Administrationsguide för Webex AI Agent Studio

Kom igång med Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundtjänstens och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter kunderna automatisk hjälp innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i konversationer. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informatiskt interaktion via digitala kanaler via text och onlinekatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, få hjälp med frågor, informationshämtning och minimala väntetider.

Viktiga fördelar för företagen

Effektivitet och produktivitet
- Automatiserar repetitiva uppgifter och frigör mänskliga medarbetare för strategiskt arbete.
- Ger 24/7 tillgänglighet, hanterar högre volymer och förbättrar svarstider.
- Förbättrar exaktheten i databehandling, analys och rapportering.
Kostnadsbesparingar
- Minskar arbetskostnaderna genom automatisering.
- Optimerar resursfördelningen för större effektivitet.
- Minskar driftskostnaderna genom att effektivisera processerna och förhindra fel.
Förbättrat beslutsfattande
- Ger datadrivna insikter genom att analysera stora datamängder.
- Möjliggör förutseende analys för att förutse framtida resultat.
- Förbättrar riskhanteringen genom identifiering och bedömning.
Förbättrad kundupplevelse
- Anpassar interaktioner baserat på kunddata.
- Erbjuder snabbare svarstider via AI-drivna chatbotar och virtuella assistenter.
- Tillhandahåller kundsupport för 24/7.
Skalbarhet och flexibilitet
- Skalar enkelt upp eller ner för att möta föränderliga affärsbehov.
- Lär sig och anpassar sig till nya situationer och information.
Konkurrensfördel
- Driver på innovation och utveckling av nya produkter/tjänster.
- Ökar effektiviteten för en konkurrensfördel.
Medarbetarinflytande
- Frigör mänsklig potential för mer kreativt och strategiskt arbete.
- Förbättrar samarbetet genom att tillhandahålla data, insikter och support.

Table 1. Availability of Webex AI Agent
Kontaktcenterlösning	Typ av AI-agent
Webex Contact Center Webex Contact Center Enterprise (WxCCE) Unified CCE (UCCE) Packaged CCE (PCCE) Unified CCX (UCCX) Unified CCX finns för närvarande som en Alpha-version.	Skriptad AI-agent Fristående AI-agent

Förstå olika typer av AI-agenter och exempel

Följande tabell ger en översikt över AI-agenttyper och deras funktioner:

Table 2. AI agent types and their capabilities
AI-agenttyp	Syfte	Hur konfigurerar man?
Självstyrande	Autonoma agenter arbetar självständigt för att uppfylla de definierade målen, vilket minskar behovet av kontinuerlig mänsklig intervention. De fattar beslut utifrån tillgänglig information och fördefinierade åtgärder. De automatiserar tidskrävande eller repetitiva uppgifter. De har tillgång till och använder en kunskapsbas för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor.	Konfigurera fristående AI-agent
Scriptet	Skript AI-agenter programmeras för att följa en uppsättning fördefinierade regler och instruktioner. De utför specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade. De svarar på frågor som baseras på en användarskapad utbildningskropp, som är en samling exempel och svar.	Konfigurera AI-agent för skript

Exempel:

Både autonoma och skript för AI-agenter gäller olika användningsfall, beroende på de specifika kraven och önskade funktioner. Här följer några exempel:

Kundtjänst – Både autonoma agenter och skriptagenter kan ge kundsupport, med autonoma agenter som erbjuder mer flexibilitet och förståelse för det naturliga språket.
Virtuella assistenter – Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller eftersom de kan hantera ett brett spektrum av uppgifter och erbjuda mer personliga interaktioner.

Valet mellan autonoma och skriptbaserade AI-agenter beror på uppgiftens komplexitet, den nivå av autonomi som krävs och tillgången till utbildningsdata.

Förutsättningar

Webex Contact Center

Om en organisation inte har en aktiv provperiod eller prenumeration på Contact Center kan partner konfigurera en provperiod för Contact Center med funktionen Webex AI-agent. Mer information finns i artikeln Självbetjäningsprovperioder för Webex Contact Center.
För att registrera sig för prenumeration måste kunderna köpa AI-agenttillägget för Flex-3.0 Kontaktcenterlicens. Baserat på berättiganden etablerar Webex Contact Center AI-agenten som en av dess tjänster för en organisation. Mer information om etablering av Webex Contact Center finns i Kom igång med Webex Contact Center.

Webex Contact Center Enterprise och Contact Center Enterprise

Kontrollera att följande komponenter finns i version 15.0(1) ES202511 eller senare: Cisco Unified CVP, Cisco VVB och Cloud Connect.
För att registrera sig för prenumeration måste kunderna köpa tilläggsprogrammet för AI-agenten för Webex AI-agenten i Cisco Commerce Workspace (CCW). Se sidan Orderguide för Cisco Collaboration Flex-plan för Contact Center på https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/customer-collaboration/collab-flex-3-contact-center-og.html.

Aktivera hybridorganisationskonfigurationen, som integrerar både molnmiljöer och lokala miljöer med nödvändiga behörigheter. Beställningsprocessen innebär att du väljer lämpliga AI-agentenheter under Collaboration Flex 3.0 Kontaktcentererbjudande. Digitala AI-agenter aktiveras också som en del av röstprenumerationsordern. Rätt till röst-AI-agent ger åtkomst till Webex AI Agent Studio, så att du kan utforma och skapa AI-agenter anpassade till dina specifika användningsfall.

Mer information om hur du konfigurerar AI-agenter finns i kapitlet Webex AI-agent i Funktionsguiden för Cisco Unified Contact Center Enterprise på https://www.cisco.com/c/en/us/support/customer-collaboration/unified-contact-center-enterprise/products-feature-guides-list.html och Funktionsguiden för Cisco Packaged Contact Center Enterprise på https://www.cisco.com/c/en/us/support/contact-center/packaged-contact-center-enterprise-15-0-1/model.html.

Användarroller och behörigheter

Det här avsnittet innehåller information om användarrollerna och behörigheterna som krävs inom en organisation för åtkomst till programmet AI Agent Studio:

Roll	Kundorganisation	Partnerorganisation	Alla andra organisationer
Fullständig administratör	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, inklusive hantering av avskriftsåtkomst för andra användare	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som avskrifter	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som avskrifter
Tjänstadministratör för Contact Center	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som avskrifter	Ej tillämpligt	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som avskrifter
Administratör för tillhandahållande	Ej tillämpligt	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som avskrifter	Ej tillämpligt
Skrivskyddad administratör	Det går inte att komma åt Webex Contact Center-tjänsten i Control Hub	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som avskrifter	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som avskrifter
Övervakare	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som avskrifter	Ej tillämpligt	Ej tillämpligt

Fullständiga administratörer från kundorganisationen kan komma åt företagsprofilen. De använder detta för att hantera avskriftsåtkomst för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till avskrifter. Fullständiga administratörer måste uttryckligen ge denna åtkomst till användare i organisationen.

Hantera avskriftsåtkomst

Som fullständig administratör kan du hantera avskriftsåtkomst för användare i din organisation.

Starta AI Agent Studio.
Håll muspekaren över användarikonen längst ner till vänster i navigeringsmenyn och klicka på Företagsprofil.
Klicka på fliken Teammedlemmar om du vill visa listan med befintliga teammedlemmar.
Klicka på ikonen Ändra under kolumnen Åtgärder .
Aktivera reglaget Avkryptera åtkomst för att ge användare åtkomst till avskrifter.
Klicka på Ändra för att spara ändringarna.

Få åtkomst till Webex AI Agent Studio

Om du vill skapa dina AI-agenter måste du logga in på programmet Webex AI Agent Studio. Du kan logga in på följande sätt:

Logga in från Control Hub

Om du inte ser Webex AI Agentkontaktar du Ciscos support för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in på Control Hub.
Välj Services > Contact Center.
På skärmen Contact Center navigeringsrutan, välj Customer experience > AI Agent.
Klicka Webex AI Agent för att få åtkomst till programmet.

Då öppnas programmet Webex AI Agent Studio i en annan webbläsarflik och du är redo att konfigurera dina AI-agenter.

Röstförhandsgranskning för AI-agenter är endast tillgänglig när du öppnar Webex AI Agent Studio via Control Hub > Services > Contact Centerdär röstkanalinteraktioner stöds.

Logga in från Webex Connect

För att komma åt programmet Webex AI Agent Studio bör du ha tillgång till Webex Connect.

Logga in på Webex Connect-programmet med hjälp av klientens URL som tillhandahålls för ditt företag och dina inloggningsuppgifter.
Sidan Tjänster visas som standard som en startsida.
eller
Logga in på Control Hub och välj Services > Contact Center. På skärmen Contact Center navigeringsrutan, välj Tenant Settings > Digital. Välj Webex Connect. Sidan Tjänster visas som en startsida.
Från menyn Appfält i den vänstra navigeringsrutan klickar du på Webex AI Agent för att få åtkomst till programmet.
Systemet öppnar programmet Webex AI Agent Studio i en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in i programmet.

Layout för startsidan

Välkommen till programmet Webex AI Agent Studio. När du loggar in visas följande layout på startsidan:

Navigeringsfält

Navigeringsraden till vänster ger tillgång till följande menyer:
- Instrumentpanel – visar en lista med AI-agenter som användaren har åtkomst till, som beviljas av företagsadministratören.
- Kunskap – Visar det centrala kunskapsarkivet eller kunskapsbasen, som fungerar som hjärnan för autonoma AI-agenter att svara på kundfrågor.
- Hjälp – ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI Agent Studio i Webex hjälpcenter.
- Logga ut – Låter dig logga ut från programmet Webex AI Agent Studio.
Användarprofil
På menyn Användarprofil kan du visa din profilinformation, växla mellan UI-teman och logga ut från programmet. Om du vill ändra temat klickar du på Change Theme och välj önskat alternativ – Ljus, Mörk och System (standardtema). Det valda temat tillämpas direkt på alla sidor.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentklienten.
- Meddelandet General visar organisationens tidszon. Välj önskad tidszon i den nedrullningsbara menyn. När du skapar en ny agent visas den valda tidszonen på agentprofilsidan. Mer information finns i avsnittet Uppdatera autonom AI-agentprofil.
- På fliken Teammedlemmar kan du visa och hantera listan över teammedlemmar som har åtkomst till programmet.
  
  Fullständiga administratörer från kundorganisationen kan komma åt företagsprofilen. De använder detta för att hantera avskriftsåtkomst för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till avskrifter. Fullständiga administratörer måste uttryckligen ge denna åtkomst till användare i organisationen.

Lär dig mer om din instrumentpanel

På instrumentpanelen visas AI-agenterna med kort. Varje kort visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterat av, senast uppdaterat på och motorn som används för att utbilda agenten.

Uppgifter på AI-agentkort

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa följande alternativ:

Förhandsgranska – klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenten.
Ellipsis-ikon – klicka på den här ikonen om du vill utföra följande uppgifter:
- Kopiera åtkomsttoken – kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att starta agenten via API:er.
- Exportera – exportera AI-agentinformationen (i JSON-format) till din lokala mapp.
- Ta bort – ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- Fäst – fäst AI-agenten på den första positionen på instrumentpanelen eller ta bort den för att flytta den tillbaka till sin tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent genom att använda alternativet + Skapa agent högst upp till höger på instrumentpanelen. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

Mer information om hur du skapar skript och autonoma AI-agenter finns i följande avsnitt:

Skapa en fristående AI-agent
Skapa en skriptad AI-agent

Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, som innehåller både skript och fristående typer.

Importera AI-agent

Du kan importera en AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Kontrollera först att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till din lokala mapp. Följ dessa steg för att importera den:

Klicka Import agent.
Klicka på Överför för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporteras från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du agentnamnet för AI.
(Valfritt) Redigera den systemgenererade unika identifieraren i System-ID.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent Studio-plattformen och finns tillgänglig på instrumentpanelen.

Nyckelordssökning

Plattformen tillhandahåller robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan söka efter nyckelord med agentnamnet. Ange agentnamnet eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom nyckelordssökning kan du förfina sökresultaten genom att filtrera baserat på typen av AI-agent. Välj ett av agenttypfilter i listrutan –Skript, Fristående och Alla.

Hantera kunskapsbaser

En kunskapsbas är ett centralt informationslager för AI-agenter som drivs av Large Language Model (LLM). AI-agenterna använder avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera mänsklig text. AI-motorn utbildar AI-agenter med stora mängder data, så att de kan ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. Kunskapsbaser lagrar de data som krävs för att autonoma AI-agenter ska fungera.

Skapa den kunskapsbas som krävs för den AI-agent som du konfigurerar.

Ladda inte upp något av följande till kunskapsbasen:

PCI-data (Payment Card Industry)
Personligt identifierbar information (PII)
Skyddad hälsoinformation (PHI)
Annan känslig, konfidentiell eller reglerad information

Du ansvarar för att allt innehåll som du laddar upp uppfyller dessa krav.

Om du öppnar sidan Kunskap för första gången visas en friskrivningsklausul som frågar om känsliga data som beskrivs ovan. Klicka på Godkänn för att fortsätta.

Skapa kunskapskälla för AI-agenten

Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
Klicka på Knowledge ikonen i den vänstra navigeringsrutan för att navigera till sidan Kunskap.

Du kan skapa och hantera kunskapsbaskällor från kunskapssidan. Kunskapskällor för autonoma AI-agenter kan vara filer, artiklar och webbplatskällor. Om du lägger till källor för första gången visas följande paneler på sidan Kunskap:

Överför filer: Välj det här alternativet för att ladda upp filer. Se avsnittet Överför filer.
Skapa en artikel: Välj det här alternativet för att skapa en artikel. Se avsnittet Skapa artiklar.
Extrahera webbplats: Välj detta alternativ för att extrahera webbplatsinnehåll. Se avsnittet Extrahera webbplatser.

Klicka på den panel som krävs för att skapa en lämplig kunskapsbaskälla. Du kan även använda Add source rullgardinsknappen högst upp till höger på sidan för att lägga till kunskapsbaskällor. Välj Files, Articles, eller Websites efter behov.

När du har skapat kunskapsbaskällorna konfigurerar du kunskapsbasen för AI-agenterna.

Överför filer

Du kan ladda upp filer som kunskapskällor för dina agenter. Filer kan vara .xlsx, .xls, .csv, .pdf, .docx, .doc och txt.

1	Välj Add source > Files.
2	På sidan Ladda upp filer drar och släpper du filerna till kunskapsbasen. Alternativt klickar du på Add File för att lägga till en fil. Håll filnamnet så beskrivande som möjligt. Filnamnet används som källnamnet i kunskapsbasen.
3	Klicka Process Files för att bearbeta de uppladdade filerna. Klicka Clear list för att rensa filerna. Du kan även välja att Close and keep processing. När du är klar kan du visa de behandlade filerna i Processed files . Ytterligare bearbetningsanteckningar Den maximala väntetiden för att behandla en fil innan tidsgränsen överskreds är 2 timmar (uppmätt från den tidpunkt då filen hämtades för bearbetning). Det finns dock ingen gräns för hur länge filen ska vara i kön. Stöd för bildbehandling är endast tillgängligt för PDF-filer. Se riktlinjerna och bästa praxis när du överför filer: Filen visas på sidan Källor. Gå till sidan med kunskapskällor för att utföra följande uppgifter. Klicka på ikonen Redigera under Controls för att redigera filen. Klicka på ikonen Ta bort under Controls för att ta bort källan.

