- Strona główna
- /
- Artykuł
Transfer action pozwala podzielić złożone zadania biznesowe na modułowe przepływy pracy z wieloma agentami, w których poszczególni agenci zajmują się określonymi obowiązkami. Korzystaj z tych agentów do bezproblemowego przesyłania połączeń.
Funkcja niestandardowej operacji transferu umożliwia przesyłanie połączeń z jednego agenta AI do innego agenta AI, do agenta ludzkiego lub do dowolnego innego żądanego miejsca docelowego (skrzynki poczty głosowej, grupy polowania lub dowolnego numeru), aby zapewnić płynną obsługę klienta. Używając operacji transferu, wyjdziesz z eskalowanej ścieżki aktywności wirtualnego agenta V2 w programie Flow Builder z metadanymi umożliwiającymi zaaranżowanie następnej ścieżki w rozmowie. Zobacz poniższe sekcje, aby uzyskać więcej informacji.
Niektóre scenariusze biznesowe wymagają od agenta AI ogłoszenia transferu, aby klient wiedział, co się dzieje. W innych scenariuszach używanie języka związanego z transferami może być mylące lub niepożądane.
W zależności od potrzeb możesz skonfigurować transfery jako:
- Zapowiedziany transfer: Agent AI wyraźnie informuje klienta o nadchodzącym transferze (na przykład „Pozwól mi przenieść Cię do specjalisty ds. rozliczeń”).
- Cichy transfer: AI Agent wykonuje transfer po cichu, nie wspominając o tym klient owi. W tych scenariuszach agent sztucznej inteligencji używa języka neutralnego (na przykład „Pozwól mi się tym z ająć”, „Poczekaj chwilę, gdy rozpatrzę twoją prośbę”).
Szczegółowe informacje można znaleźć w poniższych sekcjach.
Ogłoszone transfery
Zanim zaczniesz
Upewnij się, że tworzysz wielu agentów dla złożonego zadania.
| 1 |
Utwórz akcję: |
| 2 |
Przeprowadź interakcję za pomocą przepływu: Gdy przepływ odzyskuje kontrolę, przekieruj interakcję do człowieka lub innego agenta sztucznej inteligencji.
Użyj metadanych z aktywności Virtual Agent V2, aby zidentyfikować konkretny
wyzwalacz transferu. Możesz użyć |
| 3 |
Skonfiguruj głos: Ponieważ dzwoniący jest świadomy przejścia,
zaleca się ustawienie odrębnego głosu za pomocą |
| 4 |
Udostępnianie danych: Historia konwersacji jest udostępniana automatycznie. Opcjonalnie można przekazać dodatkowe informacje za pomocą pola danych niestandardowych. |
Ciche transfery
Zanim zaczniesz
Upewnij się, że tworzysz wielu agentów dla złożonego zadania.
| 1 |
Utwórz akcję: |
| 2 |
Przeprowadź interakcję za pomocą przepływu: Kiedy przepływ odzyskuje kontrolę, przekieruj interakcję do człowieka lub innego agenta sztucznej inteligencji.
Użyj metadanych z działania Virttual Agent V2, aby zidentyfikować wyzwalacz transferu.
Możesz także użyć |
| 3 |
Skonfiguruj wiadomość powitalną: Wykonaj następującą konfigurację w ustawi eniu Stan zdar
zenia działania Virtual Agent V2. Upewnij się, że dynamic_welcome_messagejest ustawiona wartość
True, aby agent odbierający pominął statyczny monit powitalny.
|
| 4 |
Skonfiguruj głos: Aby zachować płynne wrażenia, zaleca się używanie tego samego głosu dla agenta od
bierającego za pomocą |
| 5 |
Udostępnianie danych: Historia konwersacji jest udostępniana automatycznie. Opcjonalnie można przekazać dodatkowe informacje za pomocą pola danych niestandardowych. |
Najlepsze praktyki przy tworzeniu działań transferowych
Zapoznaj się z następującymi najlepszymi praktykami podczas tworzenia operacji transferu:
- Modułowość: Użyj działań, aby utrzymać logikę w czystości, oddzielając specjalistyczne zadania na dedykowane agenty.
- Metadane: Zawsze wykorzystuj metad ane aktywności VAV2, aby zdefiniować logikę routingu.
- Spójność: Podczas wykonywania cichych transferów utrzymanie tego samego profilu głosowego pomaga zapewnić, że dzwoniący postrzega interakcję jako ciągłe doświadczenie.
- Zdefiniuj role agenta w warunkach transferu: Traktuj warunek transferu jako opis operacji. Podczas konfigurowania konfiguracji wielu agentów skoncentruj się na konkretnej funkcji agenta odbier ającego, a nie na akcie transferu. Na przykład opisz agenta według jego możliwości, takich jak „Agent rezerwacji”, który obsługuje zadania takie jak rezerwacja, anulowanie lub zmiana harmonogramu spotkań. Zapewnia to wyraźniejszy kontekst dla LLM.
