사전 요구 사항

1. AI 에이전트를 만들고 구성합니다. 자세한 내용은 Webex AI Agent Studio 관리 가이드의 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.

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.

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 AI Config 드롭다운 목록에서 Webex AI Agent Scripted 를 선택합니다 .
     2. 가상 에이전트 드롭다운 목록에서 게시된 스크립트 에이전트 중 하나를 선택합니다.
   • 자율 AI 에이전트의 경우:
     1. Contact Center AI Config 드롭다운 목록에서 Webex AI Agent Autonomous 를 선택합니다 .
     2. 가상 에이전트 드롭다운 목록에서 게시된 자율 에이전트 중 하나를 선택합니다.

   가상 에이전트에 대한 기본 입력 언어 및 출력 음성을 구성하려면 흐름에서 전역 변수를 설정해야 합니다. 흐름에 전역 변수를 추가하는 방법에 대한 자세한 내용은 흐름 디자이너 의 전역 변수를 참조하십시오.

   VAV에 대한 기본 입력 언어 및 출력 음성을 재정의하려면 흐름에서 가상 에이전트 V2 활동 앞에 변수 설정 활동을 포함합니다.

   사용자 정의 입력 언어의 경우 변수 설정 활동을 다음과 같이 구성합니다.

   • 변수를 Global_Language로 설정합니다.
   • 변수 값을 필요한 언어 코드(예: fr-CA)로 설정합니다.

   사용자 정의 출력 음성의 경우 변수 설정 활동을 다음과 같이 구성합니다.

   • 변수를 Global_VoiceName으로 설정합니다.
   • 변수 값을 필요한 출력 음성 이름 코드(예: en-US-Standard-D)로 설정합니다.

   지원되는 음성 및 언어에 대한 자세한 내용은 AI 에이전트 에 지원되는 언어 및 음성을 참조하세요.

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. Advanced Settings(고급 설정)에서 Enable voice recording(음성 녹음활성화) 확인란을 선택하여 AI 상담원과 고객 간의 대화 녹음을 허용합니다. 활성화되면 AI Agent Studio 애플리케이션 내의 세션 페이지에 녹음이 나타납니다 .

   녹음된 대화에 PCI 데이터가 있는 경우 녹음은 AI Agent Studio UI에서 숨겨져 있습니다. 그러나 다음 시나리오에서 녹음 중에 캡처된 PCI 데이터는 AI Agent Studio에서 숨겨지지 않을 수 있습니다.

   • 고객의 알림 없는 공개: 고객은 사전 시스템 프롬프트나 경고 없이 카드 번호와 같은 민감한 정보를 공유할 수 있으므로 실시간으로 데이터를 예측하고 처리하기가 더 어려워집니다.
   • STT 모델에 의한 부정확한 전사: STT(음성 텍스트 변환) 모델은 민감한 데이터를 말한 그대로 안정적으로 전사하지 못할 수 있습니다. 예를 들어 신용 카드 번호가 누락된 숫자, 잘못된 간격 또는 끊어진 시퀀스와 함께 반환될 수 있으며, 이는 다운스트림 탐지 및 마스킹에 영향을 줍니다.
   • 백 엔드 처리가 완료되기 전에 통화 종료: 경우에 따라 백 엔드 시스템이 대화를 분석하고 중요한 콘텐츠를 식별하기 전에 통화 연결이 끊어져 캡처가 누락되거나 검색이 지연될 수 있습니다.

6. 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 - 이행, 사용자 지정 이벤트 처리 또는 전송 작업의 일부로 시스템이 에이전트로부터 수신하는 JSON 데이터를 저장합니다. 이 데이터를 사용하여 흐름 작성기에서 더 많은 비즈니스 논리를 빌드할 수 있습니다.

     다양한 시나리오에 대해 MetaData 변수에 채워진 다음 예를 참조하세요.

     처리된 결과

     { "작업": { "get_flight_info": [ { "입력": { "booking_id": "IE428656", "last_name": "조이스" }, "유형": "이행" } ] } }

     에스컬레이션된 결과

     사용자 지정 전송의 경우:

     에스컬레이션 메타데이터 및 작업 정보입니다.

     • escalation_type → 사용자 지정
     • escalation_trigger → 에스컬레이션을 트리거한 전송 작업의 이름입니다.
     • Actions - 호출 중에 트리거된 작업 목록

     { "escalation_type": "사용자 지정", "escalation_trigger": "booking_agent_transfer", "작업": { "booking_agent_transfer": [ { "입력": { "우편 번호": "12345", "date_of_birth": "27-06-1973" }, "유형": "전송" } ] } }

     시스템 전송의 경우

     이것은 기본 시스템 전송 출력 예입니다.

     • escalation_type → 시스템
     • escalation_trigger → agent_transfer
     • Actions - 호출 중에 트리거된 작업 목록

     { "escalation_type": "시스템", "escalation_trigger": "agent_transfer", "작업": { "agent_transfer": [ { "입력": { "메시지": "이제 인간 대표와 연결해 드리겠습니다. 내가 너를 옮기는 동안 잠시만 기다려 줘." }, "type": "전송" } ] } }

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

음성 채널에서 AI 에이전트를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Flow Designer 안내서의 다음 흐름 템플릿을 참조하십시오.

• AI Agent Autonomous(패키지 추적)

• 스크립팅된 AI 에이전트(패키지 추적)

• AI 에이전트 스크립팅(진료 예약 예약)

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.