WhatsApp客服消息多智能体分流与回复

原文要点

作者Murilo Costa的n8n工作流通过Evolution API的messages.upsert webhook接收WhatsApp消息，先规范化出chatId、手机号、发件人、正文和fromMe标记，丢弃机器人自身或无正文的事件防循环；再由Google Gemini编排器配Redis记忆判断意图，直接回答或调用销售、客服、财务三个专员工具，可选调用Google Calendar建会议；结果解析为含replyText、category、线索字段和shouldLog的结构化对象，shouldLog为真时按手机号追加或更新Google Sheets；最后经Evolution API的sendText端点把回复发回客户。需配置Evolution的apikey头认证、Gemini、Redis、Sheets与Calendar的OAuth2共多套凭据。

这次做成什么

在本站复刻一条可测试的WhatsApp多智能体分流流程：入站消息→防循环过滤→Gemini编排器分流→专员回复/建会→合格线索落表→回复发回。由于未提供原工作流文件，本站给出独立的编排器提示词、测试webhook载荷和配置清单，读者在自己的n8n中按节点类型重建。

准备什么

• 自托管或云端n8n实例，且Production webhook URL可被Evolution API公网访问
• 已运行的Evolution API实例及其API Key，已连接一个测试用WhatsApp号码
• Google Gemini API Key、可连的Redis实例、Google Sheets与Google Calendar的OAuth2凭据
• 一张含phone、name、category、lastMessage、updatedAt列的Google表格

具体怎么做

1. 接webhook并规范化载荷

   在n8n新建Webhook节点，方法POST。后面接Code节点，从Evolution的messages.upsert载荷中取出data.key.remoteJid作为chatId、去掉@后缀得手机号、pushName作为发件人名、message.conversation或extendedTextMessage.text作为正文，并读取data.key.fromMe生成布尔标记，统一输出一行JSON供后续节点使用。

2. 防循环过滤

   接IF节点，条件为fromMe等于true或正文为空时走丢弃分支（连到NoOp结束）。这是防机器人回复自己触发死循环的关键，原文明确这两类事件要忽略，切勿省略。

3. 配置编排器与记忆

   放AI Agent节点作为编排器，凭据选Google Gemini(PaLM)，Memory选Redis（填host、port、密码，session key用手机号保证同一客户对话连续）。系统提示词使用下方材料一的完整提示词，要求模型只输出规定结构的JSON。三个专员（销售/客服/财务）各建一个AI Agent工具节点，同样接Gemini与Redis，分别写各自领域提示词。

4. 挂日历工具并解析输出

   把Google Calendar节点作为编排器的工具，操作为创建事件，日历ID与时区从Config读取，让编排器在客户请求约时间时调用。编排器后接Code节点，把模型输出JSON.parse成对象，校验必须有replyText、category、shouldLog三字段，缺字段时给出兜底replyText提示稍后再试。

5. 线索落表并回发消息

   IF节点判断shouldLog为true时进入Google Sheets节点，操作为Append or Update，匹配列选phone，写入手机号、姓名、类别、最近消息和时间戳。最后HTTP Request节点POST到Evolution API实例的/message/sendText/{实例名}路径，Header带apikey（用HTTP Header Auth凭据），body为{number:手机号, text:replyText}。

可直接复制的材料

你是WhatsApp客服消息的总编排器。客户消息和最近对话历史会提供给你。你的任务：
1. 判断消息意图，归入以下四类之一：sales（咨询产品、报价、购买）、support（使用问题、故障、投诉）、finance（发票、付款、退款、对账）、general（闲聊或无法归类）。
2. 若属于sales/support/finance，调用对应的专员工具生成专业回复；若属于general且你能直接回答（如营业时间、公司简介），直接作答，不调用工具。
3. 若客户明确想预约会议或电话，先确认意向时间，再调用日历工具创建事件。
4. 判断是否属于合格线索：客户留下明确购买意向或预约请求时，shouldLog为true并提取姓名（未知则填空字符串）。
只输出如下结构的JSON，不要输出任何其他文字或markdown代码块：
{"replyText":"发给客户的完整中文回复","category":"sales|support|finance|general","leadName":"姓名或空字符串","shouldLog":true或false}

{
  "event": "messages.upsert",
  "instance": "demo-instance",
  "data": {
    "key": {
      "remoteJid": "8613900000001@s.whatsapp.net",
      "fromMe": false,
      "id": "TESTMSG0001"
    },
    "pushName": "测试客户小李",
    "message": {
      "conversation": "你们的标准版怎么收费？可以开发票吗？"
    },
    "messageTimestamp": 1767225600
  }
}

{
  "spreadsheetId": "替换为你的Google表格ID",
  "sheetTabName": "Leads",
  "calendarId": "替换为你的日历ID，如primary",
  "timezone": "Asia/Shanghai",
  "evolutionInstance": "替换为Evolution实例名",
  "evolutionBaseUrl": "https://你的evolution域名"
}

输入与输出示例

本站虚构演示，未真实调用Gemini与Evolution，模型实际措辞会不同；JSON字段结构才是关键校验点。

输入

用上方测试载荷POST到webhook：手机8613900000001、pushName测试客户小李，正文“你们的标准版怎么收费？可以开发票吗？”，fromMe为false。

对应输出

编排器应产出近似：{"replyText":"您好！标准版按坐席计费，具体报价我让销售同事为您整理，发票支持开具增值税普通发票和专用发票。","category":"sales","leadName":"测试客户小李","shouldLog":true}；随后Sheets在Leads表按phone=8613900000001新增或更新一行，Evolution的sendText把replyText发回该号码。

做完检查这些

• 用fromMe=true的载荷触发，工作流在IF节点走丢弃分支，绝不调用sendText
• 发送报价类消息，解析节点得到含replyText、category、shouldLog的合法JSON，category为sales
• shouldLog=true时Google表格中按同一手机号是更新而非重复新增行
• Evolution实例日志能看到sendText请求且客户测试号收到回复文本

容易卡住的地方

• Evolution侧必须把webhook事件设为messages.upsert并指向n8n的Production URL而非Test URL，否则发布后收不到消息
• apikey要放在HTTP Header凭据里，Header名就是apikey，拼错会被Evolution拒绝
• Redis的session key若用固定值，不同客户的对话记忆会串台，必须用手机号区分
• 模型偶尔会在JSON外包markdown代码块，解析节点需先剥掉```再JSON.parse
• 原文未给出各专员的具体提示词与表格列定义，需按本站示例自行补齐并在原模板中核对