Nytt ärende kommer in. Det är en vägg av text, saknar sammanhang och landar i kön som en liten handgranat. Någon måste läsa det, översätta det till “vad som faktiskt händer” och sedan avgöra vart det ska.
Det är här service desk-ledare tappar tid, men MSP-ägare och beredskapsingenjörer känner av det också. Automationen för HaloPSA ärendesammanfattning ger dig en felfri, professionell sammanfattning direkt i ärendet, så triage slutar vara en gissningslek.
Nedan ser du hur flödet körs i n8n, vad det förändrar i vardagen och vad du behöver för att få det live utan att det blir ett “nästa kvartal”-projekt.
Så här fungerar automatiseringen
Hela n8n-flödet, från trigger till slutresultat:
n8n Workflow Template: Halopsa + Google gemini: tydligare ärenden
flowchart LR
subgraph sg0["AI Agent Flow"]
direction LR
n0["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/webhook.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Webhook"]
n1["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Guard"]
n2["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Extract Ticket"]
n3["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Build AI Prompt"]
n4@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "AI Agent", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Google Gemini Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n6["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Parse AI JSON"]
n7["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Build AI HTML Note"]
n8["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Wrap for Halo"]
n9["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/httprequest.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>HaloPSA: Create Note"]
n1 --> n2
n0 --> n1
n4 --> n6
n6 --> n7
n8 --> n9
n2 --> n3
n3 --> n4
n7 --> n8
n5 -.-> n4
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n4 ai
class n5 aiModel
class n0,n9 api
class n1,n2,n3,n6,n7,n8 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0,n1,n2,n3,n6,n7,n8,n9 customIcon
Problemet: Ärenden kommer in röriga, och triage får betala priset
HaloPSA-ärenden är bara så bra som det användarna skriver i dem, och ärligt talat: användare skriver inte för tydlighet. De klistrar in e-posttrådar, blandar symptom med antaganden, glömmer grunderna (enhet, användare, tidslinje) och ibland bifogar de avgörande detaljen som en skärmdump som ingen öppnar förrän vid tredje svaret. Sedan gör teamet samma jobb om och om igen: tolka, skriva om, ställa följdfrågor, routa ärendet och ge ingenjören en brief. Det är inte svårt. Det är bara konstant, och det stjäl tyst de bästa timmarna på din dag.
Friktionen bygger på. Här är var det oftast faller isär i verklig drift.
- Du tappar cirka 10 minuter per ärende bara på att översätta problemet till något som går att agera på.
- Viktiga ärenden studsar mellan köer eftersom första genomläsningen inte visar det verkliga problemet.
- Ingenjörer börjar från noll, vilket innebär långsammare första svar och mer internt snack.
- Följdfrågor staplas snabbt, så ärendet blir en lång tråd i stället för en plan.
Lösningen: AI-sammanfattningar som läggs tillbaka i HaloPSA som privata anteckningar
Det här flödet lyssnar efter nya HaloPSA-ärenden via en webhook, plockar ut delarna som teamet faktiskt behöver (ämne, fullständig beskrivning, ärende-ID) och ber sedan Google Gemini att skapa en strukturerad, professionell sammanfattning. Prompten är byggd med MSP-kontext inbakad, så resultatet matchar hur ingenjörer tänker och vad de letar efter först. Efter att Gemini har svarat avkodar flödet JSON:en, formaterar den till en varumärkesanpassad privat anteckning (logotyp, tydliga avsnitt, läsbar layout) och postar den direkt tillbaka i det ursprungliga HaloPSA-ärendet via API:et. Resultatet är enkelt: varje ärende får en “triage-klar” briefing automatiskt, bara ögonblick efter att det skapats.
Flödet startar när ett ärende skapas i HaloPSA och filtrerar sedan valfritt bort köer du inte vill ha (till exempel Sales). Gemini producerar en sammanfattning, nästa steg och idéer för felsökning, och HaloPSA tar emot det som en privat anteckning som teamet kan använda direkt.
