Nachdem Sie Ihre KI-Agenten in der Webex AI Agent Studio-Plattform erstellt und konfiguriert haben, besteht der nächste Schritt darin, sie in die Sprach- und digitalen Kanäle zu integrieren. Diese Integration ermöglicht es den KI-Agenten, sowohl sprachbasierte als auch digitale Gespräche mit Ihren Kunden zu führen und so eine nahtlose und interaktive Benutzererfahrung zu bieten.

In den folgenden Abschnitten wird der Konfigurationsablauf für die Integration von KI-Agenten in den Sprachkanal beschrieben, damit sie sprachbasierte Kundeninteraktionen effektiv verwalten können.

Voraussetzungen

  1. Erstellen und konfigurieren Sie die KI-Agenten. Weitere Informationen finden Sie in den Abschnitten Einrichten eines geskripteten KI-Agenten und Einrichten autonomer KI-Agenten im Administrationshandbuch für Webex AI Agent Studio.
  2. Sprachkanal einrichten:
    1. Erstellen Sie einen Einstiegspunkt für den Sprachkanal.
    2. Weisen Sie den Routing-Fluss dem Einstiegspunkt zu. Weitere Informationen findest du im Artikel Einrichten eines Kanals.
  3. Richten Sie einen Flow ein. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Erstellen und Verwalten von Schemata im Artikel Flow Designer.

Konfigurieren von KI-Agenten im Flow

Die Virtueller Agent v2-Aktivität bietet Ihren Kontakten ein Konversationserlebnis in Echtzeit. Sie können die Virtueller Agent v2-Aktivität zum Anruffluss hinzufügen, um sprachbasierte AI-fähige Konversationen zu verarbeiten. Wenn ein Anrufer spricht, gleicht das System die Sprache mit der besten Absicht des KI-Agenten ab. Außerdem unterstützt es den Anrufer im Rahmen der der Interactive Voice Response (IVR)-Erfahrung.

Ergebnisse

Dieser Ausgabepfad wird vom Ergebnis der Konversation zwischen dem Anrufer und dem virtuellen Agenten bestimmt.

  • Bearbeitet – Das Ergebnis wird aufgerufen, wenn die Ausführung des virtuellen Agenten abgeschlossen ist.

  • Eskaliert: Das Ergebnis wird aufgerufen, wenn der Anruf an den menschlichen Agenten eskaliert werden muss.

Fehlerbehandlung

Jeder Fehler, der während der Konversation zwischen dem virtuellen Agenten und dem Anrufer auftritt, bestimmt diesen Ausgabepfad.

Fehler: Das Schema nimmt diesen Pfad in allen Fehlerszenarien.

  1. Ziehen Sie die Virtueller Agent v2)-Aktivität aus der Aktivitätsbibliothek in den Haupt-Canvas für den Fluss.
  2. Führen Sie unter Allgemeine Einstellungen die folgenden Aktionen aus:
    1. Geben Sie im Feld Aktivitätsbezeichnung einen Namen für die Aktivität ein.
    2. Geben Sie im Feld Aktivitätsbeschreibung eine Beschreibung für die Aktivität ein.
  3. Führen Sie in den Einstellungen für die Konversationserfahrung Folgendes aus:
    • Für Scripted AI-Agenten:
      1. Wählen Sie Webex AI Agent Scripted aus der Dropdown-Liste Contact Center AI Config aus .
      2. Wählen Sie in der Dropdown-Liste "virtueller Agent " einen der veröffentlichten Skript-Agenten aus.
    • Für autonome KI-Agenten:
      1. Wählen Sie Webex AI Agent Autonomous aus der Dropdown-Liste Contact Center AI Config aus .
      2. Wählen Sie in der Dropdown-Liste "virtueller Agent" einen der veröffentlichten autonomen Agenten aus.
  4. Geben Sie in den Einstellungen für das Statusereignis den benutzerdefinierten Ereignisnamen und die Daten in den Spalten für Ereignisname - Ereignisdaten ein. Das Statusereignis ist ein Mechanismus zum Auslösen des Ereignishandlers, der für den Agenten-Bot konfiguriert ist. Im Agenten-Bot können Sie konfigurieren, wie das Ereignis bearbeitet werden soll.

    • Ereignisname – (optional) Gibt den Namen des Ereignisses an, das auf der integrierten KI-Plattform des Drittanbieters definiert ist.

    • Ereignisdaten – (optional) Gibt die JSON-Daten an, die das System (als Teil des definierten Ereignisnamens) an die integrierte KI-Plattform eines Drittanbieters sendet.

    Sie können den Ereignisnamen und die Daten in Form eines statischen Werts oder Ausdrucks angeben. Verwenden Sie für Ausdrücke die folgende Syntax: {{ Variable }}. Der folgende Code ist ein Beispiel für das Statusereignis, das so konfiguriert ist, dass der Anrufer mit einer benutzerdefinierten Willkommensnachricht begrüßt wird.

