Freek Van der Herten beschreibt einen neuen Ablauf zur Mail-Klassifikation in There There, einem am Vortag gestarteten Helpdesk. Der Beitrag erschien am 18. September 2026. Taylor hatte Jev-Unterstützung für den 1.x-Zweig des Laravel AI SDK angekündigt. Das Team setzte sie noch am selben Tag zur Spam-Erkennung ein.

classification.php
<?php

use Laravel\Ai\Classification;
use Laravel\Ai\Classification\Boolean;

$result = Classification::of('I have asked three times now. Can I please talk to a real person?')
    ->question('urgent', new Boolean('Does this request need an immediate response?'))
    ->classify();

$result['urgent']->probability; // 0.94
$result['urgent']->isTrue(threshold: 0.8); // true

Jev stammt von TypeSafe und liefert aus einem natürlichsprachlichen Zustand und einer Frage numerische Klassifikationen. Die System-One-Modelle arbeiten mit kalibrierten Wahrscheinlichkeiten. Ein Wert von 0,9 soll über eine größere Menge hinweg ungefähr neun von zehn Entscheidungen korrekt abbilden. Die Anwendung erhält eine Zahl und führt die weitere Entscheidung in PHP aus. Jev kennt Boolesche Noul-Fragen, benannte Choice-Optionen und Score-Skalen. Eine Boolesche Frage gibt eine Wahrscheinlichkeit zurück. Choice liefert zusätzlich Wahrscheinlichkeiten für jede Option und einen Konfidenzwert. Score kann Zwischenwerte wie 1,4 erzeugen. Der Eingabestatus darf ein String oder ein benanntes Array mit Feldern für Nachricht, Bestellung und Richtlinie sein.

There There verarbeitet viele Nachrichten, die nicht von Kunden stammen. Dazu gehören Abwesenheitsnotizen, Bounces, Anmeldebestätigungen und DMARC-Berichte. Zuerst prüft der Helpdesk Header wie `Auto-Submitted`, einen leeren Return Path und den Absender `mailer-daemon`. Für ungeklärte Fälle gab es zuvor Betreffpräfixe für automatische Antworten in 15 Sprachen, neun weitere Präfixe für Bounces und zusätzliche Regeln gegen Fehlklassifikationen bei Fragen zu automatischen Antworten. Neue Ausnahmen machten laufende Erweiterungen dieser Listen nötig.

Jetzt gehen die Fälle, die Header nicht klären, an Jev. Das Enum `InboundJudgement` bündelt `IsAutoResponse`, `IsBounce` und `IsSpam`. Jede Enum-Ausprägung definiert ihre Frage und ihren Schwellenwert. Für automatische Antworten gilt 0,75. Bounces und Spam benötigen 0,9. Die Beschreibungen für true und false nennen konkrete Fälle. Dazu gehören von Menschen verfasste Nachrichten mit Formularvorlage sowie unerwünschte Verkaufsnachrichten und Phishing. Diese Erläuterungen sind optional, werden aber empfohlen. Eine vierte Prüfung lässt sich als weiterer Enum-Fall ergänzen.

Alle offenen Fragen werden gemeinsam und parallel auf denselben Eingabedaten ausgeführt. Der Laravel-Aufruf übergibt Betreff, Absendername, Absenderadresse, die Kontaktadresse und den mit `Str::limit` auf 10.000 Zeichen begrenzten Nachrichtentext. Das Timeout beträgt 10 Sekunden. Ein `try`-Block protokolliert Nachrichten-ID und Ausnahme, danach bleibt die Mailverarbeitung bei einem Jev-Fehler aktiv. Die Rohantworten werden neben den Booleschen Ergebnissen gespeichert. Dadurch lassen sich Schwellenwerte später neu bewerten. Eine Bedingung wie `Is spam` liest im Workflow eine gespeicherte Spalte und startet keine weitere Jev-Anfrage. Die Konfiguration erfolgt in `config/ai.php` mit `TYPESAFE_API_KEY` in der Umgebung.

Drei Fragen benötigen laut Bericht 639 Millisekunden. Bei paralleler Ausführung erreicht der Ablauf ungefähr 48 Klassifikationen pro Sekunde. Eine Optimierung fand nicht statt. Jev kostet $0.042 pro einer Million Eingabetokens. Ausgabetokens sind kostenlos. Für There There ergeben sich etwa vier Hundertstel Cent pro Mail und rund 36 Cent pro Monat. Weitere Jev-Funktionen für There There und andere Produkte sind geplant. TypeSafe, das Laravel AI SDK und There There dienen als weiterführende Anlaufstellen.