Nästa steg

Mappa den uppladdade filen till AI-agenten. Se avsnittet Konfigurera kunskapsbas i administrationsguiden för Webex AI Agent Studio.

Bästa praxis vid uppladdning av filer

Följ dessa riktlinjer och bästa praxis när du överför filer till kunskapsbasen:

Du kan lägga till flera filer åt gången.
För varje klientorganisation gäller följande begränsningar för filuppladdning:
- Total lagringsgräns: 2 GB per kunskapsbas.
- Maximalt antal filer: 100 filer per kunskapsbas.
- Gräns för individuell filstorlek: 10 MB.
- Storleksgräns för enskild text (.txt): 2 MB.
- Storleksgräns för PDF-fil: Utöver filstorleksgränsen gäller även en gräns på 300 sidor per PDF.

Dos och inte vid uppladdning av filer med tabelldata (alla filtyper)

I det här avsnittet beskrivs bästa praxis vid uppladdning av filer med tabelldata:

Två

Håll tabellerna enkla och välformaterade med en enda rubrikrad överst.
Behåll varje tabellrad under 6,000 tecken (sidhuvuden och radvärden kombinerade).

Om en filuppladdning misslyckas ska du se till att ingen rad överskrider 6,000 tecken.
Använd tydliga, beskrivande kolumnrubriker i tabeller (till exempel Customer Name, Order Date) eftersom dessa rubriker används när data hämtas.

Gör inte det

Använd inte sammanslagna celler eller kapslade tabeller i tabellinnehållet eftersom strukturen går förlorad under extraktion.
Inkludera inte ett enda mycket stort fritextstycke i en cell. Följ alltid radgränsen på 6, 000 tecken.

Dos och inte vid uppladdning av kalkylblad (.xlsx, .xls, .csv)

I det här avsnittet beskrivs bästa praxis vid uppladdning av kalkylblad och CSV-filer:

Två

Behåll en tabell per ark.
Behåll rubrikerna på den första raden följt av datarader. På så sätt kan systemet bearbeta rubrikraden korrekt.
Följ det totala antalet tillåtna tecken i kalkylbladet som är 3,000,000 tecken.
Behåll varje rad under 6,000 tecken (inklusive rubrikraden och dataraden kombinerade).

Om en filuppladdning misslyckas ska du se till att ingen rad överskrider 6,000 tecken.

Gör inte det

Inkludera inte dolda blad om de inte behövs, eftersom systemet fortfarande läser och matar in dessa blad.
Skapa inte flera tabeller i ett ark. Systemet konsoliderar alla tabeller från ett enda Excel-ark till en enhetlig tabell. Därför ska du rensa filen innan du överför den.

Om systemet tar för lång tid att behandla din Excel-fil kan det bero på den stora mängden data i filen. Överväg att dela upp data i flera filer och ladda upp de enskilda filerna separat.

Begränsningar

Se följande begränsningar:

Formaterar: Systemet bevarar inte dokument- och cellformat (färger, teckensnitt, formatmallar och villkorlig formatering).
Indexering: Tabeller i PDF-filer, webbsidor och markdown-filer indexeras som oformaterad text. Detta minskar hämtningsnoggrannheten för frågor som riktar sig till specifika rader eller kolumner.
Kalkylblad och CSV-filer: Om en enda rad överskrider teckengränsen avvisar systemet hela filen. Dessutom bevarar systemet inte hyperlänkar i CSV-filer.
PDF-filer: Systemet bevarar inte hyperlänkar i PDF-filer.
Word-filer (.docx, .doc): Systemet bevarar inte hyperlänkar i tabellceller.

Skapa artiklar

1	Välj Add source > Articles.
2	På sidan Skriv en artikel, under Source details ange Källnamnet och ange en detaljerad Beskrivning.
3	Skriv in informationen som krävs i textredigeraren. Formatera texten med hjälp av formatalternativen efter behov. Viktiga överväganden: Du kan inte lägga till tabeller i dokument.
4	Klicka Add Source.

Artikeln läggs till på sidan Källor.

Gå till sidan med kunskapskällor för att utföra följande uppgifter.

Klicka på ikonen Redigera under Controls för att redigera artikeln.
Klicka på ikonen Ta bort under Controls för att ta bort källan.

Nästa steg

Mappa den uppladdade filen till AI-agenten. Se avsnittet Konfigurera kunskapsbas i administrationsguiden för Webex AI Agent Studio.

Extrahera webbplats

Du kan lägga till kunskap till dina AI-agenter genom att extrahera information från webbplatser som du äger. Webbplatsutvinning använder automatiserade krypteringstekniker för att bläddra på internet för att hitta och hämta relevant innehåll från webbsidor och omvandla det till kunskap som dina AI-agenter kan komma åt.

Genomsökningen börjar med den start-URL som du anger. Baserat på djupet och sidgränserna navigerar sökrobosprogrammet från startsidan, besöker webbplatserna och hämtar det innehåll som krävs baserat på URL-mönster och underdomändefinitioner.

Hur identifierar webbsökaren för Cisco Webex AI-agenten sig själv

Cisco Webex AI-agentens webbsökare identifierar sig med hjälp av User-Agent Header-mekanismen. Använd följande information för att konfigurera din webbserver, WAF, CDN eller bothanteringssystem för att säkerställa att sökaren kan komma åt din webbplats när den är auktoriserad.

Varje HTTP-begäran från sökaren innehåller ett anpassat sidhuvud för User-Agent som vanligtvis följer ett av dessa mönster:

Standardformat:

CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0 
(+url/ai-agent-crawler-info; ask-aiagent@cisco.com)

Webbläsarliknande sträng som innehåller krypteringsidentifieraren:

Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) 
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; 
CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0; +url/ai-agent-crawler-info; 
ask-aiagent@cisco.com) Chrome/145.0.0.0 Safari/537.36

Nyckelidentifierare för tillåtelselista: CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0

När du konfigurerar tillåtelselistor eller regler för identifiering av bot ska du använda den här strängen (eller ett prefix som ”CiscoWebexAIAgentCrawler”) för att identifiera krypteringen.

Hur fungerar webbsökaren med robots.txt

Krypteringen respekterar robots.txt och identifierar sig med User-Agent-token CiscoWebexAIAgentCrawler.

Krypteraren skickar ett webbläsarliknande User-Agent-sidhuvud i HTTP-förfrågningar om kompatibilitet [till exempel Mozilla/5.0 (...; CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0; ...)], men använder token CiscoWebexAIAgentCrawler för robots.txt regelmatchning. Använd den här exakta token i robots.txt direktiv.

Se följande exempel:

- För att ge fullständig åtkomst till krypmaskinen

User-agent: CiscoWebexAIAgentCrawler

Allow: /

- För att begränsa sprickorna till specifika sökvägar

User-agent: CiscoWebexAIAgentCrawler
Allow: /public/
Allow: /docs/
Disallow: /admin/
Disallow: /private/

- För att helt förhindra sprickbildning

User-agent: CiscoWebexAIAgentCrawler
Disallow: /

- För att tillåta denna kräftare endast och blockera alla andra

User-agent: CiscoWebexAIAgentCrawler
Allow: /
User-agent: *
Disallow: /

Viktiga överväganden:

Exklusiv grupp som matchar: Om båda är en användaragent: CiscoWebexAIAgentCrawler grupp och en användaragent: *-grupp finns, sökaren följer bara reglerna i sin namngivna grupp. *-regler ignoreras. För att tillämpa båda, duplicera de relevanta direktiven i den angivna gruppen.
Tomt krävs: Separera user-agent-grupper med en tom linje, annars kan tolkar slå samman dem.
Skiftlägeskänsliga: Token för användare och agenter matchas inte in case-sensitive, använd CiscoWebexAIAgentCrawler för tydlighet.

Skapa webb-URL-kunskapskälla

Innan du börjar

Innan du skapar en URL-kunskapskälla ska du se till att du har:

Tillgång till offentligt tillgängliga webbplatser som du äger.
En förståelse för webbplatsens struktur som du vill krypa igenom.

Du kan endast använda webbplatsextraktion med offentligt tillgänglig information som du har laglig behörighet att komma åt och behandla. Använd inte den här funktionen med:

Data från betalkortsbranschen (PCI).
Personligt identifierbar information (PII).
Skyddad hälsoinformation (PHI).
All känslig, konfidentiell eller reglerad information.

Genom att använda den här funktionen samtycker du till att följa alla tillämpliga dataskyddslagar, sekretessbestämmelser och tredje parts rättigheter. Se Ansvarsfriskrivning innan du konfigurerar URL-källan.

1	Välj Add source > Websites. Utför konfigurationerna på sidan Extrahera webbplatser.
2	I dialogrutan Source Details anger du källnamnet och en kort beskrivning av källan i Description -fältet.
3	I dialogrutan Source Configuration definierar du följande parametrar: Under Source: Starting URL: Ange URL:en till den webbsida som du vill bläddra igenom och lägga till som källa. Filters: Använd följande växlingsalternativ för att definiera vad du behöver extrahera: Extract only URLs that match specific wildcard syntax: Använd URL-mönster för att fokusera din sökning. Du kan lägga till upp till 10 mönster. Exempel: product – matchar och extraherar URL:er som innehåller ”produkt”. help – matchar och extraherar endast URL:er som innehåller ”hjälp”. /blog/ – matchar och extraherar URL:en med /blog/ i sökvägen. Extract only subdomains of the starting URL: Om ditt målinnehåll omfattar flera underdomäner kan du ange upp till 10 underdomäner som ska inkluderas (till exempel support.example.com). Under Extract Scope: Definiera omfattningen utifrån vilken systemet extraherar innehållet från webbsidorna. Depth limit 0 : Genomsöker endast startsidans eller startsidans URL. 1 : Genomsöker startsidan och alla sidor som är direkt länkade från den. 2 : Genomsöker startsidan, direktlänkade sidor och sidor som länkas från dessa. Page limit: Ange antalet sidor som du vill att systemet ska genomsökas. Du kan genomsöka upp till 250 sidor. Om du definierar djupgränsen som ”0” kan du inte konfigurera sidgräns. Till exempel: Om sidgräns =100 och crawl_depth=1 och om det endast finns 50 länkar returneras 50 sidor. Content Exclusions: Alla: Exkludera sidhuvuden, sidfot, navigeringselement och formulärelement. Nav: Exkludera navigeringselement. Sidfot: Exkludera sidfotselement. Formulär: Exkludera formulärelement. Sync Run Schedule: I det här avsnittet kan du konfigurera frekvensen för datasynkroniseringskällan. Du kan även välja att konfigurera hur ändringarna ska tillämpas på agenter. Sync frequency: Standardalternativet som stöds för närvarande är Kör på begäran. Detta gör att du kan synkronisera webbsidor manuellt för de senaste ändringarna. Sync content change: Välj att automatiskt tillämpa ändringar eller håll dem kvar för godkännande. Automatically apply changes to agents or skills (default option). Hold changes for admin approval before making them available.
4	Klicka Add Source.

Webbadressen har lagts till på sidan Källor. Statusen visas som syncing. Systemet:

Konverterar innehållet som extraherats från webbsidorna till ett strukturerat markdown-format.
Hämtar huvudartikeln.
Filtrerar navigering och reklaminnehåll enligt inställningarna.
Tabeller och listor behåller sin struktur.

Om du vill göra ändringar av webb-URL-källan klickar du på ikonen Redigera under Kontroller. Om du vill ta bort källan klickar du på ikonen Ta bort.

Nästa steg

Mappa URL-källan till AI-agenten. Se avsnittet Konfigurera kunskapsbas i administrationsguiden för Webex AI Agent Studio.

Utlös en manuell synkronisering

När du har skapat en webb-URL-kunskapskälla utför du en manuell synkronisering för att hålla informationen om kunskapskällan aktuell och uppdaterad.

1	Navigera till din kunskapsbas-sida.
2	Bläddra till den obligatoriska posten för webb-URL-listan för kunskapskälla.
3	Klicka på Sync now under Kontroller. Du kan även klicka på ikonen Redigera för att öppna sidan för URL:ens kunskapskälla. Klicka på Spara ändringar och synkronisera för att synkronisera innehållet med de senaste ändringarna på webbplatsen. Statusen visas som synkronisering.
4	Om alternativet för innehållsgodkännande är aktiverat ska du granska det utökade innehållet innan det blir tillgängligt för dina AI-agenter.

Nästa steg

Synkronisera endast när du förväntar dig att innehållet ändras.
Övervaka synkroniseringshistoriken för att identifiera den optimala frekvensen.
Tänk på effekten på systemresurserna.
Planera synkronisering under perioder med låg användning när det är möjligt.
Antal samtidiga synkroniseringar som tillåts: 1 webbplatssynkronisering/genomsökning är tillåtet i taget i en kB. 3 webbplatssynkronisering/genomsökning tillåts per organisation.

Godkänn innehåll efter granskning

Om innehållsgodkännande är aktiverat ska du granska det extraherade innehållet innan det blir tillgängligt för dina AI-agenter.

1	När synkroniseringsstatusen visar Väntande godkännande klickar du på Granska innehåll.
2	Förhandsgranska den extraherade informationen i strukturerat markdown-format.
3	Se en sammanfattning av ändringarna: Added: Nytt innehåll hittades under den här synkroniseringen. Modified: Befintligt innehåll som har ändrats. Deleted: Innehåll är inte längre tillgängligt på källwebbplatsen.

Nästa steg

Efter granskning:

Klicka Approve för att omedelbart lägga till innehållet i din kunskapsbas.
Klicka Decline för att ta bort innehållet. Avvisat innehåll kasseras permanent.

Bästa praxis och begränsningar

Följ dessa riktlinjer för att få ut mesta möjliga av kunskapskällorna för webb-URL samtidigt som du säkerställer efterlevnad och optimal prestanda.

Strategi:

Planera din spridningsstrategi i förväg.
Börja fokuserat och expandera sedan. Börja med smala kryckor för att förstå extraktionsresultat.
Testa URL-mönster på små avsnitt först.
Välj rätt startadress:
- Bäst: Landningssidor för specifika innehållsområden.
- Bra: Direktlänkar till innehållsavsnitt.
- Undvik: URL:er på hemsidan som leder till blandade innehållstyper.
Använd URL-mönster strategiskt. Efter ditt första kryp:
- Granska kvaliteten på extraherat innehåll.
- Identifiera oönskade avsnitt som ingår.
- Justera URL-mönster eller exklusionsinställningar.
- Krypa igen med förfinade inställningar om det behövs.

Resultat och effektivitet

Ställ in realistiska sidgränser baserat på dina behov.
Använd lämpligt krypdjup för dina innehållsmål.
Fokusera först på innehållsområden med högt värde.
Övervaka bearbetningstider och justera därefter.

Överväganden vad gäller resurser

Stora crawls förbrukar mer bearbetningstid.
Flera samtidiga krypningar kan påverka prestandan.
Lagringskraven ökar med innehållsvolymen.
Nätverksresurser delas mellan alla användare.

