V kontextu agentů AI se plnění týká provádění úloh, které zahrnují interakci s externími systémy za účelem načítání, manipulace nebo ukládání dat prostřednictvím rozhraní API. Tento článek popisuje ukázkového agenta vytvořeného pro sledování balíčků. Tuto šablonu agenta můžete použít při vytváření nového agenta AI pro digitální a hlasové interakce.

U digitálních kanálů musí být plnění orchestrováno prostřednictvím toku připojení, který se používá k nasazení agenta AI. V příkladu agenta sledování balíčků, kterého můžete importovat ze šablony při vytváření nového skriptovaného agenta, je tok k dispozici také pro import při vytváření nového toku Webex Connect. Kromě plnění tento tok připojení také směruje uživatele do různých front agentů na základě jejich posledního záměru.

  1. Po dokončení nastavení skriptovaného agenta identifikujte odpovědi, které vyžadují naplnění.

    V ukázkovém agentovi je pro trackPackageResponse vyžadováno plnění.

  2. V těchto šablonách nakonfigurujte "přidržovací odpověď", která se zobrazí uživateli během plnění.

    V tomto příkladu je podržení odpovědi nakonfigurováno pro 'trackPackageResponse'.

  3. V toku použijte uzel Analyzátor dat k analýze metadat relace agenta (výstupní proměnná) z odpovědi agenta AI a získejte název odpovědi.

    Ukázkový vstup pro uzel analyzátoru dat můžete získat stažením informací o transakci z relací výběrem příslušné transakce a výběrem hodnoty klíče generatedDf ze staženého souboru.

  4. Pokud chcete provést směrování založené na záměru v době předání agenta, můžete ve stejném kroku získat hodnotu předchozího aktivního záměru.

  5. Pokud nechcete stáhnout a analyzovat ukázkový kód JSON, můžete použít \$.model_state.template_key pro název odpovědi a \$.previous_intent_model_state.intent.name pro předchozí název záměru.

    V našem příkladu pro tyto hodnoty používáme proměnné toku responseKey a předchozí.

  6. Pomocí uzlu větve zkontrolujte, zda odpověď vyžaduje naplnění.

    • Uzel větve se ukončí prostřednictvím výsledku uzlu "Žádný z výše uvedených" pro odpovědi, které nevyžadují naplnění.

    • Vzhledem k tomu, že v našem příkladu je potřeba pro "trackPackageResponse", zkontrolujte hodnotu "responseKey" v uzlu větve.

  7. Pro odpovědi, které vyžadují plnění, použijte uzel HTTP pro externí volání API.

    • Můžete analyzovat užitečné informace z odpovědi uzlu HTTP ve stejném uzlu importováním ukázky a získáním výstupních proměnných.

    • V tomto příkladu získáme "estimatedDelivery" a "status" balíčku.

  8. Zpracujte odpověď na plnění pomocí uzlu Vyhodnotit a formulujte odpověď agenta.

    V našem příkladu inicializujeme proměnnou 'fulfilmentResp' a nastavíme její hodnotu na základě stavu balíku a odhadovaného doručení.

  9. Odešlete odpověď na plnění uživateli a připojte ji ke konverzaci.

  10. Vraťte se do uzlu Přijmout , aby konverzace mezi uživatelem a agentem AI pokračovala.

Předání agenta založeného na záměru

V době předání agenta zkontrolujte poslední aktivní záměr prostřednictvím uzlu větve před uzlem úlohy fronty .

Zkontrolujte hodnotu "předchozíhoZáměru" a větev do různých front na základě vašich požadavků. V tomto příkladu, pokud zákazník požádá o předání agenta po záměru "Sledovat balíček", nasměrujte je do fronty "Specialista". Všechny ostatní hodnoty vedou k předání do fronty chatu.

U hlasových kanálů musí být plnění orchestrováno předáním řízení konverzace zpět hlasovému toku prostřednictvím vlastních událostí a pozdějším obnovením konverzace agenta AI s daty plnění. Pro tento účel je znovu použit ukázkový skriptovaný agent pro sledování balíčků. Tok je k dispozici v části Import ze šablon v Webex Contact Center návrháři toku. Kromě plnění tento tok také směruje uživatele do různých front agentů na základě jejich posledního záměru.

Průvodce krok za krokem: Plnění

  1. Přidejte typ odpovědi Vlastní událost.

    • Vyhledejte klíč šablony, pro který chcete přidat vlastní událost. V tomto případě použijte klíč šablony trackPackageResponse.

    • Přidejte typ odpovědi vlastní událost do klíče šablony.

  2. Nakonfigurujte vlastní reakci na událost.

    • Přidat název události a datovou část události:

      1. Pro vlastní odpověď na událost zadejte název události. V tomto případě "TrackPack_Exit".

      2. Přidejte datovou část události, která obsahuje data, která budou předána toku. Musí být ve formátu JSON. V tomto příkladu { "PackageNumber":"${entity. PackageNum}"}.

