Les modèles d'agent AI sont des exemples prédéfinis conçus pour vous aider à apprendre à créer des agents sur la plate-forme. Ces modèles sont livrés avec des actions, des intentions, des flux de travail préconfigurés qui démontrent les fonctionnalités de base et les meilleures pratiques, servant de guides pratiques pour comprendre les capacités de la plate-forme. Utilisez-les pour explorer le processus de création d'agents, expérimenter des configurations et développer les compétences nécessaires pour créer efficacement vos propres agents personnalisés. Il s'agit de modèles spécifiques à votre secteur d'activité qui peuvent vous servir de point de départ pour personnaliser l'agent afin de répondre à vos besoins spécifiques.

Pour utiliser un modèle, sélectionnez-le dans la liste des agents disponibles au moment de la création d'un nouvel agent.

Les modèles suivants sont disponibles pour créer des agents d'IA autonomes.

Rendez-vous chez le médecin

Ce modèle illustre un agent d'IA autonome pour gérer les réservations et les annulations de rendez-vous chez le médecin. Contrairement aux agents scriptés, les agents autonomes génèrent dynamiquement des réponses, ce qui oblige les utilisateurs à définir uniquement les actions effectuées par l'agent. Cet agent contient des actions pour vérifier la disponibilité des créneaux horaires, créer des rendez-vous, rechercher des rendez-vous et les annuler. Il y a une action supplémentaire (désactivée par défaut) pour envoyer la confirmation de rendez-vous SMS, qui peut être activée si une ressource de numéro de téléphone est disponible dans Webex Connect pour envoyer SMS.

Principales fonctionnalités

  • Rédaction d'objectifs et d'instructions : Apprenez à définir les objectifs généraux de l'agent (par exemple, la prise et l'annulation de rendez-vous) et fournissez des instructions claires pour guider le comportement du LLM.
  • Ajout d'actions et liaison de l'exécution :
    • Comprend quatre actions préconfigurées :
      • check_availability : recherche les créneaux de rendez-vous disponibles en fonction de la date et de l'heure préférées.
      • create_appointment — Planifie les rendez-vous après avoir recueilli le nom du patient, sa date de naissance et la raison de la prise de rendez-vous.
      • lookup_appointment — Recherche des rendez-vous existants à l'aide de la date de naissance et du nom du patient.
      • cancel_appointment : annule le rendez-vous après confirmation de l'utilisateur.
    • Montre comment lier des actions à des flux Webex Connect qui utilisent des API tierces pour une exécution en temps réel.

Utilisation de ce modèle

  1. Importez le modèle au moment de la création d'un nouvel agent en choisissant le modèle autonome Rendez-vous médical.
  2. Explorez et passez en revue l'objectif configuré, les instructions et le message de bienvenue et mettez-les à jour si nécessaire.
  3. Créez des flux d'exécution pour diverses actions dans le client Webex Connect lié. Téléchargez les flux et importez-les dans le service requis : doctor-clinic-fulfilment-flows.
    • Si vous le souhaitez, vous pouvez lier une base de connaissances en créant une base de connaissances et en ajoutant des exemples de FAQ. Un exemple de document de connaissances pour l'agent de rendez-vous chez le médecin peut être trouvé ici.
  4. Configurez l'exécution pour chaque action en sélectionnant les flux de service et d'exécution Webex Connect appropriés créés à l'étape précédente.
    • Testez l'agent sur une conversation ou vocale à l'aide de l'option d'aperçu. Les exemples de données pour tester ces agents sont disponibles ici.
  5. Déployer l'agent : Importer les flux de modèles appropriés dans Webex Contact Center flow builder ou Webex Connect pour déployer l'agent via voice ou web chat.
    1. Utilisez les instructions fournies ici pour configurer le flux vocal et utilisez l'agent de rendez-vous du médecin au lieu de Track package : AI Agent Autonomous (Package Tracking).
    2. Pour les canaux numériques, suivez les instructions fournies ici : AI Agent Livechat generic.
  6. Testez l'agent sur le canal de votre choix en fonction de l'étape précédente. Essayez de prendre rendez-vous en fournissant des préférences pour la date, l'heure et la raison de la visite. Essayez d'annuler un rendez-vous en entrant les détails du patient.
  7. Modifier et expérimenter :
    1. Ajoutez de nouveaux objectifs ou instructions pour développer les capacités de l'agent et voir comment ils affectent le comportement de l'agent.
    2. Ajoutez des connaissances à votre agent en ajoutant des FAQ sur la clinique à une base de connaissances et en reliant la base de connaissances à votre agent.
    3. Invites de test pour optimiser la tonalité et le style de réponse du LLM.
    4. Mettez à jour les configurations API pour l'intégration avec vos systèmes backend spécifiques en mettant à jour les flux d'exécution des connexions. La référence des API fictives utilisées dans ce modèle est disponible ici : Webex Contact Center API Samples.

