Konfiguriranje dolaznog prilagođenog događaja u studiju AI Agent Studio

1. Na stranici konfiguracije AI agenta stvorite novi odgovor u odgovorima Tab.
2. U odjeljku Zadani odgovor kliknite +pokraj zadanog (web) kanala da biste dodali glasovni kanal
3. U polju Naziv dolaznog događaja definirajte naziv događaja koji agent prima.

Pozivanje prilagođenog događaja iz dizajnera toka

1. U dizajneru tijeka Webex Contact Center konfigurirajte aktivnost Virtual Agent V2 u tijeku.
2. U postavkama događaja stanja navedite sljedeće detalje u stupcima Naziv događaja - podaci o događaju:

   1. Unesite prilagođeni naziv događaja koji ste konfigurirali na stranici Response Tab konfiguracije AI agenta u studiju AI Agent.

   2. Unesite prilagođene podatke koje želite proslijediti od dizajnera toka do skriptiranog AI agenta.

Pristup prilagođenim podacima o događajima u studiju AI Agent Studio

Podacima događaja (konfiguriranima u dizajneru toka) možete pristupiti u odjeljku Zadani odgovor u kojem ste konfigurirali dolazni događaj. Na sljedećoj slici možete vidjeti da se prilagođeni naziv događaja "custom_welcome" i podaci o događajima "naziv trgovine" prosljeđuju iz dizajnera toka u AI Agent Studio.

Konfiguriranje prilagođenog izlaznog događaja i korisnog tereta u AI Agent Studiju

1. U studiju AI Agent Studio idite na stranicu za konfiguraciju skriptiranog AI agenta i idite na Odgovor gdje želite da se kontrola proslijedi dizajneru toka.

2. Dodajte prilagođeni događaj u odjeljak Zadani odgovor .

3. U JSON unesite naziv događaja i podatke o korisnom teretu događaja koje želite vratiti u tijek.

U ovom primjeru prikupljeni utori vraćaju se u tijek s prilagođenim izlaznim događajem "order_details".

Pristup prilagođenim podacima događaja u dizajneru tijeka

Prilagođenom događaju i korisnom teretu možete pristupiti iz odjeljka Izlazne varijable aktivnosti Virtual Agent V2 .

Naziv događaja vraća se pod varijablom StateEventName , a korisni teret događaja vraća se kao metapodaci kao što je prikazano na sljedećoj slici:

Ažuriranje sistemskih vrijednosti u studiju AI Agent Studio

Vrijednosti sustava kao što su kontekst, namjera i utor možete ažurirati pomoću posebne state_update događaja i tereta događaja vrijednostima, kao što je prikazano u sljedećem primjeru:

{ "namjera": "order_status", "slots": { "first_name": "John" } } 

U gornjem primjeru, namjera skriptiranog agenta postavljena je na order_status, utor 'first_name' unutar te namjere postavljen je na 'John', a sesiji se dodaje kontekst koji se naziva 'pjesma'.

Ovaj je događaj koristan za slučajeve upotrebe u kojima razgovor skriptiranog agenta mora biti kontroliran logikom toka. Neki slučajevi upotrebe u kojima je to posebno korisno uključuju:

• Ponovno zatražite informacije od korisnika ako ispunjenje tijeka ne uspije

  Razmotrite scenarij u kojem agent rezervira sastanak za korisnika. Nakon prikupljanja datuma i vremena, te se informacije šalju tijeku kroz prilagođeni događaj, koji zatim pokušava rezervirati sastanak pomoću HTTPS aktivnosti zahtjeva. Ako je obveza odbijena zbog sukoba u rasporedu, AI agent mora zatražiti alternativno vremensko razdoblje. Da bi to riješio, razvojni programer može koristiti sljedeći teret događaja:

  { "namjera": "Sastanak za rezervaciju", "Termini": { "vrijeme": "" } }

  U tom slučaju, vrijednost prikupljena za vrijeme se briše, a AI agent traži od korisnika da pruži novu. Razvojni inženjeri mogu postaviti uvjetne odgovore kako bi korisnici znali da prethodni utor nije bio dostupan i zatražili novo vrijeme.

• Navigacija do druge namjere

  Razmotrite scenarij u kojem korisnik zatraži provjeru stanja, ali kao preduvjet, korisnik prvo mora potvrditi svoj identitet. Kao dio postupka upita o ravnoteži, programeri mogu poslati teret događaja kako bi obavijestili tijek je li korisnik već potvrđen. Ako se potvrdi, sustav može nastaviti dohvaćati ravnotežu; ako to nije slučaj, tijek može zatražiti od AI agenta da pokrene postupak provjere korisnika pomoću sljedećeg tereta događaja:

  { "namjera": "verify user", }

  U istom primjeru recimo da potvrda zahtijeva datum rođenja korisnika i PIN kôd. Od protoka već ima informacije o datumu rođenja korisnika putem CJDS-a, koje se mogu proslijediti kao utor i može se prikupiti samo PIN kôd. Teret događaja za to izgledat će ovako:

  { "namjera": "verify user", "slots": { "datum rođenja": "06/26/1993" } }

• Uvođenje ili vraćanje konteksta u izvorno stanje razgovora

  Kada je potrebno ažurirati kontekst razgovora, programeri ga mogu uključiti u korisni teret događaja za state_update događaj. Na primjer, nakon što AI agent prikupi utore za namjeru "provjere korisnika", postavlja kontekst razgovora na "provjeru". Ako provjera ne uspije u tijeku, kontekst bi trebalo ponovno postaviti kako bi se korisniku onemogućio pristup namjerama za koje je potreban kontekst "provjere". Teret događaja za ovaj scenarij izgledao bi ovako:

  { "namjera": "verify user", "slots": { "date of birth": "", "pincode": "" }, "context": { "verify": 0 } }