Begränsningar av innehållstyp

Främst utformad för HTML-innehåll.
Visst interaktivt innehåll kanske inte spelas in.
Vissa webbplatser blockeras baserat på deras klassificering.

Regelefterlevnad och etiska kravaller

Respektera webbplatspolicyerna: Se till att du har behörighet att krypa och respektera hastighetsbegränsning.
Dataansvar: Kryssa endast i offentligt tillgängligt innehåll som du äger eller har behörighet att kryssa i.
Innehållsägare: Tänk på konsekvenserna av immateriella rättigheter och behåll tillskrivningen vid behov.

Få hjälp

Om du får problem:

Granska synkroniseringshistoriken för information om fel.
Kontrollera att dina mål-URL:er är offentligt tillgängliga.
Kontrollera att dina URL-mönster matchar det avsedda innehållet.
Överväg att justera kryptdjup eller sidgränser.
Kontakta supporten för beständiga tekniska problem.

Öppna kunskapsbasen

Innan du börjar

Skapa kunskapsbasen som krävs för AI-agenten.

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på Knowledge ikonen i den vänstra navigeringsrutan. Kunskapsbaserna visas som kort på Knowledge sida. Varje kort visar antalet källfiler som är associerade med den specifika kunskapsbasen.
3	Klicka på ett kort för att navigera till den specifika kunskapsbasen. Du kan se följande: Sources: Information om de källor som är kopplade till kunskapsbasen, t.ex.: Source name Beskrivning Typ Skapad av Senast uppdaterad av Senast uppdaterad kl. Status Kontroller Used by: Information om AI-agenten som använder den specifika kunskapsbasen. History: Historik över aktiviteter på kunskapsbasen. Du kan också komma åt kunskapsbasen från Knowledge på konfigurationssidan för AI-agenten. Mer information finns i avsnittet Konfigurera kunskapsbas. Du kan söka efter den kunskapsbas som krävs enligt följande kriterier: Kunskapsbasens namn. Typ av kunskapsbas. Kunskapsbaser har uppdaterats mellan angivna datum. Kunskapsbaser som skapats mellan angivna datum. Klicka Reset all för att återställa sökkriterierna.

Konfigurera fristående AI-agent

Autonoma AI-agenter fungerar självständigt utan direkt mänsklig inblandning. Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapsarkiv för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor. Dessa agenter använder avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera data, lära av sin miljö och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål.

Du kan använda autonoma AI-agenter i olika scenarier, inklusive:

Ge kundsupport – svara på vanliga frågor, felsöka problem och vägleda kunder genom processer.
Erbjuda tekniskt stöd – ge expertråd i specifika ämnen eller domäner.
Bearbetning av naturligt språk (NLP) – Förstå och svara på mänskligt språk på ett naturligt och konversativt sätt.
Beslutsfattande – Gör informerade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Skyddsräcken som konfigurerats i de autonoma AI-agenterna säkerställer att AI-agenten inte svarar med oetiskt och skadligt innehåll.

Skapa en autonom AI-agent

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten. Mer information finns i Skapa kunskapskälla för AI-agenten.

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på instrumentpanelen +Create agent.
3	På Create an AI agent , välj Start from scratch och klicka på Next. Du kan även välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som `Autonomous`. I detta fall fylls fälten på sidan Profil automatiskt i. Mer information om mallarna finns i Använd AI-agentmallar.
4	Välj Autonomous agenttyp.
5	Ange följande obligatoriska uppgifter: Agent name– Ange namnet på AI-agenten. Agentnamnet får innehålla högst 256 tecken. System ID– En systemgenererad unik identifierare. Det går att redigera det här fältet. AI engine– Välj en av följande AI-motorer i listrutan för att uppfylla dina kontaktcenterbehov: Webex AI Pro 1.0: Det här standardalternativet har stöd för AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter som levererar mänskliga konversationer. Webex AI Pro-US. 1.0: Levererar naturliga, mänskliga samtal på engelska, skräddarsydda för regionala höjdpunkter och lagstiftningskrav i USA. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Regionala media från fjärrplatser stöds för närvarande inte med den här motorn. Webex AI Pro-Europe 1.0: Ger en lokaliserad upplevelse anpassad till regionala höjdpunkter, vilket ger förbättrad användarupplevelse och efterlevnad av europeiska förordningar. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för EU-kunder. Regionala media från fjärrplatser stöds för närvarande inte med den här motorn. Valet av AI-motor avgör vilka konversationsinställningar – till exempel språk, röst, DTMF, fördröjning och avbrott samt ordförråd – som är tillgängliga för att konfigurera din AI-agent. Eftersom varje motor erbjuder unika funktioner kommer konfigurationsalternativen som visas på fliken Konversationer att uppdateras dynamiskt baserat på ditt val. Mer information om AI-motorns funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter. Agent's goal– Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Om du vill infoga ett exempel klickar du på Insert example. Bästa praxis finns i Gör och gör inte när du skriver mål. Agentmål och instruktioner tillsammans kan innehålla högst 5120 tecken.
6	Klicka Create. Du har nu skapat den autonoma AI-agenten som nu finns tillgänglig på Dashboard. Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, som innehåller både skript och fristående typer. Skapa inte en enda fristående AI-agent med ett komplext omfång. Skapa istället flera AI-agenter med begränsade omfattningar. Använd alternativet för överföringsåtgärd för att överföra samtalet från en AI-agent till en annan. Mer information finns i avsnittet . I rubriken för AI-agenten kan du utföra följande uppgifter: Preview Copy Access Token Delete Export Mer information finns i Uppgifter på AI-agentkortet. Du kan även importera förbyggda AI-agenter. Mer information finns i Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera den autonoma AI-agenten.

Konfigurera en autonom AI-agent

Följande avsnitt ger dig anvisningar om hur du konfigurerar en fristående AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera profil för fristående AI-agent
Lägg till åtgärder i fristående AI-agent
- Konfigurera platsfyllning
- Konfigurera fyllning
Konfigurera kunskapsbas
Konfigurera samtalsinställningar

Uppdatera profil för fristående AI-agent

Använd pilen Profile för att hantera kundorienterade identitetsinställningar.

Innan du börjar

Skapa en fristående AI-agent.

1	På Dashboardklickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Configurations > Profile och konfigurera följande information: Agent name– Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System ID– Redigera AI-agentens system-ID om det behövs. URL for agent profile image– Standard-URL där systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild. Ändra detta vid behov. Time zone– Visar som standard den tidszon som konfigurerats på organisationsnivå. Vid behov väljer du en annan tidszon för dina enskilda AI-agenter i listrutan. Systemet bevarar konfigurationer på agentnivå när inställningarna på organisationsnivå ändras. AI engine– Välj ett av följande alternativ i listrutan för att uppdatera AI-motorn: Webex AI Pro 1.0: Stöder AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter som levererar mänskliga konversationer. Webex AI Pro-US 1.0: Levererar naturliga, mänskliga samtal på engelska, skräddarsydda för regionala höjdpunkter och lagstiftningskrav i USA. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Webex AI Pro-Europe 1.0: Ger en lokaliserad upplevelse anpassad till regionala höjdpunkter, vilket ger förbättrad användarupplevelse och efterlevnad av europeiska förordningar. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för EU-kunder. Valet av AI-motor avgör vilka konversationsinställningar – till exempel språk, röst, DTMF, fördröjning och avbrott samt ordförråd – som är tillgängliga för att konfigurera din AI-agent. Eftersom varje motor erbjuder unika funktioner visas konfigurationsalternativen i Conversations fliken uppdateras dynamiskt baserat på ditt val. Mer information om AI-motorns funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter. AI transparency– Aktivera eller inaktivera transparensmeddelandet som talar om för kunder att de interagerar med en AI-agent. För nya AI-agenter är AI-transparensväxlingen aktiverad som standard. Om du stänger av den måste du bekräfta varningen och ange en orsak. I europeiska regioner: Denna funktion är aktiverad som standard. Ett transparensmeddelande spelas upp eller visas (beroende på kanal) för alla agenttyper. Om administratörer bestämmer sig för att inaktivera den här funktionen måste de erkänna riskerna och lägga till granskningskommentarer innan de väljer bort. Kunder med distributioner i EU bör granska standardmeddelandet om transparens och bekräfta att den slutliga formuleringen uppfyller sina egna krav på varumärkning, lagstiftning och regelefterlevnad före den 2 den 2026 augusti. I alla andra regioner: Administratörer kan välja om de vill aktivera funktionen och konfigurera meddelandet om det behövs. Cisco rekommenderar att AI-transparens aktiveras som bästa praxis för att säkerställa att slutanvändarna informeras när de interagerar med AI. Du kan även konfigurera AI-transparensmeddelande för befintliga AI-agenter i din organisation. Detta rekommenderas men är valfritt. För röstkonversationer spelas en transparensanteckning upp innan välkomstmeddelandet och de som ringer kan inte avbryta det. För digitala konversationer läggs transparensinformationen till i det första AI-genererade svaret i sessionen. Welcome message– Välkomstmeddelandet som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta efter behov. Ange välkomstmeddelandet på önskat språk för AI-agenten. Det här meddelandet översätts inte automatiskt och visas eller spelas upp som konfigurerat, oavsett vilket språk som har konfigurerats för AI-agenten. Agent's goal– Redigera målet för AI-agenten om det behövs. Bästa praxis finns i Gör och gör inte när du skriver mål. Instructions– Ange instruktioner för AI-agenten. Se Ta fram tekniska tips när du skriver instruktioner. Agentmål och instruktioner tillsammans kan innehålla upp till 5120 tecken.
3	Klicka Save changes.
4	Klicka Publish för att få AI-agenten live. Mer information finns i avsnittet Publicera din fristående AI-agent.

Nästa steg

Lägg till de åtgärder som krävs för AI-agenten.

Lägg till åtgärder i fristående AI-agent

Autonoma AI-agenter är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Tänk till exempel på en restaurang som behöver automatisera intaget av matbeställningar online. Utför uppgiften genom att skapa en fristående AI-agent som utför följande åtgärder:

Få den information som krävs från kunden.
Överför informationen till det nödvändiga flödet.
Leverera kundens krav.

Den autonoma AI-agenten arbetar på följande tre byggstenar:

Åtgärd – En uppgift som en AI-agent utför genom att förstå användaravsikter och slutför genom att ansluta till externa system.
Enhet eller plats – Representerar ett steg för att uppfylla användarens avsikt. Att fylla i platser innebär att man ställer specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikter baserat på uttalanden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd.
Uppfyllelse – Fastställer hur AI-agenten slutför åtgärden genom att ansluta till externa system.

1

På Dashboardklickar du på den AI-agent som du har skapat.

2

Navigera till Configurations > Actions .

Meddelandet Actions visar åtgärden Agentöverlämning. Meddelandet Agent handover åtgärden är aktiverad som standard så att AI-agenten kan eskalera konversationen till en mänsklig agent. Använd växlingsalternativet för att inaktivera det.

3

Klicka +Add Actions för att lägga till en ny åtgärd för en AI-agent.

Välj Browse actions > Select available för MCP-klientkonfiguration.
Välj Add new > Fulfillment för att skapa uppfyllandeåtgärd.
Välj Add new > Transfer för att skapa en anpassad överföringsåtgärd.

Du kan konfigurera högst 10 åtgärder för en AI-agent.

Se följande avsnitt för detaljerade konfigurationssteg.

Konfigurera fyllning

Du kan konfigurera flöden för AI-agentåtgärder i Webex Connect-flödesverktyget. Mer information finns i Konfigurera flöden för AI-agentåtgärder.

Som en del av PCI-efterlevnad stöder autonoma AI-agenter för närvarande inte fullgörande som omfattar betalkort eller kreditkort. All användarverifiering eller betalning som involverar ett betal- eller kreditkort måste göras genom integrering från tredje part.

1	På Add a new action anger du följande information: Action name– Ange åtgärdens namn. Exempel: `Book tickets`. Maxlängden på Action name fältet är 64 tecken. Action description– Ge en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maxlängden på Action description är 1024 tecken.
2	Konfigurera platser. Mer information finns i Konfigurera platsfyllning.
3	Konfigurera uppfyllelse. Du kan välja ett av följande alternativ. Om du väljer Use Webex Connect Flow Builder Fulfillment, utför följande konfiguration: Select service– Välj den tjänst som ska konfigureras på arbetsytan för Webex Connect-klienten. Webex AI-agentstudio kan endast komma åt tjänsten och flöden som konfigurerats på klientnivå. Select a flow– Välj det obligatoriska flöde som konfigureras i Webex Connect-klientens arbetsyta. Om du väljer Manage in the source flow (voice only)måste du konfigurera anpassade händelser. Mer information finns i Konfigurera anpassade data och händelser för AI-agenter.
4	Klicka Add för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen.

Konfigurera platsfyllning

Slot fyllning innebär att de inmatningsenheter som krävs för AI-motorn läggs till. I dialogrutan Slot filling delen av Actions , lägg till inmatningsenheterna:

Du kan lägga till enheterna en efter en i tabellformat. Mer information finns i Lägg till inmatningsenheter i tabellformat.
Du kan även använda JSON-filen och definiera enheterna. Se En genomgång av JSON-schemat för mer information.

Lägg till inmatningsenheter i tabellformat

1	Om du vill lägga till en inmatningsenhet klickar du på +Ny inmatningsenhet.
2	På Add a new input entity anger du följande information: Entity name– Ange namnet på inmatningsenheten. Maxlängden på Entity name kan bestå av 256 tecken. Entity type– Välj enhets datatyp. Entity description– Ge en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maxlängden på Entity description kan bestå av 512 tecken. Entity examples– Ange ett exempel för enheten. Klicka +Add för att lägga till fler exempel. Kontrollera kryssrutan Required kryssruta för att göra den här enheten obligatorisk.
3	Klicka Add för att lägga till inmatningsenheten. Du kan lägga till så många inmatningsenheter som du behöver.
4	Klicka Add för att lägga till åtgärden i AI-agenten.
5	Klicka Publish för att få AI-agenten live. Mer information finns i Publicera din fristående AI-agent. När du har lagt till åtgärden använder du alternativet Kontroller för att redigera eller ta bort enheterna.

Lägg till enheter med en JSON-redigerare

Om du vill lägga till en inmatningsenhet i JSON klickar du på Use JSON instead.
Ange inmatningsparameterschemat i JSON-format.
Klicka Add.

Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Inmatningsparameterstruktur

Inmatningsparametrarna måste följa följande struktur:

typ – Datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid "objekt" för att beteckna att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

egenskaper – ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och tillhörande metadata.

obligatoriskt – En sträng med strängar som anger namnen på de parametrar som är obligatoriska.

egenskaper Objekt

Varje nyckel i egenskapsobjektet representerar en inmatningsenhet/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata ska alltid innehålla följande nyckelord:

typ – Datatyp för parametern. Tillåtna typer är:
- sträng – textdata.
- heltal – numeriska data utan decimaler.
- nummer – Numeriska data som kan innehålla decimaler.
- booleska – Sanna/falska värden.
- matris – en lista med objekt som alla är av samma typ.
- objekt – En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning – En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå syftet och användningen av parametern. En beskrivning som är kortfattad och överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning är bra för bättre precision.
Validering tillämpas av plattformen endast för ”typ”. ”Beskrivning” är inte framtvingad för alla enheter, men det rekommenderas starkt att den läggs till. Andra användbara nyckelord för enhetsmetadata är:
- enum – i enum-fältet visas möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som endast bör acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- mönster – Använd mönsterfältet med strängtyper om du vill ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är användbart för att validera specifika format, t.ex. telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel – exempelfältet innehåller ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data den behöver och kan vara särskilt användbar för tolkning och validering.