Résultats attendus

Après avoir travaillé avec le modèle de rendez-vous médical autonome, vous pourrez :

Suivi du package

Ce modèle montre comment créer un agent autonome pour le suivi des colis. Cet agent génère dynamiquement des réponses, nécessitant une configuration minimale, et utilise une action unique, trackPackage, pour récupérer l'état du package. Le modèle explique comment définir des objectifs et des instructions, créer des actions et intégrer l'exécution pour la récupération de données en temps réel.

Principales fonctionnalités

  • Rédaction d'objectifs et d'instructions : Apprenez à définir l'objectif de l'agent (par exemple, "Aider les utilisateurs à suivre leurs colis") et à fournir des instructions claires pour guider le comportement conversationnel du LLM.
  • Ajout et liaison d'actions : cet agent inclut une action unique nommée trackPackage pour récupérer l'état du package. Montre comment configurer l'action pour l'exécution en l'intégrant à des systèmes externes.

Utilisation de ce modèle

  1. Importez le modèle au moment de la création d'un nouvel agent en choisissant le modèle autonome Track Package .
  2. Explorez et passez en revue l'objectif configuré, les instructions et le message de bienvenue, et mettez-les à jour si nécessaire.
  3. Créez des flux d'exécution pour diverses actions dans le client Webex Connect lié. Utilisez le flux de modèles disponible dans Webex Connect : AI Agent Fulfillment Track Package.
    • Si vous le souhaitez, vous pouvez lier une base de connaissances en créant une base de connaissances et en ajoutant des exemples de FAQ. Un exemple de document de connaissances pour l'agent de suivi des colis peut être trouvé ici.
  4. Configurez l'exécution pour l'action trackPackage en choisissant le service et le flux Webex Connect appropriés.
  5. Déployer l'agent : Importez les flux de modèles appropriés dans Webex Contact Center flow builder ou Webex Connect pour déployer l'agent sur voice ou web chat.
    1. Suivez les instructions fournies ici pour configurer le flux vocal : AI Agent Autonomous (suivi des packages).
    2. Pour les canaux numériques, suivez les instructions fournies ici : AI Agent Livechat generic.
  6. Testez l'agent sur le canal de votre choix en fonction de l'étape précédente. Utilisez ABC123456 comme exemple de numéro de colis.
  7. Modifier et expérimenter :
    1. Ajoutez de nouveaux objectifs ou instructions pour développer les capacités de l'agent et voir comment ils affectent le comportement de l'agent.
    2. Ajoutez des connaissances à votre agent en ajoutant des FAQ sur la société de suivi des colis.
    3. Modifiez le type d'entité ou le format de validation pour explorer le fonctionnement des différents types d'entité de la plateforme.
    4. Mettez à jour les configurations API pour l'intégration avec vos systèmes backend spécifiques en mettant à jour les flux d'exécution des connexions. La référence des API fictives utilisées dans ce modèle est disponible ici : Webex Contact Center API Samples.

Résultats attendus

Après avoir travaillé avec le modèle de package Track autonome, vous devrez :

Banque Cumulus

Ce modèle illustre un agent d'IA autonome pour la gestion des tâches bancaires courantes. Cet agent comprend des actions pour vérifier l'identité de l'utilisateur, récupérer le solde du compte, signaler les transactions frauduleuses, bloquer les cartes, commander des cartes de remplacement et demander une expédition accélérée.

Principales fonctionnalités

  • Rédaction d'objectifs et d'instructions : Apprenez à définir les objectifs globaux de l'agent pour des cas d'utilisation plus complexes. Dans ce modèle, certaines actions dépendent d'autres et suivent un flux de conversation naturel. Par exemple, l'utilisateur doit récupérer ses transactions avant de soulever un litige contre l'une d'elles. Ce modèle montre comment écrire des objectifs et des instructions pour créer de telles dépendances dans un agent autonome.
  • Authentification : l'agent commence par authentifier le client à l'aide des informations contenues dans les dossiers de la banque, garantissant ainsi un accès sécurisé aux informations du compte. Cette authentification se produit une fois par interaction, même si le client a plusieurs demandes.
  • Ajout d'actions et liaison de l'exécution :
    • Inclut les actions préconfigurées suivantes :
      • verify_user : Vérifie l'identité de l'utilisateur en validant sa date de naissance et son code postal par rapport aux dossiers bancaires.
      • fetch_account_balance : récupère le solde du compte courant du client.
      • fetch_recent_transactions : récupère les transactions récentes par carte de crédit pour aider à identifier les activités frauduleuses.
      • register_transaction_dispute : Enregistre un litige pour une transaction frauduleuse, après confirmation avec l'utilisateur.
      • block_card_and_order_replacement : bloque la carte de crédit actuelle du client et en commande une de remplacement.
      • request_priority_shipping : Place une demande d'expédition accélérée de la carte de remplacement (moyennant des frais supplémentaires), après confirmation avec l'utilisateur.
    • Montre comment lier des actions à des flux Webex Connect qui utilisent des API tierces pour une exécution en temps réel.

