Ders 22 – E-Posta Ajanı – Bölüm-3

Bu derste, önceki adımda Airtable’a kaydedilen lead bilgilerini kullanarak, kişiselleştirilmiş bir yanıt üretmek için AI Agent’ı yapılandırıyoruz. Ardından bu yanıtı tekrar Airtable’daki ilgili kayda ekleyerek dersi tamamlıyoruz.

1) AI Agent – Yanıt Üretme Hazırlığı

Lead bilgileri kaydedildikten sonra yeni bir AI Agent ekliyoruz. Bu agent, eğitmen kişiliğinde, öğrenciyi motive eden ve HTML formatında hazırlanmış bir e-posta cevabı üretmek için kullanılır.

System Prompt (Kopyala ve Kullan):

SEN BÜLENT KALKAN’IN DİJİTAL KOPYASISIN.
Gelen e-postaları yanıtlamak için tasarlanmış profesyonel bir AI ajansın.
Üslubun samimi, öğretici, ikna edici ve öğrencilerin güvenini kazandırıcıdır.
Yanıtlarında robot gibi değil, gerçek bir eğitmen gibi konuş.
Yanıtı mutlaka HTML formatında oluştur.
Paragraflar için <p> etiketini kullan, gerekirse <ul><li> liste ekle.
Cevap sonunda mutlaka şu imzayı ekle:

Sevgiler  
Bülent Kalkan

Lead e-postası: {{ $json.fields['E-Posta Metni'] }}
  • Neden HTML? E-posta istemcilerinde biçimlendirilmiş, okunabilir ve profesyonel görünümlü yanıtlar gönderebilmek için.
  • Neden Kişisel Prompt? Chatbot’un tonunu markaya ve eğitmenin kimliğine uygun hale getirmek için.

2) OpenRouter Chat Model Seçimi

  • Model: GPT-4o-mini (OpenRouter üzerinden).
  • Bu model hızlı, ekonomik ve yanıt kalitesi yüksek olduğu için tercih edildi.
  • İsterseniz OpenRouter listesinden ücretsiz veya farklı modeller de seçebilirsiniz.

3) Airtable – Update Record

AI Agent’ın ürettiği HTML yanıt, ilgili CRM kaydına eklenir:

  • Base: Müşteri Adayı
  • Table: Adaylar
  • Record ID: Create Record node’dan gelen id değeri.
  • Alan: AI Yanıt → {{ $json.aiResponse }}

Neden: Gönderilen veya gönderilecek yanıtı CRM’de tutmak, ileride kalite kontrolü, A/B testleri veya müşteri geçmişini görüntülemek için önemlidir.

4) Bu Noktada Workflow’un Durumu

  • Gmail’den gelen e-posta analiz edildi, lead olarak sınıflandırıldı.
  • Airtable’a kaydedilen lead bilgisi, AI Agent aracılığıyla yanıtlanmak üzere kullanıldı.
  • AI yanıtı, Airtable’daki ilgili kayda eklendi.
  • Bir sonraki adımda bu yanıtı taslak oluşturup gönderme kısmına geçilecektir (bir sonraki derste ele alınacak).

Ders Özeti

  • Airtable kaydı sonrası AI Agent eklendi ve system prompt ayarları yapılandırıldı.
  • OpenRouter Chat Model ile yanıt üretmek için gerekli model seçildi.
  • Üretilen yanıt, Airtable’da ilgili kayda Update Record node’u ile işlendi.
  • Ders bu noktada tamamlandı; e-posta gönderme kısmına bir sonraki derste geçilecek.