Det du får: Automation vs. resultat
| Vad det här flödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: Så här ser det ut
Säg att er servicedesk hanterar cirka 25 nya ärenden per dag. Om triage lägger ungefär 10 minuter på att läsa, skriva om och bestämma nästa steg blir det runt 4 timmar fokus varje dag, innan någon ens har åtgärdat något. Med det här flödet dyker den “triage-klara” anteckningen upp automatiskt en minut eller två efter att ärendet skapats, och den mänskliga insatsen blir en snabb skumläsning plus routning, kanske 1 minut. Det är ungefär 3 timmar tillbaka en vanlig dag, och kön känns lättare nästan direkt.
Det här behöver du
- n8n-instans (testa n8n Cloud gratis)
- Självhostningsalternativ om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- HaloPSA för ärende-webhooks och privata anteckningar.
- Google Gemini för att generera strukturerade ärendesammanfattningar.
- HaloPSA API-token (hämta den i dina admin-/API-inställningar i HaloPSA).
Kunskapsnivå: Medel. Du klistrar in en webhook-URL i HaloPSA, lägger in API-uppgifter i n8n och justerar ett par “ditt varumärke här”-fält.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Så fungerar det
Ett nytt ärende triggar flödet. HaloPSA skickar en webhook när ett ärende skapas, och n8n tar emot payloaden direkt.
Oönskade köer hoppas över. En filterport för team kan ignorera vissa teamName- eller teamId-värden (Sales är vanligast), så du inte genererar sammanfattningar där de inte hör hemma.
Ärendet görs om till en korrekt formaterad prompt. n8n hämtar ämne, detaljer och ärende-ID och skapar sedan en AI-prompt med MSP-kontext (verktyg som NinjaOne, M365, CIPP) så att resultatet blir praktiskt i stället för fluffigt.
Gemini genererar strukturerade triage-anteckningar. LLM-agenten returnerar JSON (sammanfattning, sannolikt nästa steg, felsökningsidéer) som flödet avkodar och formaterar till en varumärkesanpassad privat HTML-anteckning. Till sist postar en HTTP-förfrågan anteckningen tillbaka till samma HaloPSA-ärende.
Du kan enkelt ändra teamfiltret och anteckningslayouten så att det matchar din process. Se hela implementationsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera webhook-triggern
Sätt upp startpunkten så att Halo (eller ert ärendehanteringssystem) kan POST:a nya ärendedata in i arbetsflödet.
- Lägg till noden Incoming Webhook Trigger och ställ in HTTP Method på
POST. - Ställ in Path på
WEBHOOK_PATHoch spara noden för att generera webhook-URL:en. - Säkerställ att Incoming Webhook Trigger är kopplad till Team Filter Gate så att körflödet matchar.
body.ticket kommer arbetsflödet senare att fallera i Derive Ticket Fields med “No ticket object found in webhook payload.”Steg 2: Filtrera och parsa ärendedata
Använd kodnoderna för att stoppa oönskade team och extrahera ärendedetaljer som krävs av AI-prompten.
- I Team Filter Gate, granska jsCode-filtret:
const isFiltered = teamName === 'sales' || teamId === 6;och uppdatera värdena så att de matchar era regler för teamfiltrering. - I Derive Ticket Fields, behåll befintlig jsCode som bygger
ticket_id,summary_card,detailsochsubject. - Bekräfta kopplingsordningen: Incoming Webhook Trigger → Team Filter Gate → Derive Ticket Fields.
Steg 3: Sätt upp AI-prompten och agenten
Skapa prompten för ärendeanalys och route:a den genom AI-agenten med Gemini-modellen.
- I Compose AI Prompt, granska jsCode som bygger prompttexten. Säkerställ att det strikta JSON-kravet är intakt.
- Öppna LLM Agent Processor och ställ in Text till
={{ $json.prompt }}med Prompt Type satt tilldefine. - Verifiera att Gemini Chat Model är ansluten till LLM Agent Processor via anslutningen ai_languageModel.
Steg 4: Parsa AI-utdata och bygg HTML-anteckningen
Avkoda AI:ns JSON-svar och konvertera det till en varumärkesanpassad HTML-anteckning för Halo.
- I Decode AI JSON, behåll logiken för JSON-rensning så att utdata som kodblock (```json) parsas korrekt.
- I Assemble HTML Note, ersätt
https://YOUR_LOGO_URL/logo.pngochYour MSP Brandmed era varumärkesvärden. - Bekräfta kedjan LLM Agent Processor → Decode AI JSON → Assemble HTML Note för att bevara körflödet.