Utilisation de ce modèle

  1. Importez le modèle au moment de la création d'un nouvel agent en choisissant le modèle autonome Cumulus Bank .
  2. Explorez et passez en revue l'objectif configuré, les instructions et le message de bienvenue, et mettez-les à jour si nécessaire.
  3. Créez des flux d'exécution pour diverses actions dans le client Webex Connect lié. Téléchargez les flux à partir d'ici et importez-les dans le service requis.
  4. Configurez l'exécution pour chaque action en sélectionnant les flux de service et d'exécution Webex Connect appropriés créés à l'étape ci-dessus.
    • Testez l'agent sur une conversation ou vocale à l'aide de l'option d'aperçu. Les exemples de données pour tester ces agents sont disponibles ici.
  5. Déployer l'agent : Importez les flux de modèles appropriés dans Webex Contact Center flow builder ou Webex Connect pour déployer l'agent sur voice ou webchat.
    1. Utilisez les instructions fournies ici pour configurer le flux vocal et utiliser Agent bancaire au lieu de Suivi du package.
    2. Pour les canaux numériques, suivez les instructions fournies ici.
  6. Testez l'agent sur le canal choisi. Essayez de vérifier le solde d'un exemple d'utilisateur, de récupérer des transactions, de contester l'une des transactions extraites, puis de bloquer la carte. Ajoutez de nouveaux utilisateurs à l'aide de la collection API disponible à l'étape ci-dessous.

    Vous pouvez utiliser les informations suivantes à des fins de test :

    • Date de naissance : 25-12-1975 et code postal : 11223
    • Date de naissance : 22-06-1992 et code postal : 67890

  7. Modifier et expérimenter :
    1. Ajouter de nouveaux objectifs ou de nouvelles instructions pour étendre les capacités de l'agent et observer les changements de comportement de l'agent.
    2. Améliorez les connaissances de l'agent en ajoutant la FAQ des compagnies aériennes à une base de connaissances et en la reliant à votre agent.
    3. Invites de test pour optimiser la tonalité et le style de réponse du LLM.
    4. Mettez à jour les configurations API pour l'intégration avec vos systèmes backend spécifiques en mettant à jour les flux d'exécution des connexions. La référence des API fictives utilisées dans ce modèle est disponible ici.

Résultats attendus

Après avoir travaillé avec le modèle autonome Cumulus Bank, vous pourrez :

  • Comprendre comment rédiger des objectifs et des instructions efficaces pour les agents autonomes, en particulier lorsque les actions sont interdépendantes et nécessitent une authentification. Plus d'informations sont disponibles ici.
  • Découvrez comment définir des actions, ajouter des emplacements et configurer leur exécution.
  • Découvrez comment configurer les flux d'exécution dans Webex Connect. Plus d'informations sont disponibles ici.

Cumulus Compagnie aérienne

Ce modèle illustre un agent d'IA autonome conçu pour rationaliser les opérations de service à la clientèle des compagnies aériennes. L'agent gère efficacement des tâches telles que la récupération des détails du vol, la facilitation des enregistrements, la gestion des modifications de vol et le traitement des annulations. Sa conception privilégie la sécurité et une approche axée sur le client, garantissant aux voyageurs un service transparent et efficace.

