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嗨，HN！我是Markus。在过去的12个月里，我一直在为我父亲的生意构建一个客户支持CRM系统。
他在处理支持消息（如退货、产品咨询、销售等）时感到不堪重负，没有一个好的方法来组织和处理这些消息，常常忘记回复。
我们尝试过使用Attio、Freshworks和n8n进行一些自动化。我非常喜欢n8n，但我不想离开另一个应用程序去查看消息和客户信息。于是我尝试通过Google Sheets和Airtable建立桥梁，结果深入探索，尝试构建自己的解决方案。那时我已经有10年没有编程了。我在Backbone.js和Underscore流行时就停止了编程，之后转行从事商业混凝土工作，参与了旧金山和洛杉矶市中心许多高楼的建设（包括一栋上面有很多涂鸦的建筑）。
这个应用的目标是尽可能自动化客户支持，从分流到草拟回复，再到跟踪历史记录。
主要功能包括：
- 全渠道收件箱 — 从一个统一的收件箱处理电子邮件、聊天、短信和社交对话。
- 电子邮件集成 — 连接Gmail和Outlook，实现双向同步对话。
- 工单管理 — 完整的工单生命周期，包括优先级、状态、类型和分配。
- AI建议回复 — 根据对话上下文生成草拟答案。
- 工作流构建器：无代码拖放自动化，适用于工单、联系人和消息（您也可以创建自己的应用）。
- 知识库
- 数据导入 — 批量导入历史联系人和工单。
- 通话录音和转录 — AI转录和分析语音对话。（测试版）
- AI：Kopilot — 使用您的客户数据回答问题的对话AI助手。
- AI提供商 — 自带OpenAI、Anthropic或其他模型密钥。
主页是 [https://auxx.ai](https://auxx.ai)，您可以在这里体验演示：[https://auxx.ai/demo](https://auxx.ai/demo)。这是一个开源项目。您可以在这里找到代码库：[https://github.com/Auxx-Ai/auxx-ai](https://github.com/Auxx-Ai/auxx-ai)。（欢迎给星星支持）
难道不可以简单地在前面派一艘扫雷舰护航，然后让数百艘油轮排成一列，两侧再有护卫舰或飞机吗？伊朗有哪些有效的武器或战术呢？
我正在咨询的一些早期到中期的初创公司都在问同一个问题：他们的人工智能/机器学习团队想要生产环境中的Postgres数据，但没有人确切知道该如何提供这些数据。
我之前为商业智能团队处理过类似的情况——使用读取副本，并设置较高的`max_standby_streaming_delay`和开启`hot_standby_feedback`，偶尔在主库上接受一些膨胀。这种方法效果不错。但对于人工智能/机器学习的需求，我感觉有些不同，虽然我还无法完全表述清楚，这也是我提出这个问题的原因之一。
我正在尝试调整几个方面：
1. 代理实际连接到哪里？是主库（带有行级安全性），读取副本，数据仓库（如Snowflake、BigQuery、Redshift），湖仓（如Iceberg、Delta在S3上），还是其他地方？
2. 如果你们<em>不</em>这样做——是出于合规性、成本担忧、糟糕的经历（如查询失控、提示中的个人身份信息）还是其他原因？
3. 我最感兴趣的是：这是否真的与给商业智能工具数据库访问权限的感觉不同，还是同样的问题换了个说法？
我并不寻求产品推荐，而是想从那些真正面临过这个挑战的人那里获得真实的见解。
我花了很多时间将 `lmcli` 打造成我在处理大型语言模型（LLM）时的首选工具，包括编程！<p>这个工具是用 Go 语言编写的，具有快速的性能和精简的代码库。<p>我希望有一个工具，不会在我和模型之间增加复杂的抽象层，我认为 `lmcli` 在这方面做得很好。随着使用案例逐渐显现出对 LLM 使用的“基础性”，我们逐步添加了对更多用例的支持，例如代理工具调用循环。<p>`lmcli` 并没有内置代理——代理是通过系统提示和可用工具的集合进行配置的。README 仅提供了一个如何使用 `lmcli` 构建编程代理的示例（这个代理的表现相当不错！）<p>v0.5.0 版本增加了图像支持。是的，支持在文本用户界面（TUI）中将图像附加到对话中！而且使用起来并不糟糕？<p>它并不完美，但我认为它足够好，可以让其他人觉得有用。<p>希望你喜欢。