Webex AI Agent Studio 플랫폼에서 AI 에이전트를 만들고 구성한 후 다음 단계는 음성 및 디지털 채널과 통합하는 것입니다. 이 통합을 통해 AI 에이전트는 고객과의 음성 기반 및 디지털 대화를 모두 처리하여 원활한 대화형 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

다음 섹션에서는 AI 에이전트를 음성 채널과 통합하여 음성 기반 고객 상호 작용을 효과적으로 관리할 수 있도록 하는 구성 흐름을 자세히 설명합니다.

사전 요구 사항

  1. AI 에이전트를 만들고 구성합니다. 자세한 내용은 Webex AI Agent Studio 관리 안내서의 스크립팅된 AI 에이전트 설정 및 자율 AI 에이전트 설정 섹션을 참조하세요 .
  2. 음성 채널을 설정합니다.
    1. 음성 채널의 진입점을 만듭니다.
    2. 라우팅 흐름을 진입점에 할당합니다. 자세한 내용은 채널 설정 문서를 참조하세요.
  3. 흐름을 설정합니다. 자세한 내용은 흐름 디자이너 문서의 흐름 만들기 및 관리 섹션을 참조하세요 .

흐름에서 AI 에이전트 구성

가상 상담사 V2 활동은 연락처에게 실시간으로 대화하는 경험을 제공합니다. 가상 상담사 V2 활동을 통화 흐름에 추가하여 음성 기반 AI 지원 대화를 처리할 수 있습니다. 발신자가 말하면 시스템은 AI 에이전트에서 음성을 최상의 의도와 일치시킵니다. 또한 대화식 음성응답(IVR) 환경의 일부로서 발신자를 지원합니다.

결과

발신자와 가상 에이전트 간의 대화 결과에 따라 이 출력 경로가 결정됩니다.

  • 처리됨—가상 에이전트 실행이 완료되면 결과가 호출됩니다.

  • 에스컬레이션됨 - 통화가 인간 상담원에게 에스컬레이션되어야 할 때 결과가 호출됩니다.

오류 처리

가상 에이전트와 발신자 간의 대화 중에 발생하는 모든 오류에 따라 이 출력 경로가 결정됩니다.

오류 - 모든 오류 시나리오에서 흐름이 이 경로를 사용합니다.

  1. 활동 라이브러리 에서 기본 흐름 캔버스로 가상 상담사 V2 활동을 끌어서 놓습니다.
  2. 일반 설정에서 다음 작업을 수행합니다.
    1. 활동 레이블 필드에 활동의 이름을 입력합니다.
    2. 활동 설명 필드에 활동에 대한 설명을 입력합니다.
  3. 대화 환경 설정에서 ,
    • 스크립팅된 AI 에이전트의 경우:
      1. Contact Center Webex Config 드롭다운 목록에서 [AI Agent Scripted ]를 선택합니다 .
      2. 가상 에이전트 드롭다운 목록에서 게시된 스크립트 에이전트 중 하나를 선택합니다.
    • 자율 AI 에이전트의 경우:
      1. Contact Center Webex Config 드롭다운 목록에서 AI Agent Autonomous 를 선택합니다 .
      2. 가상 에이전트 드롭다운 목록에서 게시된 자율 에이전트 중 하나를 선택합니다.
  4. 상태 이벤트설정에서 이벤트 이름 - 이벤트 데이터 열에 사용자 정의 이벤트 이름과 데이터를 입력합니다. 상태 이벤트는 상담사 봇에 구성된 이벤트 처리기를 트리거하는 메커니즘입니다. 상담사 봇에서 이벤트를 처리하는 방법을 구성할 수 있습니다.

    • 이벤트 이름–(선택 사항) 통합된 타사 AI 플랫폼에 정의된 이벤트의 이름을 나타냅니다.

    • 이벤트 데이터–(선택 사항) 시스템이 정의된 이벤트 이름의 일부로 통합된 타사 AI 플랫폼으로 보내는 JSON 데이터를 나타냅니다.

    이벤트 이름과 데이터를 정적 값 또는 표현식의 형태로 지정할 수 있습니다. 식의 경우 {{ variable }} 구문을 사용합니다. 다음은 사용자 정의 환영 메시지를 발신자에게 말하도록 구성된 상태 이벤트의 예입니다.

    이벤트 이름: customwelcome

    이벤트 데이터: {"Name": "John"}

  5. 다음 활동 출력 변수를 사용하여 다양한 사용 사례를 처리할 수 있습니다.
    • VirtualAgentV 2.TranscriptURL - AI 에이전트와 발신자 간의 대화 기록을 가리키는 URL을 저장합니다.