Fonctionnalités clés

L'agent est équipé des actions préconfigurées suivantes :

  • get_flight_info : Accédez en toute sécurité aux détails du vol en utilisant l'ID de réservation et le nom de famille, constituant la base de toutes les opérations ultérieures.
  • Enregistrement : permettez aux passagers de s'enregistrer pour leurs vols, en capturant toutes les demandes spéciales ou notes pendant le processus.
  • cancel_checkin : Traiter les annulations d'enregistrement, offrant aux passagers la possibilité d'annuler leur statut d'enregistrement.
  • lookup_flights : Recherche d'autres vols en fonction de la nouvelle date préférée du passager pour le report.
  • reschedule_flight : Permettez aux passagers de modifier leurs réservations de vols en recherchant des vols alternatifs aux dates de leur choix.
  • cancel_booking : Faciliter les annulations de vols, en offrant aux passagers un moyen simple d'annuler leurs réservations.
  • Transfert de l'agent : transférez de manière transparente des demandes complexes ou sensibles à un agent humain pour une assistance personnalisée.

Utilisation de ce modèle

  1. Importez le modèle au moment de la création d'un nouvel agent en choisissant le modèle autonome Cumulus Airline .
  2. Explorez et passez en revue l'objectif configuré, les instructions et le message de bienvenue, et mettez-les à jour si nécessaire.
  3. Créez des flux d'exécution pour diverses actions dans le client Webex Connect lié. Téléchargez les flux à partir d'ici et importez-les dans le service requis.
  4. Configurez l'exécution pour chaque action en sélectionnant les flux de service et d'exécution Webex Connect appropriés créés à l'étape ci-dessus.
    • Testez l'agent sur une conversation ou vocale à l'aide de l'option d'aperçu. Les exemples de données pour tester ces agents sont disponibles ici.
  5. Déployer l'agent : Importer les flux de modèles appropriés dans Webex Contact Center flow builder ou Webex Connect pour déployer l'agent sur voice ou webchat.
    1. Suivez les instructions fournies ici pour configurer le flux de voix et utilisez l'agent Cumulus Airline au lieu du forfait Track.
    2. Pour les canaux numériques, suivez les instructions fournies ici.
  6. Testez l'agent sur le canal choisi. Essayez de vérifier le solde d'un exemple d'utilisateur, de récupérer des transactions, de contester l'une des transactions extraites, puis de bloquer la carte. Ajoutez de nouveaux utilisateurs à l'aide de la collection API disponible à l'étape ci-dessous.

    Vous pouvez utiliser les informations suivantes à des fins de test :

    • Identifiant de réservation : X6Q4MN et nom : Watson
    • Identifiant de réservation : R5PT9X et nom : Rivera

  7. Modifier et expérimenter :
    1. Ajouter de nouveaux objectifs ou de nouvelles instructions pour étendre les capacités de l'agent et observer les changements de comportement de l'agent. Expérimentez les invites de clarification, les réponses de repli, et ajustez le ton et la personnalité de l'agent.
    2. Améliorez les connaissances de l'agent en ajoutant la FAQ des compagnies aériennes à une base de connaissances et en la reliant à votre agent.
    3. Mettez à jour les configurations API pour l'intégration avec vos systèmes backend spécifiques en mettant à jour les flux d'exécution Webex Connect. La référence des API fictives utilisées dans ce modèle est disponible ici.

Les modèles suivants sont disponibles pour créer des agents d'IA scriptés.

Rendez-vous chez le médecin

Ce modèle illustre un agent d'IA scripté pour gérer les réservations et les annulations de rendez-vous chez le médecin. Cet agent est conçu pour guider les utilisateurs à travers des conversations structurées, en utilisant des données de formation définies par le développeur pour gérer des intentions telles que la réservation et l'annulation de rendez-vous. Il montre comment utiliser les fonctionnalités de la plate-forme telles que le contexte et les événements personnalisés pour des interactions dynamiques et comment intégrer des API tierces sur les canaux vocaux et numériques.

Principales fonctionnalités

  • Détection d'intention et d'entité : l'agent détecte les intentions de l'utilisateur pour détecter les intentions de prise de rendez-vous et d'annulation. En fonction de l'intention détectée, il procède à la capture d'entités/créneaux horaires pour compléter les intentions.
  • Gestion du contexte : achemine les utilisateurs vers des intentions appropriées (par exemple, en confirmant ou en refusant un créneau de rendez-vous) en fonction de leurs réponses.
  • Événements personnalisés : facilite la communication entre l'agent IA et le flux Webex Contact Center pour les tâches d'exécution.
  • Déploiement d'agent d'IA sur des canaux vocaux ou numériques : cet agent est accompagné de flux de canaux vocaux et numériques qui permettent aux développeurs de déployer l'agent sur ces canaux.

