Conversations

Quickchat AI automatycznie rejestruje i analizuje każdą rozmowę prowadzoną przez Twojego AI Agenta we wszystkich kanałach — widget, Slack, WhatsApp, Telegram i inne. Conversations API daje Ci programistyczny dostęp do tego bogatego zbioru danych, abyś mógł budować własne dashboardy, zasilać pipeline’y analityczne, wyzwalać workflow w CRM lub integrować się z istniejącymi narzędziami business intelligence.

Każda rozmowa zawiera analizę wspomaganą przez AI: wykrywanie sentymentu, klasyfikację tematu, śledzenie rozwiązania oraz automatyczne flagowanie rozmów, które mogą wymagać uwagi człowieka. W połączeniu z pełną historią wiadomości, śledzonymi kliknięciami w linki i niestandardowymi metadanymi masz wszystko, czego potrzebujesz, aby zrozumieć, jak odwiedzający wchodzą w interakcję z Twoim AI Agentem.

Dane rozmów są rozłożone na kilka endpointów:

• List Conversations — Podstawowe informacje, dane odwiedzającego, status. Używaj do dashboardów, przeglądów i zapytań z filtrami
• Get Conversation Details — Pełne informacje, w tym unified_analysis (insighty generowane przez AI) i client_metadata
• Get Conversation Events — Pełna historia wiadomości, śledzone kliknięcia w linki i wpisy logów
• Get/Set Metadata — Niestandardowe dane klucz-wartość, które dołączasz do rozmów (zobacz Conversation Metadata)

List Conversations

Scope: read_all

GET https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations

Query Parameters

Parameter	Description
limit integer	Elementów na stronę
offset integer	Elementów do pominięcia
query string	Wyszukaj według numeru porządkowego, UUID lub treści wiadomości
assignee_type string	"ai_assistant", "human_operator" lub "unassigned"
source string	"widget", "slack", "telegram", "whatsapp" itd.
resolution_status string	"open" lub "resolved"
created_timestamp_start_date datetime	Filtruj według daty utworzenia (początek)
created_timestamp_end_date datetime	Filtruj według daty utworzenia (koniec)
last_message_at_start_date datetime	Filtruj według daty ostatniej wiadomości (początek)
last_message_at_end_date datetime	Filtruj według daty ostatniej wiadomości (koniec)
most_frequent_language string	Filtruj według wykrytego języka

Shell

curl 'https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations?limit=10&resolution_status=open' \
  -H 'Authorization: Bearer <API_TOKEN>'

Python

import requests

response = requests.get(
    url="https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations",
    headers={"Authorization": "Bearer <API_TOKEN>"},
    params={"limit": 10, "resolution_status": "open"},
)
data = response.json()

Response 200 OK

{
  "items": [
    {
      "id": "conv-uuid-1234",
      "ord": 42,
      "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z",
      "last_message_at": "2026-01-15T10:35:00Z",
      "title": "Return policy question",
      "source": "widget",
      "terminated": false,
      "resolution_status": "open",
      "has_unread_messages": true,
      "supports_inbox_control": true,
      "last_message_content": "What is your return policy?",
      "most_frequent_language": "en",
      "assignee": {
        "type": "ai_assistant"
      },
      "visitor_name": "John",
      "visitor_email": "john@example.com",
      "visitor_phone_number": null,
      "visitor_label": null
    }
  ],
  "offset": 0,
  "limit": 10,
  "count": 42
}

Field	Description
id string	UUID rozmowy
ord integer	Kolejny numer rozmowy
created_at string	Znacznik czasu utworzenia rozmowy
last_message_at string	Znacznik czasu najnowszej wiadomości
title string	Tytuł rozmowy wygenerowany przez AI
source string	Kanał, z którego pochodzi rozmowa (np. "widget", "slack", "whatsapp")
terminated boolean	Czy rozmowa się zakończyła
resolution_status string	"open" lub "resolved"
has_unread_messages boolean	Czy są nieprzeczytane wiadomości
supports_inbox_control boolean	Czy źródło rozmowy obsługuje sterowanie z Inboksa (przypisywanie, handoff)
last_message_content string	Treść ostatniej wiadomości w rozmowie
most_frequent_language string	Najczęściej wykrywany język w rozmowie
assignee object	Aktualnie przypisany (type: "ai_assistant", "human_operator" lub "unassigned")
visitor_name string or null	Imię odwiedzającego (z formularza pre-chat lub profilu kanału)
visitor_email string or null	Adres e-mail odwiedzającego
visitor_phone_number string or null	Numer telefonu odwiedzającego
visitor_label string or null	Niestandardowa etykieta przypisana do odwiedzającego

Get Conversation Details

Scope: read_all

GET https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/{conversation_id}/

Shell

curl https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/conv-uuid-1234/ \
  -H 'Authorization: Bearer <API_TOKEN>'

Python

import requests

response = requests.get(
    url="https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/conv-uuid-1234/",
    headers={"Authorization": "Bearer <API_TOKEN>"},
)
data = response.json()

