Konfigurowanie przychodzących zdarzeń niestandardowych w programie AI Agent Studio

1. Na stronie Konfiguracja agenta AI utwórz nową odpowiedź w polu Odpowiedzi Tab.
2. W obszarze Odpowiedź domyślna kliknij + obok kanału domyślnego (internetowego), aby dodać kanał głosowy
3. W polu Nazwa zdarzenia przychodzącego zdefiniuj nazwę zdarzenia, które otrzymuje agent.

Wywoływanie zdarzenia niestandardowego z poziomu projektanta przepływu

1. W projektancie przepływu Webex Contact Center skonfiguruj aktywność agenta wirtualnego w wersji 2 w przepływie.
2. W ustawieniach Stan zdarzenia określ następujące szczegóły w kolumnach Nazwa zdarzenia — Dane zdarzenia:

   1. Wprowadź nazwę zdarzenia niestandardowego skonfigurowaną w polu Odpowiedź Tab na stronie konfiguracji agenta AI w programie AI Agent Studio.

   2. Wprowadź dane niestandardowe, które chcesz przekazać z projektanta przepływu do agenta AI ze skryptem.

Dostęp do danych zdarzeń niestandardowych w AI Agent Studio

Dostęp do danych zdarzenia (skonfigurowanych w komponencie Flow Designer) można uzyskać w sekcji Odpowiedź domyślna , w której skonfigurowano zdarzenie przychodzące. Na poniższym rysunku widać, że nazwa zdarzenia niestandardowego "custom_welcome" i dane zdarzenia "nazwa sklepu" są przekazywane z projektanta przepływu do AI Agent Studio.

Konfigurowanie niestandardowego zdarzenia i ładunku wyjściowego w AI Agent Studio

1. W programie AI Agent Studio przejdź do strony konfiguracji agenta AI ze skryptem i przejdź do pozycji Odpowiedź , gdzie chcesz przekazać kontrolkę z powrotem do projektanta przepływu.

2. Dodaj zdarzenie niestandardowe do sekcji Odpowiedź domyślna.

3. Wprowadź nazwę zdarzenia i dane ładunku zdarzenia w formacie JSON, które mają zostać zwrócone do przepływu.

W tym przykładzie zebrane sloty są zwracane do przepływu z niestandardowym zdarzeniem wyjścia"order_details".

Dostęp do danych zdarzeń niestandardowych w programie Flow Designer

Dostęp do zdarzenia i ładunku niestandardowego można uzyskać z sekcji Zmienne wyjściowe działania agenta wirtualnego w wersji 2 .

Nazwa zdarzenia jest zwracana pod zmienną StateEventName , a ładunek zdarzenia jest zwracany jako metadane , jak pokazano na poniższym rysunku:

Aktualizowanie wartości systemowych w programie AI Agent Studio

Wartości systemowe, takie jak kontekst, intencja i szczelina, można aktualizować za pomocą specjalnego state_update zdarzeń i ładunku zdarzenia przy użyciu tych wartości, jak pokazano w poniższym przykładzie:

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

W powyższym przykładzie intencja agenta skryptowanego jest ustawiona na order_status, szczelina "first_name" w tej intencji jest ustawiona na "Jan", a kontekst o nazwie "ścieżka" jest dodawany do sesji.

To zdarzenie jest przydatne w przypadkach użycia, w których konwersacja agenta ze skryptem musi być kontrolowana przez logikę przepływu. Niektóre przypadki użycia, w których jest to szczególnie przydatne, obejmują:

• Ponownie monituj użytkownika o informacje, jeśli realizacja w przepływie nie powiedzie się

  Rozważmy scenariusz, w którym agent rezerwuje termin dla użytkownika. Po zebraniu daty i godziny informacje te są wysyłane do przepływu za pośrednictwem zdarzenia niestandardowego, które następnie próbuje zarezerwować termin przy użyciu działania żądania HTTPS. Jeśli termin zostanie odrzucony z powodu konfliktu harmonogramu, agent AI musi zażądać alternatywnego przedziału czasowego. Aby obsłużyć ten problem, deweloper może użyć następującego ładunku zdarzenia:

  { "intent": "zarezerwuj spotkanie", "sloty": { "time": "" } }

  W takim przypadku wartość zebrana dla czasu jest usuwana, a agent AI monituje użytkownika o podanie nowej. Programiści mogą skonfigurować odpowiedzi warunkowe, aby poinformować użytkowników, że poprzednie gniazdo było niedostępne i poprosić o nowy termin.

• Przechodzenie do innego zamiaru

  Rozważmy scenariusz, w którym użytkownik żąda sprawdzenia salda, ale jako warunek wstępny musi najpierw zweryfikować swoją tożsamość. W ramach procesu zapytania o saldo deweloperzy mogą wysłać ładunek zdarzenia, aby poinformować przepływ, czy użytkownik został już zweryfikowany. Jeśli zostanie zweryfikowany, system może przystąpić do pobierania salda; jeśli nie, przepływ może monitować agenta AI o zainicjowanie procesu weryfikacji użytkownika przy użyciu następującego ładunku zdarzenia:if noting, the flow can prompt the AI agent to initiated the user verification process using the following event payload:

  { "intencja": "zweryfikowanie użytkownika", }

  W tym samym przykładzie załóżmy, że weryfikacja wymaga daty urodzenia użytkownika i kodu PIN. Z przepływu ma już informacje o dacie urodzenia użytkownika za pośrednictwem CJDS, które mogą być przekazywane jako szczelina i można zebrać tylko kod PIN. Ładunek zdarzenia będzie wyglądał następująco:

  { "intent": "verify user", "slots": { "date of birth": "26.06.1993" } }

• Wprowadzanie lub resetowanie kontekstu w rozmowie

  Gdy kontekst konwersacji musi zostać zaktualizowany, deweloperzy mogą uwzględnić go w ładunku zdarzenia state_update . Na przykład po zebraniu przez agenta AI przedziałów intencji "weryfikacji użytkownika" ustawia kontekst rozmowy na "weryfikację". Jeśli weryfikacja w przepływie nie powiedzie się, kontekst powinien zostać zresetowany, aby uniemożliwić użytkownikowi dostęp do intencji, które wymagają kontekstu "weryfikuj". Ładunek zdarzenia w tym scenariuszu będzie wyglądał następująco:

  { "intent": "verify user", "slots": { "data urodzenia": "", "pincode": "" }, "context": { "verify": 0 } }