Det finns andra nyckelord som kan göra enhetsdefinitionen mer korrekt och robust. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av enheter och nyckelord:

The following example includes various types of entities and keywords:

{
    "type": "object",
    "properties": {
        "username": {
            "type": "string",
            "description": "The unique username for the account.",
            "minLength": 3,
            "maxLength": 20
        },
        "password": {
            "type": "string",
            "description": "The password for the account.",
            "minLength": 8,
            "format": "password"
        },
        "email": {
            "type": "string",
            "description": "The email address for the account.",
            "pattern": "\\w+([-+.']\\w+)*@\\w+([-.]\\w+)*\\.\\w+([-.]\\w+)*"
        },
        "birthdate": {
            "type": "string",
            "description": "The birthdate of the user.",
            "examples": ["mm/dd/YYYY"]
        },
        "preferences": {
            "type": "object",
            "description": "User preferences settings.",
            "properties": {
                "newsletter": {
                    "type": "boolean",
                    "description": "Whether the user wants to receive newsletters.",
                    "default": true
                },
                "notifications": {
                    "type": "string",
                    "description": "Preferred notification method.",
                    "enum": ["email", "sms", "push"]
                }
            }
        },
        "roles": {
            "type": "array",
            "description": "List of roles assigned to the user.",
            "items": {
                "type": "string",
                "enum": ["user", "admin", "moderator"]
            }
        }
    },
    "required": ["username", "password", "email"]
}

Detta exempel inkluderar följande enheter:

användarnamn – En strängtyp med begränsning för minsta och högsta längd.
lösenord – En strängtyp med en minimilängd och ett specifikt format (lösenordet anger att säker hantering krävs).
e-post – En strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum – En strängtyp med exempel som anger datumformatet.
inställningar – En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och aviseringar), inklusive en boolesk med standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roller – En matristyp där varje objekt är en sträng begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i ”obligatorisk” matris.

I detta exempel har enheterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer en konsekvent struktur och namngivningskonvention. Följ dessa bästa metoder för att skapa väldefinierade enheter som är lätta för AI-motorn att tolka och tillämpa.

Detta schema resulterar i att JSON-format skickas för att ansluta AI-agentens startnod som ser ut så här:

{
    "username":"username-example",
    "password":"password-example",
    "email":"fake@example.com",
    "preferences": {
        "newsletter":true,
        "notifications":"email, sms"
    },
    "roles":"user"
    
}

Webex Connect kanske inte tar emot inställningarna och rollerna i vissa situationer eftersom de inte har angetts som obligatoriskt i schemat.

Konfigurera MCP-klientåtgärd

Med klientfunktionen Model Context Protocol (MCP) kan autonoma AI-agenter ansluta direkt till verktyg och tjänster från tredje part utan att kräva anpassade API-integreringar. Detta effektiviserar hur agenter hämtar data och utför åtgärder under direktsända kundkonversationer.

Genom att konfigurera en MCP-klient kan dina AI-agenter:

Aktivera verktyg från tredje part automatiskt under livekonversationer.
Hämta realtidsdata från externa system.
Utför åtgärder utan mänsklig inblandning.

Innan du börjar

Innan du konfigurerar MCP-åtgärd i Webex AI Agent Studio måste du:

Ha MCP-serverns URL, autentiseringstyp och inloggningsuppgifter till de verktyg från tredje part som du vill ansluta.
Registrera MCP-appar på Webex Developer Portal. Mer information finns i avsnittet Registrera din agentapp i utvecklarportalen. Webex AI-agentstudio stöder endast följande autentiseringstyper:
- Inloggningsuppgifter för OAuth2
- API-nyckel
- Autentisering baserad på anpassad sidhuvud
Auktorisera verktyget i Control Hub för din organisation. Mer information finns i avsnittet Provision i Control Hub i utvecklarportalen.

Obs! MCP-åtgärder är skrivskyddade när de har skapats. Om du behöver ändra åtgärdsinställningarna måste du skapa en ny åtgärd.

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Välj den AI-agent som du vill konfigurera MCP-åtgärden för. Du kan även skapa en ny fristående AI-agent. Mer information finns i avsnittet Skapa en fristående AI-agent.
3	Navigera till Actions . Klicka +Add actions.
4	I dialogrutan Add actions popup-fönster, under Browse actions välj Select available Detta visar alla tillgängliga MCP-verktyg med leverantörens namn och MCP-etikett.
5	Välj det MCP-verktyg som du vill lägga till. Du kan när som helst lägga till flera MCP-verktyg. Klicka Add. Agenten kan stödja maximalt antal åtgärder enligt definitionen i organisationens konfiguration.

Nästa steg

När ett MCP-verktyg har lagts till fyller systemet automatiskt i följande information från MCP-serverdefinitionen:

Åtgärdsnamn (namn på MCP-verktyg)
Beskrivning
Inmatade enheter (obligatoriska fält och datatyper)

Om du behöver ändra någon av dessa uppgifter måste du uppdatera definitionen av MCP-servern vid registrering eller etablering. Ändringar synkroniseras automatiskt till AI Agent Studio via aviseringar.

Verifiera status för MCP-verktyg

När du har lagt till en MCP-åtgärd kontrollerar du dess status i åtgärdslistan:

Verktygsnamn, beskrivning och serverinformation
Inmatningsparametrar har skickats till verktyget
Utdata returneras av verktyget
Utförandestatus (lyckades eller misslyckades)
Latens (i millisekunder)
Servernamn och ID
Transaktions-id

Begränsningar

Tänk på följande begränsningar:

Åtkomstkontroll på gruppnivå stöds inte. Åtkomst till MCP-verktyg hanteras endast på organisationsnivå.
MCP-åtgärder är skrivskyddade när de har skapats i AI Agent Studio. Om du vill uppdatera en åtgärd skapar du en ny.
Maximalt antal åtgärder per agent definieras av din organisations konfiguration. Kontakta administratören för mer information.

Konfigurera anpassad överföringsåtgärd

Med funktionen för anpassad överföring kan du överföra samtal från en AI-agent till en annan AI-agent, till en mänsklig agent eller till en annan önskad destination (röstbrevlåda, sökgrupp eller annat nummer) för att säkerställa en smidig kundupplevelse. Beroende på behov kan du konfigurera överföringen som en aviserad överföring eller en tyst överföring. Genom att använda en överföringsåtgärd lämnar du den eskalerade sökvägen för den virtuella agenten V2-aktiviteten i flödesbyggaren med metadata som gör att du kan orkestrera nästa sökväg i konversationen. Mer information om flödeskonfiguration finns i artikeln Orkestrering med flera agenter.

Innan du börjar

Skapa nödvändiga autonoma AI-agenter som ska användas vid överföring av samtal. Du kan nu konfigurera varje överföringsåtgärd separat.

1	På Dashboardklickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Configurations > Actions .
3	Klicka på Create new listruta.
4	På Create a transfer action anger du följande information: I dialogrutan General information anger du följande information i avsnittet: Action name– Ange åtgärdens namn. Till exempel Lämna_röstbrevlåda. Transfer condition– Beskriv villkoren för överföring. Användaren vill till exempel lämna ett röstmeddelande. Transfer visibility– Växla alternativ för att meddela överföringar. Aktivera växlingsknappen: AI-agenten informerar kunden om överföringen innan den körs. Stäng av växlingsknappen: AI-agenten utför en tyst överföring och hanterar åtgärden med neutrala språk. (valfritt) Klicka på +New input entity. I dialogrutan Add a new input entity anger du följande information: Entity name– Ange namnet på inmatningsenheten. Maxlängden för enhetsnamnet får vara 256 tecken. Entity type– Välj enhets datatyp. Entity description– Ge en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Den maximala längden på enhetsbeskrivningen får vara 512 tecken. Entity examples– Ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till för att lägga till fler exempel. Klicka Add.

Nästa steg

Konfigurera aktiviteten för virtuell agent V2. Mer information finns i Använd AI-agenter för kundinteraktioner.

Konfigurera kunskapsbas

Innan du börjar

Skapa en fristående AI-agent.

1	På Dashboard klickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Configurations > Knowledge .
3	Välj kunskapsbasen som krävs i listrutan. Vi rekommenderar starkt att du väljer en kunskapsbas som använder samma språk som din AI-agent för optimal prestanda. För att navigera till det valda Knowledge base, välj Manage Knowledge base från den nedrullningsbara listan. Om du vill koppla bort kunskapsbasen från AI-agenten väljer du None från den nedrullningsbara listan. Om du vill skapa en ny kunskapsbas väljer du +Add New från den nedrullningsbara listan. Mer information finns i Skapa kunskapsbas för AI-agenten. När du har mappat en kunskapsbas till en AI-agent kan du inte associera samma kunskapsbas till en annan AI-agent.
4	Klicka Save changes.
5	Klicka Publish för att få AI-agenten live. Mer information finns i Publicera din fristående AI-agent.

Konfigurera samtalsinställningar

I det här avsnittet beskrivs hur du konfigurerar AI-agentens språk och röst, väljer en svarsstil, lägger till anpassade ord för igenkänning och hanterar hur AI-agenten hanterar pauser eller avbrott under konversationer.

Innan du börjar

Kontrollera att du är inloggad på Webex AI Agent Studio.
Kontrollera att du har skapat den autonoma AI-agenten.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på sidan Instrumentpanel.
2	Gå till fliken Konfiguration > Konversation på konfigurationssidan för AI-agenten.
3	Konfigurera inställningarna för språk och svarsstil : Språk: Konfigurera det önskade språkalternativet baserat på den valda AI-motorn för din AI-agent (när du skapar agenten eller uppdaterar AI-agentprofilen): För Webex AI Pro 1.0-motorn är standardspråket inställt på `English`. Välj önskat språk i listrutan. En lista över språk som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds. För Webex AI Pro-US 1.0-motorn är engelska det enda språk som stöds som standard, med `en-US` anges som standardspråk. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. För Webex AI Pro-Europe 1.0-motorn är engelska det enda språk som stöds som standard, med `en-GB` anges som standardspråk. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för Europa-kunder. Svarsstil: – Välj hur du vill att AI-agenten ska svara på kunder: Aktiva – snabba bekräftelser före ett substantiellt svar – ger snabba bekräftelser innan du ger ett fullständigt svar. Det innebär att agenten först kommer att säga något som ”Jag förstår ditt svar” eller ”Jag förstår det”, vilket hjälper kunden att försäkra sig om att deras synpunkter togs emot innan de går vidare till ett detaljerat svar. Du kan ytterligare konfigurera svarens stil, frekvens och längd: Style– Välj svarsstil för konversationen: Brief, Empathetic, Conversational, eller Formal. Konversationer i en vårdmiljö bör till exempel använda en empatisk ton. Frequency– Välj en lämplig svarsfrekvens: Always eller When appropriate. För många svar kan ibland vara distraherande eller irriterande. Length– Välj önskad svarslängd: Very short: Upp till två ord. Short: Upp till fyra ord. Medium: Upp till sex ord. Long: Upp till åtta ord. Direkt – lätt fördröjning, returnerar endast det materiella svaret – agenten väntar en stund och svarar sedan endast med det materiella svaret, utan inledande bekräftelse. Markera kryssrutan Inkludera fluktuationer om du vill lägga till filer som ”um” eller ”gilla” för att göra agentens ljud mer mänskligt och relaterbart.
4	Konfigurera inställningarna för röstkanal : Röst – Välj önskad röst för AI-agenten i listrutan Välj röst baserat på vald AI-motor och konfigurerat språk. En lista över röster som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds. För Webex AI Pro 1.0-motorn är standardrösten för engelska `en-US-Jennifer`. Om du vill använda ett annat språk eller en annan röst väljer du önskat språk i föregående steg. Tillgängliga röster för det språket visas sedan i rullgardinsmenyn. För Webex AI Pro-US 1.0-motorn är standardrösten för engelska inställd på `en-US-Jess`. För närvarande kan du bara växla till andra engelska röster. För motorn Webex AI Pro-Europe 1.0 är standardrösten för engelska inställd på `en-GB-Grace`. För närvarande kan du växla till `en-IE` endast röster. Talhastighet – ange det numeriska värdet om du vill öka eller minska hastigheten/hastigheten på talutmatningen. Giltiga värden varierar från 0.7 till 1.2, med standardvärdet inställd på 1.0 för normal hastighet. Den här inställningen åsidosätter den talfrekvens som konfigurerats i flödesverktyget. Extrema värden som ligger nära den lägsta eller högsta talfrekvensen kan påverka kvaliteten på det genererade talet.
5	Konfigurera anpassad vokabulär. Ange ord eller fraser avgränsade med kommatecken (upp till 100 ord eller fraser). Genom att lägga till anpassad vokabulär blir det lättare för AI-agenten att känna igen och svara på specifika termer, namn eller branschspecifikt språk som är relevanta för ditt användningsfall.
6	Konfigurera inställningarna för Fördröjning och avbrott : Växla alternativet Tillåt kund att avbryta för att aktivera eller inaktivera kunder som talar via agenten. Genom att aktivera det här alternativet kan uppringare avbryta agenten utan att vänta på en paus. Växla alternativet Använd röstigenkänning av Webex AI för att aktivera eller inaktivera en smidigare inbrytningsupplevelse för kunden. Genom att aktivera det här alternativet kan dina AI-agenter upptäcka när en kund börjar tala mycket tidigare. AI-agenten slutar tala och börjar lyssna med betydligt kortare fördröjning. Det här alternativet gäller för engelska och andra språk som stöds. Justera skjutreglaget för End of speech sensitivity för att ställa in hur snabbt agenten svarar efter att uppringaren har slutat tala. Giltiga värden varierar från 500 ms (aggressiva) till 2000 ms (avslappnade) med ett standardvärde på 500 ms (aggressiva). Ange timeout för Uppfyllande (i sekunder) för att ställa in en tidsgräns för utförande av uppgiften och för att tvinga fram uppgiften att stoppa. Giltiga värden varierar från 10 till 30 sekunder med ett standardvärde på 30. Ange timeout för Uppringarens aktivering (i millisekunder) för att ange hur länge systemet ska vänta innan du kontrollerar om kunden har slutat tala. Giltiga värden varierar från 750 till 3000 millisekunder med ett standardvärde på 1500. Ange timeout för Ingen inmatning (i sekunder) för att ställa in maximal tid för att vänta på kundens inmatning innan systemet antar inget svar. Giltiga värden varierar från 10 till 30 med ett standardvärde på 10.
7	Konfigurera inställningarna för DTMF: Ange tidsgränsen mellan två siffror (i sekunder). Detta ställer in hur länge AI-agenten väntar på nästa DTMF-inmatning från kunden innan du fortsätter med konversationsflödet. Standardvärdet är 5 sekunder. Värdet kan vara mellan 2 och 10 sekunder. Ange avslutningstecknet som kunden kan använda för att ange slutet på DTMF-inmatningen. Termineringstecknet kan vara antingen # eller . Ange maxlängden* (i tecken) för att ange maxlängden för DTMF-inmatning från kunder. Standardvärdet är 16 tecken. Värdet kan variera från 8 till 32 tecken.
8	Klicka på Spara ändringar. Du kan förhandsgranska konversationsupplevelsen innan du publicerar ändringarna och samma konversationsinställningar gäller för upplevelsen för förhandsgranskning av röst. Mer information finns i Förhandsgranska röstkonversation.
9	Klicka på Publicera för att få AI-agenten live. Mer information finns i Publicera din fristående AI-agent.