Steg 5: Konfigurera utdata till Halo API
Paketera HTML-anteckningen i en Halo API-payload och skicka den till Halo Actions-endpointen.
- I Package Halo Payload, behåll payload-strukturen som sätter
is_visible_to_usertillfalseochoutcometillPrivate Note. - Öppna Halo Note API Call och ställ in URL till
https://YOUR_HALO_DOMAIN/api/actions. - Ställ in Method på
POST, aktivera Send Body och ställ in JSON Body till={{ $json.payload }}. - Uppdatera headern Authorization till
Bearer [CONFIGURE_YOUR_TOKEN]med er Halo API-token.
Steg 6: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör ett fullständigt test för att bekräfta att arbetsflödet filtrerar, sammanfattar och publicerar AI-anteckningen korrekt.
- Använd test-URL:en för Incoming Webhook Trigger och skicka en exempel-payload för ärende som innehåller
body.ticket. - Verifiera att Team Filter Gate släpper igenom giltiga team och att Derive Ticket Fields producerar
ticket_id,detailsochsubject. - Bekräfta att LLM Agent Processor returnerar en JSON-sträng och att Decode AI JSON extraherar
summaryochnext_step. - Kontrollera Halo-ärendet: en privat HTML-anteckning ska visas med er logotyp och en formaterad AI-sammanfattning.
- När det fungerar, växla arbetsflödet till Active för att köra i produktion.
Vanliga fallgropar
- HaloPSA-uppgifter kan löpa ut eller kräva specifika behörigheter. Om det slutar fungera: kontrollera först din HaloPSA API-token och dina scopes i Halo admin-/API-inställningar.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar processtiderna. Öka väntetiden om nedströmsnoder misslyckas på grund av tomma svar.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in ert tonläge och er stil tidigt, annars kommer du att sitta och redigera output för alltid.
Vanliga frågor
Cirka 30 minuter om du redan har din HaloPSA API-token och Gemini-nyckel.
Nej. Du kopplar konton och klistrar in några värden som din Halo-domän och logotyp-URL.
Ja. n8n har ett gratis självhostat alternativ och en gratis testperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna in användning av Google Gemini API, vilket vanligtvis är en liten kostnad per förfrågan.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller självhostning på en VPS. För självhostning är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Självhostning ger dig obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det bör du. Du kan justera Team Filter Gate för att inkludera eller hoppa över köer och sedan anpassa Compose AI Prompt så att Gemini skriver i din föredragna stil (kort, detaljerat, ITIL-aktigt, vad du vill). I Assemble HTML Note ändrar du varumärke, rubriker och vilka fält som visas. Vanliga justeringar är att lägga till platshållare för “användare/enhet”, tvinga fram en enradig “trolig orsak” eller lägga in din interna eskaleringschecklista.
Oftast beror det på en ogiltig eller utgången HaloPSA API-token. Uppdatera Bearer-token i HTTP request-noden, bekräfta att API-åtkomst är aktiverad för det kontot och dubbelkolla Halo-domänvärdet som används i request-URL:en. Om det bara fallerar under stressiga perioder kan du också slå i rate limits, så att glesa ut körningarna lite kan hjälpa.
Många – tillräckligt för de flesta MSP:er.
Ofta, ja, eftersom det här flödet inte bara är “skicka text till AI”. Det bygger en strukturerad prompt, förväntar sig JSON tillbaka, avkodar den och postar en varumärkesanpassad HTML-anteckning i HaloPSA – den typen av flersteglogik blir snabbt klumpig (och dyr) i enklare verktyg. n8n ger dig också ett självhostningsalternativ, så hög ärendevolym betyder inte automatiskt en högre faktura. Zapier eller Make kan fortfarande vara bra för ett lättviktigt proof of concept, särskilt om du bara vill ha en grundläggande sammanfattning skickad till e-post eller Slack. Är du osäker kan du prata med en automationsexpert och få en snabb rekommendation baserad på din volym och dina köer.
När detta väl rullar startar varje nytt ärende med tydlighet i stället för förvirring. Flödet tar hand om det repetitiva läs-och-skriv-om-arbetet så att teamet kan fokusera på att lösa problemet.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.