一、Skill 定位 #
AgentMail 用于把邮件从“人工逐封处理”升级为“自动预处理 + 人工确认”的高效率模式。
它特别适合邮件量大、信息密度高的岗位。
二、适用场景 #
- 客服/运营：大量咨询邮件自动归类。
- 商务/销售：线索邮件自动打标签和优先级。
- 技术团队：告警通知和工单邮件自动聚合。
- 管理岗位：每日邮件摘要和行动清单自动生成。
三、安装与前置 #
1) 安装命令 #
clawhub install agentmail
clawhub sync --all
2) 邮件连接准备 #
- 配置 IMAP/SMTP 或服务商 API。
- 使用专用应用密码，不直接暴露主账号密码。
- 先在测试邮箱验证规则，再迁移生产邮箱。
四、使用方法 #
Step 1：定义分类规则 #
建议至少包含：
- 紧急问题
- 业务合作
- 系统通知
- 可延后处理
Step 2：生成摘要与待办 #
/skill agentmail
整理今天未读邮件，按紧急级别排序，输出三段式摘要并提炼待办事项。
Step 3：生成回复草稿 #
对标准问题先自动生成草稿，再人工一键确认发送。
Step 4：联动任务系统 #
把关键邮件自动转为任务卡片，避免遗漏。
五、注意事项 #
- 外发必须可控：默认先生成草稿，不建议自动外发。
- 隐私与合规：涉及个人信息和合同内容要严格脱敏。
- 误分类风险：高优先级分类必须保留人工复核。
- 规则迭代：每周复盘错分样本并修正规则。
- 邮件回环：防止自动回复触发无限邮件循环。
六、常见问题 #
- 邮件抓取不完整：检查同步时间窗和分页参数。
- 分类准确率低：补充业务词表与历史样本。
- 回复语气不合适：为不同对象建立模板库。
七、落地清单 #
- 先落地“摘要 + 待办提取”两个核心功能。
- 第二阶段上线“回复草稿”能力。
- 第三阶段再做跨系统任务联动。
- 建立邮件自动化审计与回溯机制。
八、参考资料 #
- AgentMail Skill：https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills/tree/main/skills/agentmail
- OpenClaw Skills 文档：https://docs.openclaw.ai/skills