Relay.app 教程：搭建带人工审批的 AI 线索处理流程

这篇教程会完成什么

我们会搭建一条适合销售运营的流程：

1. 从表单或 Webhook 接收新线索。
2. 用 AI 判断行业、意向等级和下一步建议。
3. 校验模型输出，缺字段或低置信度的记录进入人工审批。
4. 审批通过后写入 CRM，并通知负责人。
5. 失败时保留原始输入，方便重试而不重复创建。

这个例子不追求让 Agent 自由决定所有动作，而是把 AI 放在适合它的判断步骤，把客户写入和外发通知放在可审查的流程里。

开始前需要准备

准备一个 Relay.app 工作区、表单或 Webhook 来源、测试用 CRM，以及一个专门用于测试的销售邮箱。不要一开始就接生产 CRM；先用几条脱敏数据验证字段、权限和审批路径。

提前约定以下字段：

• lead_id：来源系统的唯一 ID
• company：公司名
• email：联系人邮箱
• message：原始需求
• intent：high、medium 或 low
• confidence：0 到 1 的数字
• next_action：建议动作

第一步：创建触发器和输入校验

在 Relay.app 中新建 Workflow，选择表单、Webhook 或现有应用事件作为触发器。收到数据后先做基础校验：

• lead_id、company 和 message 不能为空。
• email 使用邮箱格式检查。
• 文本长度设置合理上限，避免把整封邮件或附件无控制地送入模型。
• 保存原始 payload，后续排查时不要只依赖模型改写后的字段。

如果来源系统没有稳定 ID，可以用来源名称、邮箱和日期生成幂等键，但最好让上游补充正式 ID。

第二步：添加 AI 分类步骤

让模型只返回约定好的结构，例如包含 intent、confidence、reason 和 next_action 四个字段的 JSON 对象。

在下一步检查：

• intent 只能是 high、medium、low。
• confidence 必须是 0 到 1。
• next_action 只能来自预先定义的枚举。
• reason 限制长度，不要把敏感信息原样复制到通知里。