  3. Použijte datovou část události v toku.

    • Přístup k metadatům aktivity virtuálního agenta V2 :

      1. V konfiguraci toku hlasu je přidaná datová část události k dispozici jako součást metadat aktivity virtuálního agenta V2 .

      2. Vytvořte proměnnou toku PackageNum.

      3. Pomocí aktivity analýzy vyberte metadata aktivity virtuálního agenta V2 jako vstupní proměnnou.

      4. Nastavte výstupní proměnnou na 'PackageNum' a její výraz Path na '$. PackageNum' (na základě struktury datové části události nakonfigurované v odpovědi agenta).

    • Použití metadat v aktivitě HTTP :

      1. Použijte proměnnou 'PackageNum' ze zpracovaných metadat ve vašem toku ke sledování balíčku.

      2. Importujte připojený tok a vyhledejte podrobnosti o aktivitě HTTP .

      3. Definujte proměnné toku 'estimatedDelivery' a nastavte ji na '$.estimated_delivery' a další proměnnou toku 'packStatus' a nastavte ji na $.status.

    • Přidejte podmínky na základě aktivity HTTP :

      1. Přidejte do toku novou aktivitu Condition . Tato aktivita slouží ke kontrole odezvy aktivity HTTP (zda balíček existuje a jeho stav).

        V tomto příkladu se výraz {{ HTTPRequest_8l3.httpStatusCode == 404 }} používá ke kontrole, zda nebyl nalezen žádný balíček.

  4. Přidat aktivitu Nastavit proměnnou na základě podmínek:

    1. Pro podmínku, pro kterou balíček neexistuje:

      • Pod větev, ve které nebyl nalezen žádný balíček, přidejte aktivitu Set Variable .
      • Nastavte packageResp (další proměnnou toku) na:

        Nebyl nalezen žádný balíček s těmito údaji.

    2. Pro podmínku, pro kterou balíček existuje:

      • Pod větev, kde se balíček nachází (to znamená, že stavový kód HTTP se nerovná 404), přidejte další aktivitu Set Variable .

      • Nastavte packageResp (další proměnnou toku) na:

        Váš balíček byl vyzvednut. Bude doručena společností {{estimatedDelivery}}.

    3. Přidejte další dvě aktivity Nastavte proměnné pro konfiguraci názvu události a dat události. Tato data budou předána aktivitě virtuálního agenta V2.

      • Vytvářejte proměnné toku event_name a event_data.

      • Nastavte event_name na TrackPack_Entry a event_data na {'packageResp': '{{packageResp}}' | json}.

  5. Vraťte se zpět k aktivitě virtuálního agenta V2 :

    • Konfigurace aktivity virtuálního agenta V2:

      1. Připojte konečnou aktivitu Nastavit proměnnou k aktivitě Virtual Agent V2.

      2. Nastavte název události na {{event_name}}.

      3. Nastavte data události na {{event_data}}.

  6. Zpracujte příchozí událost ve svém virtuálním agentovi:

    1. Přidejte nový klíč šablony:

      1. Přejděte na Odpovědi Tab na levém panelu.

      2. Přidejte nový klíč šablony s názvem packageStatus.

    2. Konfigurace příchozí události:

      1. V rámci hlasového kanálu nastavte příchozí událost na TrackPack_Entry (nebo cokoli, co bylo odesláno do aktivity virtuálního agenta V2 v toku).

    3. Konfigurace odpovědi:

      1. Nastavte odpověď na: <speak> <say-as interpret-as="date"> ${eventStore.packageResp} </say-as>. Mohu vám pomoci s něčím jiným?</mluvit>

        Tato odpověď používá proměnné odeslané v datové části z toku. Všechny proměnné odeslané jako součást dat události jsou vývojářům k dispozici pro přístup jako ${eventStore.<variable_name>}.

        To také používá značky SSML. Konkrétně značka SSML umožňuje řídit, jak je text interpretován a mluven modulem převodu textu na řeč. Tato značka může být použita k určení, jak mají být vyslovována čísla, data, časy, adresy a další text. Zde jej používáme pro datum.

Směrování agentů na základě předchozího záměru

  • Pokud se aktivita virtuálního agenta V2 ukončí prostřednictvím výstupu Eskalated, použijte aktivitu analýzy k získání předchozího záměru z metadat agenta.

  • Pomocí aktivity případu zkontrolujte různé hodnoty předchozího záměru, které určují logiku řazení do fronty. V tomto příkladu zkontrolujeme, zda předchozí záměr byl "Sledovat balíček".

  • Připojte výstupy aktivity případu k příslušným okrajům kontaktu fronty.