使用AI代理自动处理任务反馈并改进标准操作流程

## 工作原理

### 主要节点配置

**设置表和字段ID**
– 存储涉及的Baserow数据库和表的ID
– 包含向Baserow API发出请求所需的信息

**反馈处理代理**
AI代理使用以下节点：
– OpenAI聊天模型：默认使用OpenAI的gpt-4.1模型
– 当前流程工具：向代理提供所有可用流程的信息
– 当前流程步骤工具：向代理提供流程中每个步骤的信息
– 任务反馈工具：向代理提供员工的反馈
– 必需输出模式：强制代理使用与”改进建议”表结构匹配的JSON模式

**创建改进建议**
– 调用API端点批量在”改进建议”表中插入多条记录

**获取未处理反馈**
– 从”任务”表中获取包含反馈但尚未标记为已处理的所有记录

**设置反馈为已处理**
– 将每个任务的布尔字段更新为true，表示反馈已处理

**聚合记录用于输入**
– 将先前节点的数据聚合为名为”items”的数组

**更新任务为已处理反馈**
– 调用API端点批量更新”任务”表中的多条记录

## 应用场景

– 市场营销：改进广告内容审批流程
– 财务：优化费用报销流程
– 运营：完善设备维护流程

## 技术要求

– Baserow账户（云端或自托管）
– Baserow标准操作流程模板或类似数据库结构
– OpenAI API访问权限

这个工作流通过AI驱动的反馈分析，实现了从执行到反馈再到持续流程改进的闭环管理。