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 existe une action supplémentaire (désactivée par défaut) pour envoyer des SMS de confirmation de rendez-vous, 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 pour connecter des flux 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. Cela peut être fait en téléchargeant les flux et en les important dans le service requis : doctor-clinic-fulfilment-flows.
  4. Configurez l'exécution pour chaque action en sélectionnant le service Webex Connect approprié et les flux d'exécution créés à l'étape précédente.
  5. Déployer l'agent : Importer les flux de modèles appropriés dans Webex Générateur de flux du centre de contact ou dans Webex Connect pour déployer l'agent via le vocal ou le webchat.
    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 principaux 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 Fulfilment Track Package.
  4. Configurez l'exécution de l'action trackPackage en sélectionnant le service et le flux de connexion Webex appropriés.
  5. Déployer l'agent : Importer les flux de modèles appropriés dans Webex Générateur de flux du centre de contact ou dans Webex Connect pour déployer l'agent via le vocal ou le webchat.
    1. Suivez les instructions fournies ici pour configurer le flux de voix : 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. 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 principaux 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 :

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.
  • Evénements personnalisés : facilite la communication entre l'agent d'IA et Webex flux du centre de contacts 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 via voix ou conversation 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 Centre de contacts API Samples.
    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 définir une intention et intégrer l'exécution pour récupérer l'état du package en temps réel via une API tierce. 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 API tierce partie : récupère l'état du package à l'aide d'un API externe à l'aide des flux Webex Connect pour les canaux numériques et les événements personnalisés via Webex générateur de flux du centre de contact 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 via voix ou conversation 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 AI Agent pour les agents scriptés' dans cette vidéodiffusion : Webex Agent AI : Utilisation d'agents IA sur les canaux numériques.
    • API référence pour l'ajout et le suivi de packages : 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.