Webex AI Agent Studio プラットフォームで AI エージェントを作成して構成したら、次のステップは、それらを音声チャネルとデジタル チャネルと統合することです。この統合により、AI エージェントは顧客との音声ベースの会話とデジタル会話の両方を処理し、シームレスでインタラクティブなユーザー エクスペリエンスを提供します。

以下は、AI エージェントと音声チャネルを統合し、顧客との音声ベースの対話を処理できるようにするための設定フローです。

フローをセットアップ

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Control Hub にサインインし、[サービス] > [コンタクトセンター] > [フロー] の順に選択します。

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[フローの管理] をクリックし、[フローの作成] をクリックします。

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[フロー名] フィールドに一意の名前を入力し、[フローのビルディングを開始] をクリックします。[フローデザイナー ] ウィンドウが表示されます。

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[検証] トグルを有効にして、フロー検証を有効にします。フローにエラーがないことを確認してください。

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[公開] をクリックしてフローを公開します。フローが正常に公開されると、確認メッセージが表示されます。

音声チャネルをセットアップ

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音声チャネルのエントリポイントを作成します。

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ルーティング フローをエントリ ポイントに割り当てます。詳細については、記事「チャネルのセットアップ」を参照してください。

フローで AI エージェントを設定

仮想エージェント V2 アクティビティは、連絡先のリアルタイムの会話エクスペリエンスを提供します。仮想エージェント V2 アクティビティをコール フローに追加して、音声ベースの AI 対応会話を処理できます。発信者が発言すると、システムは音声と AI エージェントの最適なインテントに一致します。さらに、Interactive Voice Response（IVR）エクスペリエンスの一部として発信者を支援します。

成果

仮想エージェントと発信者の間の会話の結果に基づいて発生するアクティビティの出力パスを示します。

  • 処理済み—仮想エージェントの実行が完了すると、結果がトリガーされます。

  • エスカレーション: コールが人間のエージェントにエスカレーションされる必要がある場合、結果はトリガーされます。

エラー処理

仮想エージェントと発信者の間の会話中に発生するエラーのアクティビティの出力パスを示します。

エラー発生—フローは、任意のエラーシナリオでこのパスを取得します。

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[仮想エージェント V2] アクティビティを [アクティビティ ライブラリ] からメインフローキャンバスにドラッグ アンド ドロップします。

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[全般設定] で、次の操作を実行します。

  1. [アクティビティ ラベル] フィールドに、アクティビティの名前を入力します。

  2. [アクティビティの説明] フィールドに、アクティビティの説明を入力します。

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[会話エクスペリエンス] 設定で、

  • スクリプトされた AI エージェントの場合:
    1. [Contact Center AI 設定] ドロップダウン リストから [Webex AI Agent Scripted] を選択します。
    2. [仮想エージェント] ドロップダウン リストで、公開されたスクリプト エージェントの 1 つを選択します。
  • 自律型 AI エージェントの場合:
    1. [Contact Center AI 設定 ] ドロップダウン リストから [Webex AI エージェントの自律性 ] を選択します。
    2. [仮想エージェント] ドロップダウンリストで、公開された自律エージェントの 1 つを選択します。
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次のアクティビティ出力変数 を使用して、さまざまなユースケースを処理します。

  • VirtualAgentV 2.TranscriptURL—AI エージェントと発信者の間の会話の音声テキストを示す URL を保存します。

  • VirtualAgentV2.MetaData—システムがエージェントから受信する JSON データをフルフィルメントまたはカスタムイベントの一部として保存します。このデータを使用して、フロービルダーでより多くのビジネス ロジックを構築できます。

  • VirtualAgentV2.StateEventName—システムがカスタム状態イベントをトリガーした後、システムがエージェントボットから受信するカスタムイベントの名前を保存します。

以下は、AI エージェントをデジタル チャネルと統合し、顧客とのデジタル インタラクションを処理できるようにするための設定フローです。

前提条件

  1. デジタル チャネルを設定します。Webex Connect と Webex Contact Center のインテグレーションは現在、WhatsApp、SMS、メール、Facebook Messenger、Apple Messages for Business、Live Chat の 6 つのチャネルをサポートしています。これらの各チャネルのチャネル アセットを設定する方法の詳細については、「チャネル アセット設定」を参照してください。
  2. Webex Connect でフローを作成します。詳細については、「Webex Connect でフローを作成する」を参照してください。

AI エージェントをフローに追加

AI エージェント ノードを使用して、コーパスまたはナレッジベースからの特定のクエリに応答できます。また、AI エージェントがフォローアップの質問をしたり、コンテキストを理解したり、パーソナライズされた応答を提供したりできるマルチターン会話を有効にすることもできます。

開始するには、AI エージェント ノードをビジュアル フロー ビルダーにドラッグ アンド ドロップするだけです。このノードは、Webex AI Agent Studio プラットフォーム内で設定されたスクリプト化された自律型 AI エージェントを使用するのに役立ちます。