Utilisation de ce modèle

  1. Importez le modèle au moment de la création d'un nouvel agent en choisissant le modèle Rendez-vous médical.
  2. Explorez la configuration en examinant les intentions et les emplacements liés, comment le contexte est utilisé pour gérer les réponses des utilisateurs comme "oui" ou "non" après la présentation d'un créneau, comment les événements personnalisés sont configurés pour interagir avec le générateur de flux WxCC. Publiez l'agent après examen de la configuration.
  3. Déployer l'agent : Importez les flux de modèles appropriés dans le générateur de flux WxCC ou Webex Connect pour déployer l'agent sur la voix ou le chat Web.
    1. Suivez les instructions fournies ici pour configurer le flux vocal : AI Agent Scripted (Rendez-vous médical).
    2. Pour les canaux numériques, suivez les instructions fournies ici : AI Agent Scripted Doctor Appointment .
  4. Testez l'agent sur le canal de votre choix à partir de l'étape 3. Essayez de prendre rendez-vous en fournissant des préférences pour la date, l'heure et la raison de la visite. Essayez d'annuler un rendez-vous en entrant les détails du patient.
  5. Modifier et expérimenter :
    1. Personnalisez les réponses en fonction du ton ou du style de votre organisation.
    2. Mettez à jour les configurations API pour l'intégration avec vos systèmes backend spécifiques. La référence des API fictives utilisées dans ce modèle est disponible ici Webex Contact Center API Exemples.
    3. Ajoutez de nouvelles intentions, telles que la planification d'un rendez-vous, pour étendre les fonctionnalités.

Résultats attendus

Après avoir travaillé avec le modèle de rendez-vous médical, vous devrez :

  • Comprendre comment configurer des intentions, des entités et des façons de les lier pour structurer une conversation.
  • Découvrez comment gérer des conversations structurées à l'aide du contexte.
  • Familiarisez-vous avec les événements personnalisés pour gérer la commutation du contrôle entre l'agent IA et le flux vocal.
  • Découvrez comment configurer l'exécution à différentes fins sur les canaux numériques.

Suivi du package

Le modèle montre comment créer un agent d'IA simple pour le suivi des colis. Cet agent montre comment configurer une intention et intégrer l'exécution pour récupérer le statut du package en temps réel via un API tiers. Conçu pour les canaux vocaux et numériques, ce modèle est idéal pour apprendre les bases de la configuration des intentions et de l'exécution basée sur des API.

Principales fonctionnalités

  • Validation d'entrée : garantit que le numéro de package respecte le format alphanumérique (dans ce cas, quelques alphabets suivis de six chiffres).
  • Intégration tierce API : récupère l'état du package à l'aide d'un API externe à l'aide de flux Webex Connect pour les canaux numériques et les événements personnalisés via le générateur de flux Webex Contact Center pour la voix.

Utilisation de ce modèle

  1. Importez le modèle au moment de la création d'un nouvel agent en optant pour le modèle de script de package de suivi.
  2. Explorez la configuration en examinant les intentions et les emplacements liés, comment le contexte est utilisé pour gérer les réponses des utilisateurs comme "oui" ou "non" après la présentation d'un créneau, comment les événements personnalisés sont configurés pour interagir avec le générateur de flux WxCC. Publiez l'agent après examen de la configuration.
  3. Déployer l'agent : Importez les flux de modèles appropriés dans le générateur de flux WxCC ou Webex Connect pour déployer l'agent sur la voix ou le chat Web.
    • Utilisez les instructions fournies ici pour importer le flux vocal  : AI Agent Scripted (Package Tracking).
    • Pour les canaux numériques , utilisez le modèle générique AI Agent Livechat et ajoutez l'exécution dans le générique flow :AI Agent Livechat. Reportez-vous au flux 'AI Agent Scripted Doctor Appointment' pour obtenir des instructions sur la façon d'ajouter l'exécution ou reportez-vous au chapitre intitulé 'Configuration de l'exécution de l'agent AI pour les agents scriptés' dans ce Vidcast : Webex AI Agent : Using AI agents on digital channels.
    • Référence API pour l'ajout et le suivi des colis : Webex Contact Center API Samples.
  4. Testez l'agent sur le canal de votre choix à partir de l'étape 3. Utilisez ABC123456 comme exemple de numéro de colis.
  5. Modifier et expérimenter : modifiez le type d'entité ou le format de validation pour explorer le fonctionnement des différents types d'entité de la plateforme.

Résultats attendus

Après avoir travaillé avec le modèle de script de package Track, vous devrez :

  • Comprendre comment configurer les intentions et comment fonctionne la validation des entrées avec les entités.
  • Obtenez une expérience pratique pour configurer l'exécution des intentions sur les canaux numériques.
  • Familiarisez-vous avec les événements personnalisés pour gérer la commutation du contrôle entre l'agent IA et le flux vocal.