    • VirtualAgentV2.MetaData - 시스템이 이행 또는 사용자 지정 이벤트 처리의 일부로 에이전트로부터 수신하는 JSON 데이터를 저장합니다. 이 데이터를 사용하여 흐름 작성기에서 더 많은 비즈니스 논리를 빌드할 수 있습니다.

    • VirtualAgentV2.StateEventName - 시스템이 사용자 지정 상태 이벤트를 트리거한 후 시스템이 에이전트 봇으로부터 수신하는 사용자 지정 이벤트의 이름을 저장합니다.

사용자 지정 이벤트 구성

음성 채널에서 사용자 지정 이벤트를 사용하면 흐름 디자이너가 AI 에이전트와의 복잡한 상호 작용을 오케스트레이션할 수 있습니다. 이는 의도를 이행하기 위해 외부 시스템에서 데이터를 검색하거나 타사 API를 호출하는 등의 작업이 필요할 때 특히 유용합니다. 흐름 디자이너는 이러한 이행 작업에 필요한 논리를 구현합니다.

현재 사용자 지정 이벤트는 음성 채널을 통해서만 스크립팅된 AI 에이전트에 대해 지원됩니다.
자세한 내용은 AI 에이전트 에 대한 사용자 지정 이벤트 구성 문서를 참조하세요.

다음 섹션에서는 AI 에이전트를 디지털 채널과 통합하고 고객과의 디지털 상호 작용을 처리할 수 있도록 하기 위한 구성 흐름을 간략하게 설명합니다.

사전 요구 사항

  1. AI 에이전트를 만들고 구성합니다. 자세한 내용은 Webex AI Agent Studio 관리 안내서의 스크립팅된 AI 에이전트 설정 및 자율 AI 에이전트 설정 섹션을 참조하세요 .
  2. 디지털 채널을 구성합니다. Webex Connect 및 Webex Contact Center 통합은 현재 WhatsApp, SMS, 이메일, Facebook Messenger, Apple Messages for Business 및 Live Chat의 6개 채널을 지원합니다. 이러한 각 채널에 대한 채널 자산을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 채널 자산 구성을 참조하십시오.
  3. Webex Connect에서 흐름을 만듭니다. 자세한 내용은 Webex Connect 에서 흐름 만들기를 참조하십시오.

흐름에서 AI 에이전트 구성

AI 에이전트 노드를 사용하여 말뭉치 또는 기술 자료의 특정 쿼리에 응답할 수 있습니다. 멀티턴 대화를 활성화할 수도 있습니다. AI 에이전트는 후속 질문을 하고, 컨텍스트를 이해하고, 개인화된 응답을 제공할 수 있습니다.

시작하려면 AI Agent 노드를 시각적 흐름 빌더로 끌어다 놓 기만 하면 됩니다. 이 노드는 Webex AI Agent Studio 내에 구성된 스크립팅된 자율 AI 에이전트를 사용하는 데 도움이 됩니다.

AI Agent 노드에서 입력 및 출력 변수 구성

AI Agent 노드에는 두 가지 메서드가 포함되어 있습니다.

  • 메시지 처리—선택한 상담원에게 사용자 메시지를 보내고 상담원 응답을 다시 받을 수 있습니다.

  • 세션 닫기—AI 에이전트에서 세션을 닫을 수 있습니다. 특정 시나리오에서는 기존 AI 에이전트 세션을 닫고 새 세션을 시작해야 할 수 있습니다. AI 에이전트 노드 내에서 특정 방법을 사용하여 달성할 수 있습니다. 예를 들어 세션이 지정된 기간 동안 비활성 상태로 유지되면 리소스를 최적화하기 위해 세션이 자동으로 닫힙니다.

  1. 메시지 처리 방법에서 메시지 처리 방법에서 다음 입력 변수를 구성합니다.
    • 상담사 유형—흐름에 사용되는 상담사의 유형으로, 스크립트 형식이든 자율적이든 상관 없습니다.
    • 상담원—사용자 메시지를 처리하고 응답을 받는 상담원입니다.

      Webex AI Agent Studio에서 액세스할 수 있는 AI 에이전트를 볼 수 있습니다. Webex AI Agent Studio에서 사용자 및 에이전트를 관리하는 방법에 대한 자세한 내용은 팀원   관리를 참조하세요.