AI エージェント ノードで入力と出力変数を設定する

AI エージェント ノードには、次の 2 つの方法があります。

  • プロセスメッセージ:この方法では、選択したエージェントにユーザ メッセージを送信し、エージェントの応答を返すことができます。

  • [セッションを閉じる(Close session)]:この方法により、AI エージェントでセッションを閉じることができます。特定のシナリオでは、既存の AI エージェント セッションを閉じて、新しいセッションを開始する必要がある場合があります。これは、AI エージェント ノード内の特定の方法を使用して達成できます。たとえば、特定の期間セッションが非アクティブのままになっている場合、システムはリソースを最適化するためにセッションを自動的に閉じます。

  1. プロセスメッセージメソッドで、プロセスメッセージメソッドで次の入力変数を設定します。
    • エージェント タイプ - スクリプト化または自律性に関係なく、フローで使用するエージェントのタイプ。
    • エージェント—ユーザーのメッセージを処理し、応答を取得するために使用されるエージェント。

      アクセスできる AI エージェントは Webex AI Agent Studio で確認できます。Webex AI Agent Studio のユーザーとエージェントを管理する方法の詳細については、「チームメイトを管理する」を参照してください。

    • メッセージ: 選択した AI エージェントに送信される着信顧客メッセージを含む変数名。
    • 言語: 選択した AI エージェントが多言語である場合は、[言語] ドロップダウンリストから着信メッセージの言語を選択できます。ドロップダウン リストは、AI エージェント設定の言語に基づいて入力されます。

      単一の言語を持つエージェントの場合、このドロップダウン リストは無効になります。

    • チャネル—システムが顧客のメッセージを受信するチャネルの名前。
    • ユーザー ID—[チャネル] ドロップダウン リストの横で、選択したチャネルに基づいてフィールドの名前が変更されます。選択したチャネルのユーザーの一意の識別子をここに指定する必要があります。
    • カスタムパラメータ(オプション): 顧客に関する追加情報は、キー値のペアとして Webex AI Agent Studio に渡すことができます。この情報は \ のユーザのプロファイルに関連付けられ、後の会話に使用できます。たとえば、ユーザが新しい顧客か既存の顧客かを指定できます。

      顧客パラメータ として渡されたキーは、エージェントの応答で ${consumerData.extra_params.<your_key>} としてアクセスできます。

    • メッセージ パラメータ(オプション)—現在の交換に関する追加情報は、キー値のペアとして Webex AI Agent Studio に渡すことができます。

      このメッセージは保存されず、次のエージェントの応答でのみ使用できます。メッセージ パラメータ として渡されたキーは、エージェントの応答で ${extra_params.<your_key>} としてアクセスできます。

  2. プロセスメッセージメソッドで次の出力変数を設定します。

    • TextResponse - AI エージェント内で設定されたテキスト出力です。他のタイプのリッチ/特殊要素が存在しない場合にのみ機能します。また、応答内の複数のテキスト項目については、最初の項目を返します。

    • FullResponse: すべてのリッチ要素と複数のメッセージがエージェントからの出力に存在する完全な応答です。情報を配列として送信します。

    • データストア—エージェント内のすべてのユーザー定義セッション変数の子/ディクトです。

    • TransactionId—Webex AI Agent Studio のリクエストのトランザクション ID。

    • SessionId—Webex AI Agent Studio のセッション/会話 ID。

    • ConsumerId—Webex AI Agent Studio の顧客 ID。

    • MessageMetadata—設定されたエージェントからの現在の応答に関連付けられているメタデータ。

    • SessionMetadata—設定されたエージェントからの現在の応答のセッションに関連付けられたメタデータ。

    • ResponsePayload - Webex AI Agent Studio からの完全な応答ペイロード。

  3. [セッションを閉じる（Close Session）] メソッドで次の入力変数を設定します。
    • エージェント—ユーザーのメッセージを処理し、応答を取得するために使用されるエージェント。

      アクセスできる AI エージェントは Webex AI Agent Studio で確認できます。Webex AI Agent Studio のユーザーとエージェントを管理する方法の詳細については、「チームメイトを管理する」を参照してください。

    • セッション ID—閉じる AI エージェントセッション。セッション ID は、プロセスメッセージメソッドの出力変数として利用できます。

ノードの結果

このノードの可能なノードの結果のリストを確認できます。[編集] (鉛筆) アイコンを使用してノード ラベルをカスタマイズできます。ノードは、ノードの結果に対応するノード エッジの 1 つを通過します。各 AI エージェント ノードは、ノードの結果に対応します。ノードの出力は次のようになります。

  • エラー（赤）:次のことを示します。

    • onError: エージェントがメッセージで応答していない場合。

    • onInvalidCustomerID—顧客 ID が見つからない場合。

    • onInvalidMessage—メッセージ値が見つからない場合。

  • 成功（緑）:次のことを示します。

    • onSuccess—エージェントがメッセージで応答した場合。

    • onAgentHandover—エージェントがエージェントにハンドオーバーする要求を発生した場合。

  • タイムアウト（黄色/オレンジ）:次のことを示します。

    • onTimeOut: エージェントが 15 秒以内に応答しなかった場合。