1小时打造智能邮件分类AI Agent原型

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   快速开发一个邮件分类AI Agent原型，功能：1) 解析邮件内容提取关键信息；2) 按预设规则自动分类（如咨询、投诉、合作等）；3) 生成标准回复模板。使用Python处理邮件内容，集成简单的机器学习模型进行分类。前端提供邮件内容输入框和分类结果展示，支持手动调整分类结果。整个项目应在快马平台提供的模板基础上快速修改完成，重点展示核心功能。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近工作中需要处理大量客户邮件，手动分类效率太低，就想着用AI做个自动分类工具。尝试用InsCode(快马)平台快速搭建原型，没想到1小时就实现了基础功能。以下是具体实现思路和关键步骤，特别适合想验证AI创意的新手参考。

一、原型设计思路

传统邮件分类需要人工阅读内容再归类，而AI Agent可以自动完成三个核心动作：

1. 文本解析：提取邮件正文中的关键词和意图
2. 智能分类：根据内容判断属于咨询/投诉/合作等类别
3. 回复生成：自动匹配预设回复模板

二、技术方案选择

在快马平台用Python快速实现了以下模块：

1. 邮件解析器
2. 通过正则表达式去除邮件签名、转发标记等噪音

3. 提取主题行和正文前200字作为关键文本

4. 分类模型

5. 使用scikit-learn的朴素贝叶斯分类器

6. 训练数据用简单的关键词规则生成（如包含"价格"归为咨询类）

7. 前端交互

8. 用Flask搭建简易网页
9. 输入框接收邮件文本，下方展示分类结果和推荐回复

三、开发过程详解

1. 环境准备
   直接使用快马预置的Python模板，自带Flask和机器学习库，省去配环境时间。

2. 核心逻辑实现

3. 编写邮件清洗函数处理换行符和特殊字符
4. 分类器训练时预设了5种常见邮件类型

5. 为每类邮件准备3个回复模板轮换使用

6. 交互优化

7. 添加分类结果修正按钮，允许人工干预
8. 在界面显示分类置信度百分比

四、关键问题解决

过程中遇到两个典型问题：

1. 短文本分类不准
   解决方案是组合使用主题+正文前N个字符，并给主题词更高权重

2. 模板回复生硬
   改进为根据邮件语气（如感叹号数量）选择正式/非正式模板

五、效果验证

测试了20封模拟邮件： - 自动分类准确率约85% - 平均处理时间0.3秒 - 回复模板匹配正确率90%

六、优化方向

后续可以： 1. 接入真实邮件数据迭代模型 2. 增加情感分析模块 3. 支持用户自定义分类规则

整个项目在InsCode(快马)平台上从零到部署只用了1小时，最惊喜的是： - 不用折腾服务器配置，写完代码直接点部署就能生成可访问的网址 - AI对话区随时询问技术问题，比查文档效率高很多 - 修改代码后实时看到页面变化，调试特别方便

这种轻量级验证方式非常适合产品经理、运营人员快速测试AI创意，下一步我准备用同样方法做个会议纪要生成器。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   快速开发一个邮件分类AI Agent原型，功能：1) 解析邮件内容提取关键信息；2) 按预设规则自动分类（如咨询、投诉、合作等）；3) 生成标准回复模板。使用Python处理邮件内容，集成简单的机器学习模型进行分类。前端提供邮件内容输入框和分类结果展示，支持手动调整分类结果。整个项目应在快马平台提供的模板基础上快速修改完成，重点展示核心功能。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果