    • 메시지—선택한 AI 에이전트에게 보내는 수신 고객 메시지가 포함된 변수 이름입니다.
    • 언어 - 선택한 AI 상담원이 다국어를 구사하는 경우 언어 드롭다운 목록에서 수신 메시지의 언어를 선택할 수 있습니다. AI 에이전트 설정의 언어를 기반으로 드롭다운 목록을 채웁니다.

      단일 언어를 사용하는 상담사에 대해서는 이 드롭다운 목록을 비활성화합니다.

    • 채널 - 시스템이 고객의 메시지를 수신하는 채널의 이름입니다.
    • 사용자 식별자 - 선택한 채널에 대한 사용자의 고유 식별자를 여기에 제공해야 합니다.
    • 사용자 지정 매개 변수 (선택 사항) - 고객에 대한 추가 정보를 Webex AI Agent Studio에 키 값 쌍으로 전달할 수 있습니다. 이 정보를 사용자의 프로필과 연결하여 나중에 대화하는 데 사용합니다. 예를 들어 사용자가 신규 고객인지 기존 고객인지를 지정할 수 있습니다.

      고객 매개 변수 로 전달된 키는 에이전트 응답에서 ${consumerData.extra_params.<your_key>}로 액세스할 수 있습니다.

    • 메시지 매개 변수 (선택 사항) - 현재 교환에 대한 추가 정보를 Webex AI Agent Studio에 키 값 쌍으로 전달할 수 있습니다.

      이 메시지는 저장되지 않으며 다음 상담원 응답에서만 사용할 수 있습니다. 메시지 매개 변수 로 전달된 키는 에이전트 응답에서 ${extra_params.<your_key>}로 액세스할 수 있습니다.

  2. Process Message 메서드에서 다음 출력 변수를 구성합니다.

    • TextResponse - AI 에이전트 내에 구성된 텍스트 출력으로, 다른 유형의 리치 또는 특수 요소가 없는 경우에만 작동합니다. 또한 응답의 여러 텍스트 항목에 대해 첫 번째 텍스트 항목이 반환됩니다.

    • FullResponse  - 에이전트의 출력에 모든 리치 요소와 여러 메시지가 있는 전체 응답입니다.

    • 데이터 저장소 —상담원 내 모든 사용자 정의 세션 변수의 JSON/dict입니다.

    • TransactionId  - Webex AI Agent Studio의 요청에 대한 트랜잭션 ID입니다

    • SessionId - Webex AI Agent Studio의 세션/대화 ID입니다.

    • ConsumerId  - Webex AI Agent Studio의 고객 ID입니다

    • MessageMetadata  - 구성된 상담원의 현재 응답과 연결된 메타데이터

    • SessionMetadata  - 구성된 상담원의 현재 응답에 대해 세션과 연결된 메타데이터입니다.

    • ResponsePayload  - Webex AI Agent Studio의 전체 응답 페이로드입니다.

  3. Close Session 메서드에서 다음 입력 변수를 구성합니다.
    • 상담원—사용자 메시지를 처리하고 응답을 받는 상담원입니다.

      Webex AI Agent Studio에서 액세스할 수 있는 AI 에이전트를 볼 수 있습니다. Webex AI Agent Studio에서 사용자 및 에이전트를 관리하는 방법에 대한 자세한 내용은 팀원   관리를 참조하세요.

    • 세션 ID - AI 에이전트 세션을 닫습니다. 세션 ID는 Process 메시지 메서드의 출력 변수로 사용할 수 있습니다.

노드 결과

이 노드에 대해 가능한 노드 결과 목록을 볼 수 있습니다. 편집 (연필) 아이콘을 사용하여 노드 레이블을 사용자 지정할 수 있습니다 . 노드는 노드의 결과에 해당하는 노드 에지 중 하나를 통해 종료됩니다. 각 AI 에이전트 노드는 노드 결과에 해당합니다. 노드 결과 목록은 다음과 같습니다.

  • 오류(빨간색) - 다음을 나타냅니다.

    • onError—상담원이 메시지로 응답하지 않은 경우입니다.

    • onInvalidCustomerID - 고객 식별자가 누락된 경우.

    • onInvalidMessage  - 메시지 값이 누락된 경우.

  • 성공(녹색) - 다음을 나타냅니다.

    • onSuccess—상담원이 메시지로 응답할 때입니다.

    • onAgentHandover—상담원이 상담원에게 핸드오버 요청을 제기할 때

  • 시간 초과(노란색/주황색) - 다음을 나타냅니다.

    • onTimeOut—상담원이 15초 넘게 응답하지 않은 경우.