写了个 agent，流程是这样的：

1. 用 IMAP 拉取未读邮件
2. 大模型分析邮件意图（咨询/投诉/售后）
3. 查知识库生成回复草稿
4. 人工审核后发送

核心代码：

from openai import OpenAI
import imaplib

client = OpenAI(api_key="xxx")

def analyze_email(content):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "分析邮件意图，返回 JSON"},
            {"role": "user", "content": content}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

def generate_reply(intent, context):
    # 根据意图和知识库生成回复
    pass

最难的是知识库维护，我把常见问题和标准回复整理成 JSON，agent 查表生成回复。

现在每天能省 3 小时，回复质量还比之前稳定。