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, under redigering och efter distribution av agenten.

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

instrumentpanelen för AI-agenter – när du håller muspekaren över ett AI-agentkort Preview alternativet för den AI-agenten visas. Klicka för att öppna förhandsgranskningen av AI-agenten.
AI-agentens sidhuvud – klicka på AI-agentkortet för att öppna AI-agenten. Meddelandet Preview alternativet visas alltid i huvudavsnittet.
Minimerad widget – när du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en widget för chatthuvudet längst ner till höger på sidan. Du kan använda det här alternativet för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Widgeten för förhandsgranskning visas i skärmens nedre högra del. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att kontrollera AI-agentens svar och se till att den fungerar korrekt.

Du kan också minimera widgeten för förhandsgranskning, tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att testa AI-agenten.

Förhandsgranska chattkonversation

Med funktionen för förhandsgranskning av chatt kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

Om AI-transparens är aktiverad innehåller förhandsgranskningen avslöjningsupplevelsen så att du kan verifiera det första kundorienterade meddelandet innan du publicerar agenten.

1	Klicka på konfigurationssidan för AI-agenten Preview i sidhuvudet. Widget för förhandsgranskning av AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0 eller Webex AI Pro-Europe 1.0 kan du endast förhandsgranska röstkonversationer på engelska.
2	Klicka Start a Chat. AI-agenten startar interaktionen med sitt välkomstmeddelande. Om AI-transparens är aktiverad visar förhandsgranskningen transparensnoten med det första AI-genererade meddelandet.
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Enter.
4	Du kan sedan se och bedöma svaret från AI-agenten. För att starta en ny chattkonversation eller en ny session klickar du på Preview i sidhuvudet.

Förhandsgranska röstkonversation

Med funktionen för förhandsgranskning av röst kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via röst.

Du behöver webbläsarbehörighet för att förhandsgranska röstkonversationer. När din webbläsare uppmanar dig att klicka på ”Tillåt” för att aktivera den åtkomst som krävs. Vi rekommenderar att du använder följande webbläsare:
- Safari på macOS
- Chrome på Windows
Använd ett headset för bästa möjliga upplevelse. När en uppringare avbryter AI-agenten (via inbrytning) upptäcker AI-agenten tal, stoppar uppmaningen som spelas upp och bearbetar indata i enlighet med detta – detta fungerar endast optimalt när du använder ett headset.
Om du inte använder ett headset ska du undvika att ställa in volymen på 100 %.

Om AI-transparens är aktiverad innehåller förhandsgranskningen avslöjandet före välkomstmeddelandet så att du kan verifiera röstupplevelsen innan du publicerar agenten.

1	Klicka på konfigurationssidan för AI-agenten Preview i sidhuvudet. Widget för förhandsgranskning av AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0-motor kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0-motor eller Webex AI Pro-Europe 1.0 kan du endast förhandsgranska röstkonversationer på engelska.
2	Klicka Start a call. Om AI-transparens är aktiverad börjar samtalet med transparensmeddelandet före välkomstmeddelandet. De som ringer kan inte avbryta transparensmeddelandet. Du kan även se liveavskriften av konversationen i widgeten.
3	Rösta på din fråga. När du talar kan du se liveavskriften av konversationen. Om du vill stänga av ljudet för din röst när du interagerar klickar du på Mute.
4	För din fråga kan du sedan höra och bedöma svaret från AI-agenten.
5	För att avsluta samtalet klickar du på End call.

Publicera din fristående AI-agent

Innan du börjar

Skapa den fristående AI-agenten.

1	Klicka på konfigurationssidan för AI-agenten Publish.
2	På Publish changes öppnar du skärmen Version name och klicka på Publish. Du kan visa versionsinformationen på History sida. Mer information finns i avsnittet Historik.

Visa autonoma AI-agentsessioner och -historik

Du kan visa information om sessioner som har etablerats med kunderna och historiken för konfigurationsändringarna som utförts på AI-agenten.

Sessioner

Meddelandet Sessions sidan innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. För att komma åt Sessions:

På Dashboardklickar du på den autonoma AI-agenten som du vill visa sessionsinformation för.
Klicka på Sessioner i navigeringsrutan till vänster.

Meddelandet Sessions sidan visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Den här informationen är användbar för granskning, analys och förbättring av AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessioner/rum som skapats för AI-agenten. Tabellen sidnumreras om det finns fler rader än vad som kan bäddas in på en skärm. Du kan sortera eller filtrera alla fält i tabellen med hjälp av Refine Results avsnittet på vänster sida. Fälten representerar följande information om en viss session:

Sessions-ID – det unika rums-ID eller sessions-ID för en konversation.
Konsument-ID – ID:t för den konsument som interagerade med AI-agenten.
Kanaler – kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterat Kl. – Tiden då rummet stängs.
Rumsmetadata – innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Hide test sessions– Om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agent handover happened– för att filtrera sessioner som lämnas över till en agent. Om agentöverlämning sker visas Headphone ikon som anger att chatten ska överföras till en mänsklig agent.
- Error occurred– För att filtrera sessioner där felet inträffade.
- Downvoted– För att filtrera de nekade sessionerna.

Visa sessionsinformation

För att visa sessionsinformationen:

Klicka på en enskild rad i sessionstabellen för en detaljerad vy över sessionen. Om sessionen är låst måste du ha behörighet att dekryptera sessionen.
Klicka på Decrypt content för att visa sessionsdata.
Meddelandet Decrypt content knappen visas endast om du har avkrypterat åtkomsten i AI-agentens studio-program.
Systemet visar följande sessionsinformation:
- Visar en avskrift av alla sessionsinteraktioner i kronologisk ordning, vilket ger konversationen sammanhang. Använd sökfältet för att snabbt hitta en specifik avskrift av konversationen. På så sätt kan du enkelt navigera långa interaktioner utan att behöva bläddra igenom hela texten manuellt.
- Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
  - AI-agentens identifiering av inbrytning identifierar instanser där en användare avbryter eller talar under ett pågående agentuttalande. Till exempel, medan AI-agenten svarar med ”Jag har kontrollerat ditt konto och ditt saldo är...” och användaren avbryter med ”Okej”, upptäcker AI-agenten denna användarinmatning. Följaktligen avbryter den omedelbart sitt nuvarande uttalande och förhindrar att det avsedda budskapet slutförs till fullo.
  - AI-agentens svar visas med meddelandebubblan, ”Användaravbrott har upptäckts” i sessionsavskriften, som informerar AI-agentutvecklarna om den specifika agentprompten som avbröts och den exakta platsen för avbrottet.
  - Avsnittet Svar avbrutet i den högra panelen ger en detaljerad redogörelse för inbrytningshändelsen. Den visar till exempel det fullständiga, avsedda AI-agentsvaret (till exempel ”Jag har kontrollerat ditt konto och ditt saldo är fem tusen dollar”). Den identifierar även ”Innehåll som inte spelas upp” (till exempel ”fem tusen dollar”), vilket uttryckligen anger den del av AI-agentens svar som hämtats eller trunkerats på grund av användarens avbrott i realtid.
    För närvarande är ”Innehåll som inte spelas upp” endast tillgängligt för svar på uppfyllelse. Den kommer snart att utvidgas till allmänna uppmaningar.
- Visar inspelningens uppspelningsmodal (tillsammans med sessionsavskriften) för konversationer mellan AI-agenten och kunden. Inspelningar är endast tillgängliga för röstsessioner, inte chattsessioner. Du kan spela upp inspelningen från början eller hoppa till en viss punkt.
  Den modala uppspelningsmodulen för inspelning har en svit av ljudkontroller:
  - Spela upp/pausa: Klicka på för att börja lyssna på interaktionssessionen och klicka på för att pausa inspelningen.
  - Uppspelningshastighet: Klicka på 1X för att justera ljuduppspelningshastigheten, från 0.5X till 2X.
  - Ljudkontroll: Klicka på för att stänga av eller slå på ljudet under uppspelningen. Du kan även använda volymreglaget för att justera uppspelningsvolymen.
  När konversationer innehåller PCI-data tillämpar systemet förbättrade säkerhetsåtgärder. Beroende på scenario:
  Om PCI-data upptäcks inaktiveras uppspelningsmodalen för inspelningen i sessionsvyn, vilket förhindrar åtkomst till ljudet.
  När ett samtal eskaleras från en AI-agent till en mänsklig agent och den mänskliga agenten sedan konsulterar samma eller en annan AI-agent, stöds för närvarande inte inspelningen av den konsulterade delen.
- För motsvarande svar visar panelen till höger avsnittet Utförda åtgärder med följande information:
  - Agentöverföringsåtgärd
  - Fyllning av platser och fullgörande relaterade till alla åtgärder
  I avsnittet Allmän information finns detaljerad information om varje åtgärd.
  Använd knappen Expandera alla för att expandera transaktionen. I den högra panelen visas även information om kunskapsanvändningen med information om dokumentnamn och filer som har laddats upp.
  
  För röstsamtalssessioner visar informationen om uppfyllelsen i sessionen endast transaktionsmetadata, t.ex. Transaction ID och Size. Chattförhandsgranskningssessioner visar dock hela nyttolasten för uppfyllelse.

Historik

Meddelandet History kan du visa information om konfigurationsändringarna som utförts på AI-agenten. Så här visar du en specifik agents historik:

På Dashboardklickar du på den autonoma AI-agenten som du vill visa historiken för.
Klicka på den vänstra navigeringsrutan History.

Meddelandet History sidan visas med följande flikar:

Version history– klicka på Version History om du vill visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten.
Change logs– klicka på Change Logs för att visa ändringarna som gjorts för AI-agenterna.

Versionshistorik

När du publicerar den autonoma AI-agenten sparas en version av den autonoma AI-agenten och finns tillgänglig i Version history . Du kan visa de olika versionerna av AI-agenten från Version history .

Version description– En kort beskrivning av versionen av AI-agenten.
AI engine– AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Updated at– datum och tid då versionen skapades.
Actions– Gör att du kan utföra följande åtgärder på AI-agenten:
- Load as draft– alla ändringar i AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Export– Använd för att exportera AI-agenten.

Ändra loggar

Meddelandet Change logs Fliken spårar ändringar som gjorts i den autonoma AI-agenten. Meddelandet Change logs visar följande information:

Användare med administratörs- eller AI-agentutvecklarroller kan endast komma åt Change logs . Användare med anpassade roller som har behörighet ”Hämta granskningslogg” kan också visa granskningsloggarna.

Updated at– Datum och tid för ändringen.
Updated by– Namnet på den användare som inkluderade ändringen.
Change Location– Det specifika avsnitt av AI-agenten där ändringen gjordes.
Description– Ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med hjälp av Updated by, Change Locationoch Description sökalternativ. Du kan sortera loggarna baserat på Updated at och Updated by Fält.

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med hjälp av analyser

Avsnittet AI-agentanalys ger en grafisk representation av de viktigaste mätvärdena för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Så här genererar du analyser av den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten från Dashboard.
Klicka på Analys i navigeringsrutan till vänster. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

I det första avsnittet visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som lämnats över till mänskliga agenter.
Genomsnittligt antal sessioner per dag.
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Dagliga genomsnittliga meddelanden.

I det andra avsnittet visas statistik om användarna. Den innehåller ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare.

I det tredje avsnittet visas AI-agentens svar och agentöverlämningar.

Konfigurera AI-agent för skript

Skriptade AI-agenter förbättrar funktionerna för agentbyggnad utan kod i Webex AI Agent Studio-plattformen. De möjliggör multiturkonversationer och samlar in relevanta data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Kör enkla kommandon – följ anvisningarna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbetning av data – Manipulera och omvandla data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – Kommunicera med och kontrollera andra lösningar.

Skript AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en samling frågor och svar. Skriptad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad utbildningskropp, som är en samling exempel och svar. Den här funktionen är användbar i situationer där:

Specifik kunskap krävs – agenten måste besvara frågor inom en fördefinierad domän.
Konsekvens är viktigt – agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet krävs – agentens svar begränsas av informationen i utbildningskåren.

Skapa en skriptad AI-agent

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på instrumentpanelen + Create agent.
3	På Create an AI Agent , välj Start from scratch och klicka på Next. Du kan även välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen till `Scripted`. I det här fallet är fälten på Profile sidan fylls i automatiskt. Mer information om mallarna finns i Använd AI-agentmallar.
4	Välj Scripted agenttyp.
5	Ange följande uppgifter: Agent name– Ange namnet på AI-agenten. System ID– En systemgenererad unik identifierare. Det går att redigera det här fältet. AI engine– Välj en AI-motor i listrutan. De alternativ som finns är: Webex AI Agent Pro 2.0 (med Swiftmatch) – detta är standardalternativet. Webex AI Agent Pro 1.0 (med Swiftmatch) Mer information om funktionerna i varje AI-motor finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter.
6	Klicka Create. Du har nu skapat den skriptade AI-agenten som nu finns tillgänglig på Dashboard. Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, som innehåller både skript och fristående typer. I sidhuvudet för AI-agenten kan du utföra följande uppgifter: Preview Copy Access Token Delete Export Mer information finns i Uppgifter på AI-agentkortet. Du kan även importera AI-agenter. Mer information finns i Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera din skriptade AI-agent.

Konfigurera en AI-agent med manus

Följande avsnitt ger dig anvisningar om hur du konfigurerar skript-AI-agenter för dina specifika behov:

Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Konfigurera skript
Konfigurera agentöverlämning
Konfigurera språk och röst

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Använd pilen Profile för att hantera det kundorienterade avslöjande som talar om för kunder när de interagerar med en AI-agent.

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent.

1	På Dashboardklickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Configurations > Profile och konfigurera följande information: Agent name– Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System ID– Redigera AI-agentens system-ID om det behövs. URL for agent profile image– Standard-URL där systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild. Ändra detta vid behov. Time zone– Välj tidszon i listrutan. Allow feedback– Aktivera den här växlingsknappen för att låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. AI engine– Visar vald AI-motor. Du kan uppdatera AI-motorn genom att klicka på ikonen bredvid listrutan. Mer information finns i Uppdatera inställningar för AI-motor. Description– Ange information om AI-agenten. Custom error message– Ange ett anpassat felmeddelande för server- eller proxyfel. AI transparency– Aktivera eller inaktivera transparensmeddelandet som talar om för kunder att de interagerar med en AI-agent. Klicka Edit transparency disclosure för att redigera standardmeddelandet om transparens. Standardanteckningen om transparens används när ett språkspecifikt meddelande inte är tillgängligt. För digitala konversationer läggs transparensinformationen till i det första AI-genererade svaret i sessionen. För röstkonversationer spelas transparensnoten upp innan AI-interaktionen fortsätter och den som ringer kan inte avbryta den. Nya AI-agenter har AI-transparens aktiverad som standard. Om du stänger av den ska du bekräfta varningen och ange en orsak.
3	Klicka Save changes.
4	Klicka Publish för att få AI-agenten live.