    Ereignisname: CustomWelcome

    Ereignisdaten: {"Name": "John"}

  5. Verwenden Sie die folgenden Aktivitätsausgabevariablen , um verschiedene Anwendungsfälle zu behandeln:
    • VirtualAgentV 2.TranscriptURL – Speichert die URL, die auf das Protokoll der Konversation zwischen dem KI-Agenten und dem Anrufer verweist.

    • VirtualAgentV2.MetaData – Speichert die JSON-Daten, die das System vom Agenten als Teil des benutzerdefinierten Fulfillment- oder Verarbeitungsereignisses empfängt. Mit diesen Daten können Sie im Flow Builder mehr Geschäftslogik erstellen.

    • VirtualAgentV2.StateEventName – Speichert den Namen des benutzerdefinierten Ereignisses, das das System vom Agent-Bot empfängt, nachdem das System ein benutzerdefiniertes Statusereignis ausgelöst hat.

Benutzerdefinierte Ereignisse konfigurieren

Im Sprachkanal ermöglichen benutzerdefinierte Ereignisse dem Flow-Designer, komplexe Interaktionen mit dem KI-Agenten zu orchestrieren. Dies ist besonders nützlich, wenn die Erfüllung von Absichten Aktionen erfordert, wie z. B. das Abrufen von Daten aus externen Systemen oder das Aufrufen von APIs von Drittanbietern. Der Flow-Designer implementiert die erforderliche Logik für diese Fulfillment-Aktionen.

Derzeit werden benutzerdefinierte Ereignisse nur für geskriptete KI-Agenten über den Sprachkanal unterstützt.
Weitere Informationen finden Sie im Artikel Konfigurieren benutzerdefinierter Ereignisse für KI-Agenten .

In den folgenden Abschnitten wird der Konfigurationsablauf beschrieben, um KI-Agenten in digitale Kanäle zu integrieren und sie in die Lage zu versetzen, digitale Interaktionen mit den Kunden zu verarbeiten.

Voraussetzungen

  1. Erstellen und konfigurieren Sie die KI-Agenten. Weitere Informationen finden Sie in den Abschnitten Einrichten eines geskripteten KI-Agenten und Einrichten autonomer KI-Agenten im Administrationshandbuch für Webex AI Agent Studio.
  2. Konfigurieren Sie Ihren digitalen Kanal. Die Integration von Webex Connect und Webex Contact Center unterstützt derzeit sechs Kanäle, nämlich WhatsApp, SMS, E-Mail, Facebook Messenger, Apple Messages for Business und Live Chat. Weitere Informationen zum Konfigurieren der Kanal-Assets für jeden dieser Kanäle finden Sie unter Channel-Asset-Konfiguration.
  3. Erstellen Sie einen Flow auf Webex Connect. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen eines Flows auf Webex Connect.

Konfigurieren von KI-Agenten im Flow

Sie können einen KI-Agentenknoten verwenden, um bestimmte Abfragen aus einem Korpus oder einer Wissensdatenbank zu beantworten. Sie können auch Multiturn-Konversationen aktivieren. Der KI-Agent kann Folgefragen stellen, den Kontext verstehen und personalisierte Antworten geben.

Ziehen Sie den AI Agent-Knoten einfach per Drag & Drop auf Ihren Visual Flow Builder, um loszulegen. Dieser Knoten unterstützt Sie bei der Verwendung von skriptbasierten und autonomen KI-Agenten, die in Webex AI Agent Studio konfiguriert sind.

Konfigurieren von Eingabe- und Ausgabevariablen im AI Agent-Knoten

Der KI-Agent-Knoten enthält zwei Methoden:

  • Nachricht verarbeiten: Hiermit können Sie Benutzernachrichten an den ausgewählten Agenten senden und Antworten des Agenten zurückerhalten.

  • Sitzung schließen: Hiermit können Sie eine Sitzung im AI-Agenten schließen. In bestimmten Szenarien kann es erforderlich sein, eine vorhandene KI-Agentensitzung zu schließen und eine neue zu initiieren. Dies kann mit einer bestimmten Methode innerhalb des KI-Agent-Knotens erreicht werden. Wenn eine Sitzung beispielsweise für einen bestimmten Zeitraum inaktiv bleibt, wird die Sitzung automatisch geschlossen, um die Ressourcen zu optimieren.

  1. Konfigurieren Sie in der Process Message-Methode die folgenden Eingabevariablen in der Process Message-Methode:
    • Agententyp – Der Typ des Agenten, der für das Schema verwendet wird – unabhängig davon, ob ein Skript erstellt oder autonom
    • Agent: Der Agent, der die Benutzernachricht verarbeitet und eine Antwort erhält.

      Sie können die KI-Agenten, auf die Sie Zugriff haben, im Webex AI Agent Studio anzeigen. Weitere Informationen zum Verwalten von Benutzern und Agenten in Webex AI Agent Studio finden Sie unter  Verwalten von Teammitgliedern.

