AI 自动化邮件处理系统

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这个项目更偏产品和流程工程。重点不是单点调用 LLM，而是把分类、上下文提取、草稿生成和人工确认组合成能真正节省时间的操作链路。

Background

很多邮件场景的问题不在于“能不能生成回复”，而在于如何把来信意图识别、分类优先级和人工校对放进同一条可控流程里。

Problem

如果只做一个回复按钮，系统价值会很弱；真正的问题是如何降低操作成本，又不让错误回复直接进入正式沟通链路。

Approach

方案把邮件接入、意图分类、上下文摘要、回复草稿和人工确认拆成连续节点。让模型负责高重复度工作，人来做最后判断。

Next.jsTypeScriptLangChainPostgreSQLWorkflow

Architecture and approach

邮件数据进入后先做主题归类和优先级判断

LLM 负责抽取核心诉求并生成结构化回复草稿

人工确认层保证输出可控，避免完全自动发送带来的风险

邮件内容松散且噪声多，分类准确率直接影响后续体验

草稿生成既要节省时间，也不能看起来像模板机器人

流程必须允许人工插入，不能为自动化而牺牲可控性

把“看邮件、分类、拟回复”的重复动作整理成更清晰的工作流

验证了 LLM 在半自动流程里的真实价值，而不是停留在演示层

形成了可继续扩展到 CRM、客服或内部协同的基础结构

独立完成了流程拆解、界面结构和核心实现方向

把模型能力放到了人工确认前，提升实际可用性

持续围绕高频使用场景调整字段设计和交互顺序

继续把模板管理、回复语气控制和历史上下文记忆补齐，让它更接近真正可投入使用的办公产品。