clawbot通过smartticket分类器、三维加权优先级引擎、replyboost情绪模块、投诉知识图谱校验层及多agent仲裁机制，实现投诉工单智能分类与精准分级。
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如果客户投诉工单在企业微信或客服系统中堆积如山，人工分类耗时、优先级误判频发，则可能是由于缺乏语义理解能力与多维加权评估机制。以下是实现ClawBot客户投诉工单智能分类和优先级判定的具体方法：
一、启用SmartTicket智能工单分类器
该插件基于轻量级NLP模型，无需历史训练数据即可识别投诉意图与问题类型，直接映射至预设业务标签（如“物流异常”“商品质量”“售后拒退”），为后续优先级计算提供结构化输入。
1、登录OpenClaw控制台，进入「技能市场」页面。
2、搜索并安装SmartTicket插件，点击「立即启用」。
3、在配置页勾选「启用投诉意图识别」，并上传企业自定义的投诉关键词词典（如“不发货”“发错货”“态度差”）。
4、将插件绑定至ClawBot所接入的客服渠道（如企业微信客服API端点）。
二、配置三维加权优先级引擎
系统依据影响范围、紧急程度、客户等级三个维度实时生成加权分值，自动输出P1–P4四级优先级标签，避免单一维度导致的误判。
1、进入ClawBot后台「工单策略中心」，新建「投诉类优先级规则」。
2、设置影响范围权重：全公司=5分、部门级=3分、个体=1分；示例：用户提及“全店无法下单”自动触发全公司判定。
3、设置紧急程度权重：立即响应=6分、24小时内=4分、72小时内=2分；示例：含“已报警”“要起诉”等强情绪短语则强制标记为“立即响应”。
4、设置客户等级权重：VIP客户=4分、复购客户=2分、新客=1分；对接CRM接口自动同步客户等级字段。
5、保存规则后，系统对每条投诉工单实时计算总分，并按阈值映射至P1（≥12分）、P2（8–11分）、P3（4–7分）、P4（≤3分）。
三、部署ReplyBoost情绪感知增强模块
该模块在分类与初判基础上叠加实时情绪分析，对负向情绪强度超过阈值的工单进行优先级上浮，确保高烈度投诉不被算法淹没。
1、在技能市场中安装ReplyBoost插件，并启用「投诉场景专用情绪模型」。
2、进入插件配置页，将情绪分阈值设为-2.5（默认-5至+5），当检测到情绪值≤-2.5时，自动触发「优先级+1级」动作（P2升P1，P3升P2，P4升P3）。
3、勾选「强情绪关键词强化识别」，录入企业高频投诉情绪表达，如“再也不买了”“必须给说法”“已截图投诉12315”。
4、将ReplyBoost输出结果写入工单元数据字段「emotion_priority_boost」，供下游派单引擎读取。
四、构建投诉专属知识图谱校验层
针对分类与优先级结果可能存在的歧义，引入结构化知识图谱进行交叉验证，防止因语义模糊导致的误标。
1、在OpenClaw知识库中新建「投诉知识图谱」空间，导入企业《客诉处理SOP》《历史重大投诉案例库》《产品缺陷召回清单》。
2、使用图谱关系标注功能，建立「投诉现象→根因类型→责任部门→SLA时限」四元组链接；例如：“快递未发出→仓库漏发→仓储部→2小时内响应”。
3、在ClawBot工单处理流水线中插入「图谱匹配节点」，当SmartTicket输出分类为“物流异常”时，自动检索图谱中匹配的根因与SLA，若发现SLA时限为“2小时”，则强制锁定该工单为P1级。
4、启用图谱置信度阈值（建议设为0.82），低于该值的匹配结果不触发优先级覆盖，保留原始引擎判定。
五、实施多Agent协同仲裁机制
当单一模型输出存在冲突或置信度不足时，启动由分类Agent、情绪Agent、图谱Agent组成的三人仲裁小组，通过自然语言辩论达成共识性判定。
1、在ClawBot「Agent编排中心」创建「投诉判定仲裁流」，设定触发条件为“SmartTicket置信度＜0.85 或 ReplyBoost情绪值波动＞1.2”。
2、为每个Agent分配角色：分类Agent负责重审文本意图；情绪Agent重跑上下文窗口内全部语句；图谱Agent检索近7日同类投诉处置路径。
3、配置仲裁规则：任一Agent投出P1票即生效；若出现P1/P2/P3分歧，则启动投票机制，得票最多者胜出；若三票均不同，则交由「兜底规则」——调用客户近30天投诉频次，频次≥3次者直接升为P1。
4、仲裁全程留痕，输出决策依据摘要，写入工单备注字段「arbiter_reason」。