Uppdatera inställningar för AI-motor

Skript AI-agenter använder AI-motorer (som drivs av maskininlärning) för att förstå och svara på kundfrågor. Här är en snabb översikt över de AI-motorer som används:

Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch) – En avancerad, generativ AI-driven NLU-motor som ger avsiktsigenkänning med hög precision. Den innehåller adaptiv inlärning för bättre generalisering, vilket minskar behovet av omfattande manuella utbildningsexempel.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch) – En snabb och lätt utbildningsmotor med stöd för flera språk.

Så här ändrar du AI-motorn för AI-agenten:

1

På Dashboardklickar du på den AI-agent som du har skapat.

2

Navigera till Configurations > Profile .

3

Klicka på ikonen bredvid AI-motorn.

4

I dialogrutan Manage AI Engine på sidan konfigurerar du följande fält:

Training Engine– Välj önskad AI-motor i listrutan.

Utbildning av en AI-agent med Webex AI Pro 2.0-modellen (med Swiftmatch) kan ta lite längre tid än Webex AI Pro 1.0-modellen (med Swiftmatch).

Inference– Ange följande information:

Score below which fallback is shown– Det lägsta förtroende som krävs för att visa ett svar, under vilket ett fallback-svar visas. Observera att om du byter AI-motor ändras standardvärdet för den här inställningen.

Table 1. Fallback score values for AI engines
AI-motor	Värdeintervall	Standardvärde	Inmatningsmetod
Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)	-0.1, -0.05, 0.0, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2	0.05	Välj ett fördefinierat värde i listrutan.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)	0 till 1	0.3	Ange ett giltigt värde i textrutan.

Difference in score for partial match– Minsta mellanrum mellan konfidensnivåerna för svaren för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas. Observera att om du byter AI-motor ändras standardvärdet för den här inställningen. För båda motorerna är poängen 0 –1.

Table 2. Partial match score values for AI engines
AI-motor	Värdeintervall	Standardvärde	Inmatningsmetod
Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)	0—1	0.02	Ange ett giltigt värde i textrutan.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)	0—1	0.05	Ange ett giltigt värde i textrutan.

I de flesta fall är standardtröskelvärdet tillräckligt. För användningsfall som kräver anpassning ska du validera alternativa fallback-tröskelvärden med hjälp av testfunktionen och välja det intervall som fungerar bäst baserat på de tillagda proverna.

Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch) använder två poäng: en Likhetspoäng och en Delvis Match-poäng för att fastställa avsiktsmatcher. En avsikt anses vara en match om dess poäng är över 0.05.

Delvis matchning: Om två eller flera avsikter har poäng över 0.05 och skillnaden mellan deras poäng är mindre än eller lika med 0.02 utlöser AI-agenten en partiell matchning och ber användaren att förtydliga mellan alternativen.
Säker matchning: Om skillnaden mellan de två främsta avsiktsbetygen är större än 0.02 identifierar systemet avsikten med högst poäng som den potentiella matchningen.

Advanced Settings– Ange följande information:
- Expand contractions– Markera det här alternativet för att konvertera sammandragningar i utbildningsdata och konsumentfrågor till fullständiga formulär för bättre noggrannhet. Det här alternativet är tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Spellcheck in inference– Markera det här alternativet om du vill identifiera och åtgärda stavningsfelen innan texten bearbetas. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorer.
- Prioritize slot filling– Markera det här alternativet om du vill prioritera platsfyllning framför avsiktsdetektering. Det här alternativet är tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Results stored per message– Ange antalet transaktioner (för vilka AI-agenten har beräknat konfidensvärden) som ska listas under Transaktionsinformation under Sessioner. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorer.
- Multi-lingual model– Välj modellen i listrutan för att aktivera den flerspråkiga insikten. Konfigurera fler än ett språk för en AI-agent för att aktivera det här alternativet, så är det här alternativet endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Vector model– Välj vektormodellen i listrutan för att förbättra noggrannheten hos AI-agenten. Den här funktionen är endast tillgänglig för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Remove stopwords– Markera det här alternativet om du vill ta bort stopporden under utbildning och inference. Den här funktionen är endast tillgänglig för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Remove special characters– Markera det här alternativet för att ta bort specialtecken från kundfrågor för bättre svar. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Replace entities in inference– Markera det här alternativet om du vill ersätta enhetsvärden i utbildningsdata och inference med enhets-ID:n. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Wordform expansion– Markera det här alternativet om du vill expandera utbildningsdata med ordformer (t.ex. plural, verb och så vidare), tillsammans med synonymer i data. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).

5

Klicka Update för att ändra AI-motorns inställningar för AI-agenten.

6

Klicka Save changes för att uppdatera inställningarna för AI-motorn.

Konfigurera skript

Skript är de byggstenar som driver din AI-agents förståelse och svar. I det här avsnittet beskrivs tre nyckelkomponenter:

Avsikterna samlar in de olika mål eller åtgärder som användarna vill uppnå när de interagerar med din AI-agent. Mappning av användaravsikter gör det möjligt för AI-agenten att känna igen och svara på användarförfrågningar på lämpligt sätt. Mer information om att skapa en avsikt finns i Skapa en avsikt.
Enheter är de specifika informationspunkter som AI-agenten behöver extrahera från användarinmatningar. Dessa omfattar datum, produktnamn eller anpassade värden som är unika för kundens användningsfall. Enheter är viktiga variabler som din AI-agent måste förstå för att effektivt uppfylla användarbegäranden. Mer information om att skapa en enhet finns i Skapa en enhet.
Svar är din AI-agents omsorgsfullt utformade svar på användarförfrågningar. De dikterar hur din AI-agent kommunicerar med användarna efter att ha förstått deras avsikt och samlat in de nödvändiga enheterna. Mer information om att skapa ett svar finns i Skapa ett svar.

Tillsammans arbetar dessa komponenter tillsammans för att skapa smidiga och målmedvetna samtal mellan din agent och dess användare. Mer information finns i Förstå avsikter, enheter och svar i AI Agent Studio.

Skapa en avsikt

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen.
2	Navigera till Configurations > Scripts > Intents.
3	Klicka +Create intent.
4	På Add a new intent på skärmen anger du följande information: Avsiktsnamn – Ange ett namn för avsikten. Avsiktsbeskrivning – ange en tydlig och kortfattad avsiktsbeskrivning. Om du vill optimera AI-agentens prestanda anger du en beskrivande mening i stället för bara ett eller två ord. Detta fält är obligatoriskt och gäller endast för Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch) motor. Om du växlar från Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch) motor till Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch)-motor, du måste ange en beskrivning för att lösa eventuella valideringsfel. Om skadligt innehåll upptäcks i avsiktsbeskrivningen visas en allmän varning och du kan inte spara ändringarna förrän innehållet har tagits bort eller korrigerats. Settings– Aktivera och inaktivera följande inställningar för avsikten: Reset slots after completion– Aktivera för att återställa de slotvärden som samlades in i konversationen när avsikten är klar. Om växlingen har inaktiverat behåller platsen de gamla värdena och visar samma svar. End conversation– Aktivera för att stänga sessionen efter denna avsikt. Webex Connect och röstflöden kan använda detta för att stänga en konversation med kunder. Context– Ange inträdes- och utträdessammanhang för avsikten. Mer information finns i Sammanhang. Entry context– Ange önskad inmatning i textrutan och tryck på retur- eller returtangenten för att lägga till inmatningskontexten. Du kan konfigurera högst 5 inmatningssammanhang för en viss avsikt. Inmatningssammanhang styr om en avsikt kan matchas med kundfrågan baserat på sessionens aktiva sammanhang. Exit context– Ange önskad inmatning i textrutan och tryck på retur- eller returtangenten för att lägga till utmatningskontext. Du kan konfigurera högst 15 utgångssammanhang för en viss avsikt. Avsluta sammanhang styr de aktiva sammanhangen för en session. Intent & utterances– Lägg till ett uttalande eller en fras för att fastställa avsikten och klicka på +Add. För DTMF-val med röstkanal som utlöser skriptade avsikter lägger du till knappsatssiffran som ett uttryck för den matchande avsikten. Om meddelandet till exempel säger ”Tryck på 1 för fakturering, tryck på 2 för support” ska du lägga till 1 som ett uttalande till faktureringsavsikten och 2 som ett uttalande till supportavsikten. Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch) -motor kräver minst`10 utterances` för avsikt. Detta antal beräknas på alla konfigurerade språk inom avsikten. Vid växling från Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch) motor till Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch)-motor, du måste uppfylla det här minimikravet på 10 för att lösa valideringsfelet. Om skadligt innehåll upptäcks i uttalandena visas en allmän varning och du kan inte spara ändringarna förrän innehållet har tagits bort eller korrigerats. Generera varianter – Om du vill att systemet ska generera yttranden automatiskt baserat på avsikten klickar du på Generate variants. I dialogrutan Generate variants anger du en beskrivning av din avsikt att generera relevanta utbildningsdata eller uttalanden. Ange antalet varianter som ska genereras och välj hur kreativ du vill att den underliggande LLM ska vara när du skapar dessa varianter. Klicka Generate. Lägg till enheter som platser – Om några enheter finns i de tillagda uttalandena kommenteras de automatiskt i uttalandena och visas i Slots Avgränsare. Du kan välja delen av uttalandet som plats för avsikten och välja en redan skapad enhet eller skapa en ny enhet. Avsikten kräver minst 3 uttalanden och 2 platsanteckningar för utbildning med den aktuella AI-motorn. Varje plats visar följande: Slots (optional)– Länka enheterna för slot-fyllning. Detta säkerställer att AI-agenten samlar in all information som krävs. Klicka +Link för att länka en enhet till avsikten. Om det inte finns någon enhet i listan +Link alternativet visas inte. Mer information om att skapa en enhet finns i avsnittet Skapa en enhet. Följande information om platsen visas och du kan konfigurera omförsök och svar för den plats som krävs: Namnet på den länkade enheten. Obligatoriskt – Markera kryssrutan för att avgöra om det krävs för avsiktsfullgörande. Omförsök – ange antalet omförsök som AI-agenten försöker hämta det här slot-värdet från kunden. Svar – Välj svaret för platsen i rullgardinsmenyn. Om du vill skapa ett nytt anpassat svar klickar du på +Create new. Konfigurera följande Settings: Växla Update slot values på för att uppdatera slot-värdet under konversationen med kunden. AI-agenten tar hänsyn till det senast ifyllda värdet i platsen för att behandla data. Om du aktiverar den här funktionen uppdaterar systemet värdena för fyllda platser när kunder tillhandahåller ny information för samma typ av platser. Växla Provide suggestions for slots på för att ge förslag på fyllning av ankomst- och avgångstider och alternativa ankomst- och avgångstider i det slutliga svaret, baserat på kundens inmatning. Response– I Response väljer du det svar som du vill returnera till kunderna när avsikten har slutförts. När du har valt klickar du på Visa innehållet i det valda svaret för att visa svarsinnehållet. Om du vill lägga till ett nytt anpassat svar klickar du på +Create new för att skapa ett nytt svar. Mer information finns i Skapa ett svar.
5	Klicka Add för att skapa en avsikt.
6	Klicka Publish för att få AI-agenten live.

Skapa en enhet

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen.
2	Navigera till Configurations > Scripts > Entities.
3	Klicka+Create entity.
4	På Create entity anger du följande fält: Enhetsnamn – Ange enhetsnamnet. Enhetstyp – Välj en enhetstyp i listrutan. Beroende på den valda enhetstypen anger du ett värde i det ytterligare fältet om det visas. Om AI-agenten har svårt att identifiera en persons namn med `Person names` enhetstyp, försök att använda `Free form` enhetstyp för förbättrad igenkänning. Om AI-agenten inte känner igen inmatningar som förväntat när den använder `Regex` eller `Alphanumeric` enhetsvärde med mellanslag i teckenklassen (t.ex. `^[a-zA-Z 0-9]+$`) kan du försöka använda `Free Form` enhetstyp för bredare matchning. Om du föredrar att använda `Regex` eller `Alphanumeric` enhetsvärden med mellanslag kan du avmarkera alternativet ”Ersätt enheter i inference” i de avancerade motorinställningarna.
5	Klicka Save changes. Du kan använda Edit och Delete alternativ i Actions för att utföra relaterade åtgärder. Du kan bara redigera enhetsnamnet och inte enhetstypen.

Skapa ett svar

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen.
2	Navigera till Configurations > Scripts > Responses. Systemet tillhandahåller villkorade standardsvar för webbkanal som du kan använda för kundinteraktioner. Om AI-transparens är aktiverad visas standardsvaret för AI-transparens i listan. Du kan använda Edit ikon i varje svar för att ändra svarsinställningarna. Du kan inte ta bort standardsvaren och webbkanalen.
3	Om du vill skapa ett anpassat svar klickar du på +Add response. Add a new response visas.
4	På Add a new response , ange den nya Response name.
5	För det konfigurerade språket kan du även lägga till ett villkorligt svar genom att klicka på Add condition. Ange villkorens namn och klicka på Create. Klicka på villkoret och gå till Rules anger du IF- och ELLER-variabelvillkoren efter behov. I fältet Vänster variabel väljer du svarsvarsvariabeln i listrutan. Mer information om svarsvarsvariabler finns i tabellen Lista över vanliga svarsvarsvariabler. Den här tabellen innehåller listan med variabler som du kan använda i det här fältet för att definiera regler. Dessa variabler kan också användas för att anpassa AI-agentsvar. Välj lämplig operatör för att köra regeln. Välj datatyp i listrutan. Datatyper fylls i baserat på vald operatör. Ange svarsvarsvariabeln i fältet Rätt variabel . Typen av variabelvärde som syntaxen i den vänstra variabeln måste matcha. Det här fältet visas endast när du ställer in operatorn till något av dessa värden – Är lika med, Inte lika med, In, Större än, Mindre än. Du kan också använda listan med variabler för att definiera regler i rätt variabel av den villkorliga svarstypen om du ställer in `Data type` till `Variable`. Klicka på Åtgärder för att skapa ett svar för den definierade regeln. I dialogrutan Actions kan du konfigurera svaret som ska visas för kundfrågan när regeln är uppfylld. Så här lägger du till ett svar för webbkanal (standard): Välj svarstyp i den högra panelen. Svarstyperna som stöds är Text, Karusell, Snabbsvar, Bild, Video, Ljud och Fil. Konfigurera de nödvändiga inställningarna för den valda svarstypen. Mer information om hur du konfigurerar olika svar för webben (standard) finns i avsnittet Konfigurera svarstyper. Lägga till ett svar för de andra kanalerna: Klicka + bredvid webben (standard). Välj önskad kanal i listrutan. Kanalerna som stöds är Messenger, SMS, WhatsApp, Apple-meddelanden för företag, RCS och Voice. Välj svarstyp för den valda kanalen i den högra panelen. Mer information om svarstyper som stöds för olika kanaler finns i avsnittet Svarstyper som stöds för kanaler. Konfigurera de inställningar som krävs för den valda svarstypen. Mer information om hur du konfigurerar olika svar finns i avsnittet Konfigurera svarstyper.
6	Klicka Create för att skapa ett svar.