Response 200 OK

{
  "id": "conv-uuid-1234",
  "ord": 42,
  "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z",
  "last_message_at": "2026-01-15T10:35:00Z",
  "title": "Return policy question",
  "source": "widget",
  "terminated": false,
  "resolution_status": "open",
  "has_unread_messages": true,
  "supports_inbox_control": true,
  "last_message_content": "What is your return policy?",
  "most_frequent_language": "en",
  "assignee": {
    "type": "ai_assistant"
  },
  "url": null,
  "client_metadata": {"userId": 12},
  "last_visitor_message_at": "2026-01-15T10:34:00Z",
  "unified_analysis": {
    "sentiment": "neutral",
    "resolution_status": "open",
    "topic": "Return policy",
    "is_flagged": false,
    "flag_reason": null
  },
  "visitor_name": "John",
  "visitor_email": "john@example.com",
  "visitor_phone_number": null,
  "visitor_label": null
}

Odpowiedź ze szczegółami zawiera wszystkie pola z odpowiedzi listy oraz dodatkowo:

Field	Description
url string or null	URL strony, na której rozpoczęła się rozmowa (tylko widget)
client_metadata object or null	Niestandardowe pary klucz-wartość dołączone do rozmowy
last_visitor_message_at string	Znacznik czasu ostatniej wiadomości odwiedzającego
unified_analysis object or null	Analiza rozmowy wygenerowana przez AI (zobacz poniżej)

Pola unified_analysis:

Field	Description
sentiment string	Sentyment rozmowy wykryty przez AI (np. "positive", "neutral", "negative")
resolution_status string	Status rozwiązania oceniony przez AI (może różnić się od resolution_status najwyższego poziomu)
topic string	Temat rozmowy wykryty przez AI
is_flagged boolean	Czy AI oflagowało tę rozmowę do przeglądu przez człowieka
flag_reason string or null	Powód oflagowania rozmowy

resolution_status vs unified_analysis.resolution_status

Pole resolution_status najwyższego poziomu ("open" lub "resolved") to kanoniczny status ustawiany ręcznie lub przez reguły automatyzacji.

Pole unified_analysis.resolution_status jest obliczane przez analizę AI i może się różnić — na przykład AI może sklasyfikować rozmowę jako rozwiązaną na podstawie analizy treści, mimo że status najwyższego poziomu nadal jest "open". Używaj pola najwyższego poziomu do filtrowania i workflow; używaj unified_analysis do analityki i insightów.

Get Conversation Events

Pobierz wszystkie zdarzenia (wiadomości, śledzone linki, logi) dla rozmowy.

Scope: read_all

GET https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/{conversation_id}/events/

Query Parameters

Parameter	Description
limit integer	Elementów na stronę
offset integer	Elementów do pominięcia

Shell

curl 'https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/conv-uuid-1234/events/?limit=20' \
  -H 'Authorization: Bearer <API_TOKEN>'

Python

import requests

response = requests.get(
    url="https://app.quickchat.ai/v1/api_core/conversations/conv-uuid-1234/events/",
    headers={"Authorization": "Bearer <API_TOKEN>"},
    params={"limit": 20},
)
data = response.json()

Response 200 OK

{
  "items": [
    {
      "type": "message",
      "data": {
        "id": "msg-uuid-001",
        "ord": 1,
        "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z",
        "content": "Hello! How can I help you today?",
        "author": "ai_assistant",
        "handoff_state": null,
        "message_insights": null,
        "feedback": null,
        "client_metadata": null,
        "sources_generated": [],
        "is_welcome": true,
        "attachments": []
      }
    },
    {
      "type": "message",
      "data": {
        "id": "msg-uuid-002",
        "ord": 2,
        "created_at": "2026-01-15T10:31:00Z",
        "content": "What is your return policy?",
        "author": "visitor",
        "handoff_state": null,
        "message_insights": null,
        "feedback": null,
        "client_metadata": null,
        "sources_generated": [],
        "is_welcome": false,
        "attachments": []
      }
    }
  ],
  "offset": 0,
  "limit": 20,
  "count": 2
}

Typy zdarzeń: message, tracked_link, log

Typy autorów: ai_assistant, visitor, human_operator

Field	Description
type string	Typ zdarzenia: "message", "tracked_link" lub "log"
data.id string	Unikalny identyfikator wiadomości
data.ord integer	Kolejny numer wiadomości
data.created_at string	Znacznik czasu zdarzenia
data.content string	Treść wiadomości
data.author string	"ai_assistant", "visitor" lub "human_operator"
data.handoff_state string or null	Stan handoffu, jeśli dotyczy
data.message_insights object or null	Insighty wiadomości wygenerowane przez AI
data.feedback object or null	Opinia użytkownika na temat wiadomości
data.client_metadata object or null	Niestandardowe metadane dołączone do wiadomości
data.sources_generated array	Artykuły Bazy Wiedzy, których AI użyło, generując swoją odpowiedź
data.is_welcome boolean	Czy jest to wiadomość powitalna
data.attachments array	Załączone pliki

---