    • Nachricht: Der Variablenname mit der eingehenden Kundennachricht, die an den ausgewählten KI-Agenten gesendet wurde
    • Sprache: Wenn der ausgewählte KI-Agent mehrsprachig ist, können Sie die Sprache der eingehenden Nachricht in der Dropdown-Liste Sprache auswählen. Wir füllen die Dropdown-Liste basierend auf den Sprachen in den KI-Agenteneinstellungen.

      Wir deaktivieren diese Dropdown-Liste für Agenten mit einer einzigen Sprache.

    • Kanal: Der Name des Kanals, über den das System die Kundennachricht empfängt.
    • Benutzerkennung: Hier muss die eindeutige Kennung des Benutzers für den ausgewählten Kanal angegeben werden.
    • Benutzerdefinierte Parameter (optional): Sie können zusätzliche Informationen über den Kunden als Schlüssel-Wert-Paar an Webex AI Agent Studio übergeben. Wir verknüpfen diese Informationen mit dem Profil des Benutzers und verwenden sie für spätere Konversationen. Sie können z. B. angeben, ob ein Benutzer ein Neukunde oder ein Bestandskunde ist.

      Auf Schlüssel, die als Kundenparameter übergeben werden, kann in Agentenantworten als ${consumerData.extra_params.<your_key>} zugegriffen werden.

    • Nachrichtenparameter (optional) – Sie können zusätzliche Informationen über den aktuellen Austausch als Schlüssel-Wert-Paar an Webex AI Agent Studio übergeben.

      Diese Nachricht wird nicht gespeichert und sie steht nur für die Verwendung in der nächsten Agentenantwort zur Verfügung. Auf Schlüssel, die als Nachrichtenparameter übergeben werden, kann in Agentenantworten als ${extra_params.<your_key>} zugegriffen werden.

  2. Konfigurieren Sie die folgenden Ausgabevariablen in der Process Message-Methode:

    • TextResponse – Die im KI-Agent konfigurierte Textausgabe funktioniert nur, wenn kein anderer Typ von Rich- oder Spezialelementen vorhanden ist. Außerdem wird bei mehreren Textelementen in der Antwort das erste Textelement zurückgegeben.

    • FullResponse: Die vollständige Antwort mit allen Rich-Elementen und mehreren Meldungen, die in der Ausgabe des Agenten  vorhanden sind.

    • Datenspeicher : Ein JSON/DICT-Datei aller benutzerdefinierten Sitzungsvariablen innerhalb des Agenten

    • TransactionId : Die Transaktions-ID für die Anforderung in Webex AI Agent Studio

    • Sitzungs-ID – Die Sitzungs-/Konversations-ID in Webex AI Agent Studio

    • ConsumerId : Die Kunden-ID in Webex AI Agent Studio

    • MessageMetadata : Die Metadaten, die mit der aktuellen Antwort des konfigurierten Agenten verknüpft sind

    • SitzungsMetadaten  – Die Metadaten, die der Sitzung für die aktuelle Antwort des konfigurierten Agenten zugewiesen sind

    • ResponsePayload : Die vollständige Antwortnutzlast aus Webex AI Agent Studio

  3. Konfigurieren Sie die folgenden Eingabevariablen in der Close Session-Methode:
    • Agent – Der Agent, der die Benutzernachricht verarbeitet und eine Antwort erhält.

      Sie können die KI-Agenten, auf die Sie Zugriff haben, im Webex AI Agent Studio anzeigen. Weitere Informationen zum Verwalten von Benutzern und Agenten in Webex AI Agent Studio finden Sie unter  Verwalten von Teammitgliedern.

    • Sitzungs-ID – Wir schließen die KI-Agentensitzung. Die Sitzungs-ID steht als Ausgabevariable der Process-Nachrichtenmethode zur Verfügung.

Knotenergebnisse

Die Liste der möglichen Knotenergebnisse für diesen Knoten wird angezeigt. Sie können die Knotenbeschriftungen mit dem Symbol Bearbeiten (Bleistift) anpassen. Der Knoten verlässt den Knoten durch einen der Knotenkanten, die dem Ergebnis des Knotens entsprechen. Jeder AI Agent-Knoten entspricht einem Knotenergebnis. Hier ist eine Liste der Knotenergebnisse.

  • Fehler (rot): Gibt Folgendes an:

    • onError: Wenn der Agent nicht mit einer Nachricht geantwortet hat.

    • onInvalidCustomerID: Wenn eine Kunden-ID fehlt.

    • onInvalidMessage: Wenn  der Nachrichtenwert fehlt.

  • Erfolg (grün): zeigt Folgendes an:

    • onSuccess: Wenn der Agent mit einer Nachricht antwortet.

    • onAgentHandover: Wenn der Agent eine Übergabeanforderung an die Agenten sendet.

  • Zeitüberschreitung (gelb/gelb): Gibt Folgendes an:

    • onTimeOut: Wenn der Agent nicht länger als 15 Sekunden nicht geantwortet hat.