Konfigurera svarstyper

I Response Designer kan du konfigurera kanalspecifika svar för avsikterna. Mer information om hur du skapar ett svar finns i avsnittet Skapa ett svar.

Se följande avsnitt för mer information:

Konfigurera textsvarstyp
Konfigurera svarstyp för karusell
Konfigurera svarstyp för snabbsvar
Konfigurera bildsvarstyp
Konfigurera videosvarstyp
Konfigurera ljudsvarstyp
Konfigurera filsvarstyp
Konfigurera svarsknappens svarstyp
Konfigurera svarstyp för listmeddelanden
Konfigurera svarstyp för numrerad lista
Konfigurera svarstyp för listväljare
Konfigurera svarstyp för tidsväljare
Konfigurera mediasvar
Konfigurera svarstyp för rik länk
Konfigurera formulärsvarstyp
Konfigurera anpassade svarstyper för händelser

Konfigurera textsvarstyp

Du kan konfigurera textmeddelanden som svar för alla kanaler. Om du vill lägga till en typ av textsvar för den valda kanalen (standard eller anpassad) gör du så här:

1	För den valda kanalen väljer du Text svarstyp.
2	Ange textmeddelandet i textrutan Variant. Du kan anpassa agentsvar med variabler som tas emot från kanalen eller som samlas in från kunder under konversationen. Du kan även ange `${` för att välja önskad variabel i textområdet.
3	Om du vill lägga till flera varianter klickar du på Lägg till variant och anger textmeddelandet.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för karusell

Du kan konfigurera karusellsvar för webb- (standard) och Messenger-kanaler. Varje karusellsvar kan innehålla en bild, en beskrivning och upp till tre knappar.Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Carousel i den högra panelen. Det rika karusellkortet visas.
2	Klicka Configure för att visa eller redigera bild-URL:en. Som standard visar systemet URL:en till bilden.
3	Ange Title och Description (optional) för kortet.
4	Om du vill skicka en konfigurerad nyttolast till AI-agenten och starta motsvarande svar för avsikten klickar du på + Lägg till snabbsvar. Välj knapptyp Text och ange texten och nyttolast/identifierare. Klicka på Klar. Om du vill omdirigera URL väljer du knapptypen URL (gäller endast för webbkanalen), anger texten och URL och klickar på Klar. Klicka Renew Now för att ändra texten och URL-omdirigeringen.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för snabbsvar

Du kan konfigurera snabbsvarssvar för webb (standard), SMS, Messenger, Apple-meddelanden för företag och RCS-kanaler. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Quick Reply i den högra panelen.
2	Ange ett snabbsvarsmeddelande för avsikten.
3	Om du vill skicka en konfigurerad nyttolast till AI-agenten klickar du på + Lägg till snabbsvar. Välj knapptyp Text och ange texten och nyttolast/identifierare. Klicka på Klar för att lägga till ett snabbt textsvar. Om du vill omdirigera URL väljer du knapptypen URL (gäller endast för webbchatt), anger texten och URL och klickar på Klar.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret. En delvis matchning inträffar när det är osäkert om inkommande användarfrågor. AI-agenten svarar med avsikter som är nära användarfrågan som alternativ. Partiella matchningssvar visas för webben.

Konfigurera bildsvarstyp

Du kan konfigurera bildsvar för webb- (standard), messenger- och WhatsApp-kanaler. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Image i den högra panelen. Bildkortet visas med standardkonfigurationerna.
2	Uppdatera bildens URL.
3	Välj bildtyp (jpeg eller png).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera videosvarstyp

Du kan konfigurera videosvar för webb- (standard), messenger- och WhatsApp-kanaler. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Video i den högra panelen. Videokortet visas med standardkonfigurationen.
2	Uppdatera video-URL:en.
3	Välj den videotyp som krävs (mp4).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera ljudsvarstyp

Du kan konfigurera ljudsvar för webben (standard) och WhatsApp. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Audio i den högra panelen. Ljudkortet visas med standardkonfigurationen.
2	Uppdatera ljud-URL:en.
3	Välj ljudtyp (mp3 eller aac).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera filsvarstyp

Du kan konfigurera filen som svar för webb- (standard) och WhatsApp-kanaler. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på File i den högra panelen. Filkortet Visas.
2	Ange filens URL.
3	Välj filtyp. Filtyper som stöds är .html, .pdf, fulltext, .jpeg, .png, .mp4, .mp3 och .aac.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarsknappens svarstyp

Du kan konfigurera svarsknappsvar för WhatsApp-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka Reply Button i den högra panelen.
2	Konfigurera information om sidhuvudet (valfritt). Välj typ av sidhuvud – text (kan vara 20 tecken långt), video, bild och dokument. Ange värdet beroende på den valda rubriktypen.
3	Ange brödtexten. Det här fältet kan innehålla upp till 1024 tecken.
4	Ange sidfotstexten (valfritt). Det här fältet kan innehålla upp till 60 tecken.
5	Om du vill lägga till en ny svarsknapp klickar du på Lägg till-knappen, anger texten och nyttolasten och klickar på Klar Du kan konfigurera upp till tre svarsknappar (med en teckengräns på 20 tecken).
6	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för listmeddelanden

Du kan konfigurera listmeddelanden som svar för WhatsApp-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka List Messages i den högra panelen.
2	Gå till fliken Konfiguration och konfigurera följande inställningar: (Valfritt) Konfigurera rubrikinformationen (kan vara 20 tecken lång). Ange brödtexten (kan vara 1024 tecken lång). (Valfritt) Ange sidfotstexten (kan vara 60 tecken lång). Ange listrubriken.
3	Gå till fliken Lista avsnitt och konfigurera följande inställningar: (Valfritt) Ange avsnittsnamnet (kan vara 24 tecken långt). Ange radrubriken (kan vara 24 tecken långt). Ange rad-ID, som är en unik identifierare för varje rad som hjälper dig att identifiera användarnas val. Ange radbeskrivning (kan vara 20 tecken långt). Om du vill lägga till ett nytt avsnitt klickar du på Lägg till avsnitt.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för numrerad lista

Du kan konfigurera den numrerade listan som ett svar för WhatsApp-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka Numbered List i den högra panelen.
2	Redigera angiven standardtext.
3	Klicka på + Lägg till listobjekt.
4	Konfigurera följande under knapptypen Text: Ange texten och nyttolast/identifierare för att skicka nyttolasten till AI-agenten när användaren klickar på knappen. Klicka på Klar.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för listväljare

Du kan konfigurera svar på listan med väljare för Apple Business-meddelanden-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka List Picker i den högra panelen.
2	Gå till fliken Konfiguration och konfigurera följande inställningar: Ange namnet på listväljaren. (Valfritt) Ange URL för förhandsgranskning av bilden och välj bildstil (ikon, liten, stor). Ange beskrivning av listväljaren. Ange titel och beskrivning av svarsmeddelandet baserat på det valda listväljaralternativet.
3	Gå till fliken Listavsnitt och konfigurera följande inställningar: Ange rubriken för objekt i listan. Ange rubriken för objekt i listan. Konfigurera följande inställningar i fältet Listobjekt: Ange bild-URL:en för listobjektet. Ange en rubrik. Ange identifieraren för ett objekt. När en användare väljer ett objekt skickas identifieraren till AI-agenten, som visar nästa steg. Ange beskrivning av listobjektet. Om du vill lägga till ett annat objekt klickar du på ikonen +. Om du vill ta bort ett objekt klickar du på ikonen Ta bort.
4	Om du vill lägga till ett nytt listavsnitt klickar du på Lägg till lista.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för tidsväljare

Du kan konfigurera svar på tidsväljare för Apple Business Messages-kanalen. Följ dessa steg:

1

Klicka Timer Picker i den högra panelen.

Navigera till fliken Konfiguration och konfigurera följande:

Ange en rubrik för tidsväljaren.
(Valfritt) Ange URL för förhandsgranskning av bilden och välj bildstil (ikon, liten, stor).
Ange beskrivningen.
Ange titel och beskrivning av svarsmeddelandet baserat på det valda alternativet för tidsväljare.

2

Gå till fliken Händelseinformation och konfigurera:

Ange händelsens titel.
Ange händelsens tidszon.
Konfigurera platser:
1. Ange datum och tid för luckan 1.
2. Ange varaktigheten för luckan 1.
3. Ange identifieraren för platsen. När en användare väljer en plats skickas identifieraren till AI-agenten, som visar nästa steg.
4. Om du vill lägga till en ny plats klickar du på Lägg till plats.

3

Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera mediasvar

Du kan konfigurera mediesvar för Apple Business-meddelandekanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka Media i den högra panelen.
2	Ange texten.
3	Välj medietyp och ange URL:en.
4	Om du vill lägga till fler bilagor klickar du på Lägg till bilagor.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för rik länk

Du kan konfigurera rich link-svar för Apple Business Messages-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka på Rik länk i den högra panelen.
2	Ange bildens URL och välj bildtyp (jpeg eller png).
3	Ange webbplatsens URL för omdirigering.
4	Ange URL-titeln för videon eller bilden.
5	Ange video-URL som stöder MIME-protokoll och välj typ (video/mp4).
6	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera formulärsvarstyp

Du kan konfigurera formulärsvar för kanalen Apple Business-meddelanden. Följ dessa steg:

1

Klicka Form i den högra panelen.

2

Ange formuläret i JSON-format. Varje JSON innehåller information om de sidor som går som en del av formuläret med anpassningar. Sidorna kan vara av olika typer:

Stänk: En introduktionssida med en titel, beskrivning, åtgärdsknapp och bild.
Välj : En sida för antingen ett enskilt val av ”Sant/Falskt” eller flera val som stöder bildtillgångar.
Väljare: En sida för ett enskilt val från flera alternativ.
Datumväljare: Ger Apples standarddatumväljare med anpassningsbart datumformat och -gränser.
Inmatning: En sida med olika inmatningsfält för att samla in information.

Med metadata för strukturerat innehåll kan användaren ange formulärets sidor och den visuella layouten. Den här mallen består av två avsnitt:

BusinessFormEvent: Konfigurerar sididentifierare, sammanfattning, sidor och bilder.
FöretagsChattmeddelande: Konfigurerar information om mottaget- och svarsmeddelande.

Klicka på Hämta exempel JSON för att hämta JSON-exempelfilen och förstå formulärstrukturen.

Mer information finns i Apples officiella dokumentation .

Konfigurera anpassade svarstyper för händelser

Du kan konfigurera anpassade händelser som svar för röstkanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka på Anpassade händelser i den högra panelen.
2	Ange namnet på den inkommande händelsen som AI-agenten tar emot.
3	I Röstinställningar konfigurerar du följande inställningar som ska läggas till för varje agentsvar: Tidsgräns(er): Ange hur länge, i sekunder, agenten ska vänta på ett användarsvar. Om det inte finns något svar kan du ställa in det för att antingen uppmana användaren igen eller avsluta konversationen. Standardtidsgränsen är 5 sekunder. Svar för timeout: Ange svarsmeddelandet som ska skickas till användaren om en timeout inträffar. Tillåt inbrytning: Markera det här alternativet om du vill låta användaren avbryta agentens svar med ny inmatning. Om det här är avmarkerat måste användaren vänta tills agenten har avslutat sitt svar innan han eller hon svarar. DTMF-inmatning: Markera det här alternativet om du vill låta användare ange specifika uppgifter med knappsatsen. Det här är användbart för att samla in information uttryckt som långa nummer. Genom att aktivera DTMF-inmatning kan du konfigurera följande inställningar: Inmatningsläge: Välj det inmatningsläge som krävs för att låta användaren svara med endast DTMF eller med både – DTMF och röst. Tidsgräns mellan siffror (s): Ange den maximala tillåtna inaktiva tiden mellan att ange varje siffra. Om användaren överskrider denna tid skickas de siffror som angetts hittills till flödet som indata. Avslutstecken: Ange avslutningstecknet, t.ex. # eller , för att markera slutet på användarinmatningen. När användaren trycker på den här knappen skickas föregående knappsatsinmatning till flödet som användarinmatning. Maxlängd*: Ange maxlängden på tecken som tillåts för användarinmatning.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret. Mer information om hur du konfigurerar anpassade händelser för skript AI-agenter finns i artikeln Konfigurera anpassade händelser.

Konfigurera agentöverlämning

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

På Dashboardklickar du på den AI-agent som du har skapat.

2

Navigera till Configuration > Handover och aktivera eller inaktivera de nödvändiga inställningarna:

Handover on partial match– Ett antal på varandra följande delträffar i en session kan initiera en överföring. Det här numret kan konfigureras.
Handover on fallback– Ett antal på varandra följande reservmeddelanden i en session kan initiera en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Handover after repeated agent responses– Upprepade meddelanden i följd i en session kan initiera agentöverlämning. Antalet upprepningar som krävs för denna utlösare kan konfigureras.
Handover when slot filling retry limit reached– När återförsöken för att fylla i platsen når maxgränsen initieras en agentöverlämning.

3

Klicka Save changes.

Nästa steg

Gå till förhandsgranskningen av din skriptade AI-agent.

Konfigurera språk och röst

Du kan konfigurera flera språk och språkspecifika röster för den skriptade AI-agenten för att hantera kundinteraktioner.

Innan du börjar

Skapa AI-agenten för skript.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten går du till Configuration > Language . Standardspråket och rösten är inställda på engelska. Andra språk och röster som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds.
2	Om du vill lägga till fler språk i AI-agenten klickar du på +Add language.
3	Välj önskat språk och språk i listrutan och klicka på Add.
4	Klicka Add languages. Det nyligen tillagda språket visas i Language på fliken med Enabled växlingsknappen inställd på ”på” som standard. Om du lägger till fler än ett språk aktiveras Polymatch flerspråkig modell i AI-motorns avancerade inställningar.
5	Välj lämplig röst från Voice Name listruta. Tillgängliga röster visas automatiskt baserat på valt språk.
6	Om du vill ange önskat språk och röst som standard för AI-agenten klickar du på Set as default under Controls Kolumn. Du kan inte ta bort standardspråket och rösten, men du kan ändra dem efter behov. Om du ändrar standardspråk kan det påverka svar, avsikter, kurering, testning och förhandsgranskning av upplevelser.

Konfigurera fyllning

Du kan konfigurera uppfyllelsen för skript AI-agenter för att interagera med externa system och hämta, uppdatera eller lagra data via API:er. Mer information finns i artikeln Konfigurera uppfyllelse för skript AI-agenter.

