塞隆納）工作，我的其他作品可以在 educastillo.com 上找到。如果有人能更好地解決手動轉寄郵件的問題（從丹麥語、德語或英語的轉寄郵件中提取原始寄件人），我非常感興趣。