Förhandsgranska en AI-agent med manus

Med Webex AI Agent Studio kan du förhandsgranska dina AI-agenter under och efter utvecklingen. Med den här funktionen kan du testa hur AI-agenten fungerar och kontrollera om den ger förväntade svar på olika inmatningsfrågor. Du kan förhandsgranska din skriptade AI-agent på följande sätt:

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

instrumentpanelen för AI-agenter – När du håller muspekaren över ett AI-agentkort Preview visas alternativet för den AI-agenten. Klicka på den för att öppna förhandsgranskningen.
AI-agentens sidhuvud – klicka på AI-agentkortet för att öppna agenten. Meddelandet Preview alternativet visas alltid i huvudavsnittet.
Minimerad widget – när du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en widget för chatthuvudet längst ner till höger på sidan. Du kan använda den här widgeten för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsgranskningswidgeten visas längst ner till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att se hur AI-agenten svarar och bekräfta att det fungerar som förväntat. AI-agentens förhandsgranskning har stöd för flera språk och kan automatiskt identifiera vilket språk du har angett. Du kan även välja språk manuellt i förhandsgranskningen genom att klicka på språkväljaren och välja ett av de tillgängliga alternativen.

Du kan maximera förhandsgranskningswidgeten för en bättre vy. Du kan också ge konsumentinformation och starta flera rum för att testa AI-agenten grundligt.

Förhandsgranska chattkonversation

Med funktionen för förhandsgranskning av chatt kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

Om AI-transparens är aktiverad innehåller förhandsgranskningen avslöjningsupplevelsen så att du kan verifiera det första AI-genererade svaret innan du publicerar agenten.

1	Klicka på konfigurationssidan för AI-agenten Preview i sidhuvudet. Widget för förhandsgranskning av AI-agenten visas.
2	Klicka Start a Chat. Om AI-transparens är aktiverad lägger förhandsgranskningen till transparensnoten till det första AI-genererade svaret i sessionen. Som standard kan du förhandsgranska chattkonversationer på engelska (en-US). (Tillgänglig i betaversion) Du kan förhandsgranska chattkonversationer på de andra språk som du har konfigurerat. Mer information om att konfigurera fler språk finns i avsnittet Konfigurera språk och röst.
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Enter.
4	Du kan sedan se och bedöma svaret från AI-agenten. För att starta en ny chattkonversation eller en ny session klickar du på Preview i sidhuvudet. Starta om sessionen för att bekräfta transparensnoten igen.

Förhandsgranska röstkonversation

Med funktionen för förhandsgranskning av röst kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via röst.

Du behöver webbläsarbehörighet för att förhandsgranska röstkonversationer. När din webbläsare uppmanar dig att klicka på ”Tillåt” för att aktivera den åtkomst som krävs. Vi rekommenderar att du använder följande webbläsare:
- Safari på macOS
- Chrome på Windows
Använd ett headset för bästa möjliga upplevelse. När en uppringare avbryter AI-agenten (via inbrytning) upptäcker AI-agenten tal, stoppar uppmaningen som spelas upp och bearbetar indata i enlighet med detta – detta fungerar endast optimalt när du använder ett headset.
Om du inte använder ett headset ska du undvika att ställa in volymen på 100 %.

Om AI-transparens är aktiverad innehåller förhandsgranskningen avslöjandet innan AI-interaktionen fortsätter så att du kan verifiera röstupplevelsen innan du publicerar agenten.

1	Klicka på konfigurationssidan för AI-agenten Preview i sidhuvudet. Widget för förhandsgranskning av AI-agenten visas.
2	Rösta på din fråga. När du talar kan du se liveavskriften av konversationen. Om du vill stänga av ljudet för din röst när du interagerar klickar du på Mute.
3	För din fråga kan du sedan höra och bedöma svaret från AI-agenten.
4	För att avsluta samtalet klickar du på End call.

Publicera din skriptade AI-agent

När du har konfigurerat och förhandsgranskat din AI-agent kan du publicera agenten så att den blir aktiv.

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	Klicka på Publicera på konfigurationssidan för AI-agenten.
2	Ange versionsnamnet och klicka på Publicera. Du kan visa versionsinformationen på sidan Historik. Mer information finns i avsnittet Historik.

Vanliga hanteringsavsnitt för skript-AI-agenter

Följande avsnitt visas i den vänstra panelen på konfigurationssidan för AI-agenter:

Testa skriptad agent

När AI-agenter utvecklas och blir mer komplexa kan förändringar i deras logik eller Natural Language Understanding (NLU) ibland få oavsiktliga konsekvenser. För att säkerställa optimal prestanda och identifiera potentiella problem erbjuder AI-agentplattformen ett bekvämt testramverk för AI-agenter. Du kan:

Skapa och kör enkelt en omfattande uppsättning testfall.
Definiera testmeddelanden och förväntade svar för olika scenarier.
Simulera komplexa interaktioner genom att skapa testfall med flera meddelanden.

Definiera tester

Du kan definiera tester med följande steg:

Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
Klicka på den skriptade AI-agenten som du har skapat på instrumentpanelen.
Klicka Testing i den vänstra panelen. Som standard är Testcases visas på fliken.
Välj ett testfall och klicka på Execute selected tests.

Varje rad i tabellen representerar ett testfall med följande parametrar:

Table 3. Test cases
Parameter	Beskrivning
Meddelande	Ett exempelmeddelande som representerar de typer av frågor och påståenden som du kan förvänta dig att användare ska skicka till din AI-agent.
Förväntat språk	Det språk som du interagerar med AI-agenten på.
Förväntad avsikt	Ange avsikten som ska visas som svar på ett visst användarmeddelande. För att hjälpa dig att hitta den mest relevanta avsikten har den här kolumnen en Smart auto-complete function. När du anger föreslår systemet matchande avsikter baserat på den text som har angetts hittills.
Återställ föregående sammanhang	Klicka på kryssrutan för att isolera testfall och köra dem oberoende av befintliga AI-agentkontext. När detta är aktiverat simuleras varje testfall i en ny session, vilket förhindrar störningar från tidigare interaktioner eller lagrade data.
Inkludera delträffar	Aktivera den här växlingsknappen för att anse att testfallen är lyckade även om de förväntade avsikterna endast delvis överensstämmer med det faktiska svaret.
Importera från CSV	Importera testärenden från en kommaseparerad fil (CSV). I det här fallet skrivs alla befintliga testfall över.
Exportera till CSV	Exportera testärenden till en kommaseparerad fil (CSV).
Testa återuppringningar	Aktivera den här växlingsknappen för att simulera inkommande återuppringningar och testa flödesbeteendet utan att kräva faktiska inkommande samtal.
Återuppringningsflöde	Klicka på kryssrutan i den här kolumnen om du vill ange att en avsikt måste utlösa en återuppringning.
Återuppringningsmall för förväntad	Ange mallnyckeln som ska aktiveras när återuppringningen sker.
Tidsgräns för återuppringning (s)	Maximal tid (i sekunder) som AI-agenten väntar på ett svar med återuppringning innan återuppringningen anses ha löpt ut. Systemet tillåter en timeout på högst 20 sekund.

Kör tester

På Execution och klicka på Execute selected tests för att starta en sekventiell körning av alla valda testfall.

Du kan även köra testärenden från fliken Testärenden.

.

När varje testfall är klart visar systemet sitt resultat bredvid motsvarande post. Om du vill avsluta ett aktuellt testärende klickar du på Abort Run längst upp till höger på skärmen.

Om du vill visa testfall med specifika resultat klickar du på önskat resultat (till exempel Passed, Passed with partial match, Failed, Pending) i sammanfattningsmenyfliken. Detta filtrerar listan med testfall så att endast de som matchar det valda resultatet visas.

Meddelandet session ID som är associerade med varje testfall visas i resultaten. På så sätt kan du snabbt korshänvisa testfall och visa transaktionsinformation. För att utföra detta väljer du Transaction Details alternativ i Actions Kolumn.

Utförningshistorik

På History fliken, öppna alla körda testfall.

Klicka på Download på ikonen Actions för att exportera körda testdata som en CSV-fil för analys eller rapportering offline.
Granska de specifika motor- och algoritminställningar som används för varje testfall. Den här informationen hjälper utvecklare att optimera AI-agentens prestanda.
Om du vill visa de avancerade algoritmkonfigurationsinställningarna som används för en viss utbildningsmotor klickar du på Info bredvid utbildningsmotorns namn. Detta ger insikter om de parametrar och inställningar som påverkade AI-agentens beteende under testning.

Visa agentsessioner

Meddelandet Sessions innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och kunder. Varje session innehåller en detaljerad historik över meddelanden som har utbytts. Du kan exportera sessionsdata som en CSV-fil för analys och granskning offline. Använd dessa data för att analysera användarinteraktioner, identifiera förbättringsområden och förfina AI-agenters svar.

Den kan hantera stora datauppsättningar genom att visa resultat på sidor. Du kan använda Refine Results för att filtrera och sortera sessioner baserat på olika kriterier. Varje rad i tabellen visar viktig sessionsinformation, inklusive:

Kanaler – kanalen där interaktionen inträffade (till exempel chatt, röst).
Sessions-ID – En unik identifierare för sessionen.
Konsument-ID – användarens unika identifierare.
Meddelanden – antalet meddelanden som har utbytts under sessionen.
Uppdaterad – den senaste uppdaterade systemtiden.
Metadata – ytterligare information om sessionen.
- Dölj testsessioner – Markera den här kryssrutan om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agentöverlämning genomfördes – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner som vi lämnar över till en agent. Om agentöverföring sker visas hörlursikonen som anger att chatten ska överföras till en mänsklig agent.
- Fel inträffade – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de sessioner där ett fel inträffade.
- Nedröstade – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de nedröstade sessionerna.

Klicka på en rad för att komma åt den detaljerade vyn av en specifik session. Använd kryssrutor för att filtrera sessioner baserat på agentöverlämning, fel och nedröstningar. För att avkryptera sessioner krävs behörighet på användarnivå och avancerade inställningar för dataskydd. Klicka Decrypt content för att visa sessionsinformationen.

Visa sessionsinformation i den skriptade AI-agenten

Klicka på sessionen i varje rad för att visa information om enskilda sessioner.

Meddelandet Transaction Info visar en detaljerad uppdelning av en specifik interaktion och kategoriserar information i fyra avsnitt:

Avsnittet Meddelanden:

Visar en avskrift av alla sessionsinteraktioner i kronologisk ordning, vilket ger konversationen sammanhang.
Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
Visar inspelningens uppspelningsmodal (tillsammans med sessionsavskriften) för konversationer mellan AI-agenten och kunden. Inspelningar är endast tillgängliga för röstsessioner, inte chattsessioner. Du kan spela upp inspelningen från början eller hoppa till en viss punkt.
Den modala uppspelningsmodulen för inspelning har en svit av ljudkontroller:
- Spela upp/pausa: Klicka på för att börja lyssna på interaktionssessionen och klicka på för att pausa inspelningen.
- Uppspelningshastighet: Klicka på 1X för att justera ljuduppspelningshastigheten, från 0.5X till 2X.
- Ljudkontroll: Klicka på för att stänga av eller slå på ljudet under uppspelningen. Du kan även använda volymreglaget för att justera uppspelningsvolymen.
När konversationer innehåller PCI-data tillämpar systemet förbättrade säkerhetsåtgärder. Beroende på scenario:

Om PCI-data upptäcks inaktiveras uppspelningsmodalen för inspelningen i sessionsvyn, vilket förhindrar åtkomst till ljudet.
När säkra enheter används stängs inspelningen av automatiskt under de delar där PCI-data finns, så att känslig information inte hörs.

När ett samtal eskaleras från en AI-agent till en mänsklig agent och den mänskliga agenten sedan konsulterar samma eller en annan AI-agent, stöds för närvarande inte inspelningen av den konsulterade delen.

Meddelandet Intents Identified Avsnitt:

Visar de avsikter som identifierats för kundens fråga.
Anger den konfidensnivå som är kopplad till varje identifierad avsikt.
Visar de ankomst- och avgångstider som är associerade med den identifierade avsikten. Klicka på spåret för att visa ytterligare information om dess värde och hur systemet extraherar det från användarens fråga.

Entities Identified i avsnittet listas de enheter som systemet extraherar från kundens meddelande och associerar det med den aktiva konsumentavsikten. Dessa enheter representerar de viktigaste informationspunkterna som AI-agenten identifierade i användarens fråga.

I avsnittet Algoritmresultat får du insikter om de underliggande processerna som ledde till AI-agentens svar. Här är en uppdelning av informationen som visas:

Lista över avsikter – visar identifierade avsikter och deras motsvarande likhetspoäng.
Enhetslista – visar de enheter som har extraherats från användarens meddelande.

Annan information visar:

Bearbetad fråga – Anger den förbearbetade versionen av kundens indata efter att AI-agentens NLU-pipeline (Natural Language Understanding) har bearbetat den.
Leverantör för språkidentifiering – leverantören som erbjuder teknik som automatiskt kan identifiera språket i en viss text.
Språk upptäckt – språket som upptäcks av teknik. 
Agentöverlämning – anger om en agentöverlämning har ägt rum under sessionen. Kontrollera kryssrutan Agent Handover by Rules kryssrutan om en agentöverlämning utlöstes av specifika regler.
Mallnyckel – Anger mallnyckeln som är kopplad till avsikten som utlöste AI-agentens svar.
Svarstyp – Anger typen av svar som genereras av AI-agenten.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU AI-motor – identifierar den NLU AI-motor som används för att behandla kundens fråga.
Vektormodell – ett sätt att representera text som numeriska vektorer. 
Minsta tröskelvärde – Visar minsta tröskelvärde.
Skillnad i delpoäng för matchning – Skillnaden i delpoäng för matchning som konfigurerats i inställningarna för Överföring och Inference. Systemet avgör om en fråga är utanför räckvidd eller kräver agentintervention baserat på dessa värden.
Felsökningsloggar – visar en lista med felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-ID:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Du kan även hämta och visa transaktionsinformationen i JSON-format med hämtningsalternativet.

Visa versionshistorik och ändra loggar

När du lägger till eller uppdaterar avsikter eller enheter återkallar systemet din skriptade AI-agent för att hålla den uppdaterad. Efter varje utbildningsmöte ska du testa din AI-agent noggrant för att säkerställa noggrannhet och effektivitet. Varje gång du publicerar en skriptad AI-agent sparas en version som är tillgänglig på fliken Versionshistorik, där du kan visa alla versioner av den skriptade AI-agenten.

På sidan Historik kan du komma åt följande uppdateringar som gjorts för dina agenter:

Spåra när du publicerade versionshistoriken och de ändringar som gjorts i form av en anteckning som lämnas av utvecklare när du publicerar. 
Visa vilken AI-motor som används för varje publicerad version, tillsammans med dess inställningar. Du kan också se hur lång tid det har gått för att göra varje version redo att publicera. 
Övervaka ändringar av inställningar, avsikter, enheter, svar och kuration på fliken Ändra loggar.
Publicera, förhandsgranska eller ladda en äldre version som utkast om det behövs.
Visa utbildningshistorik – Spåra när du har tränat en kropp och de ändringar som har gjorts.
Jämför utbildningsmotorer – Granska utbildningsmotorer som används för olika iterationer och deras motsvarande utbildningstider.
Spåra ändringar – Övervaka ändringar av inställningar, avsikter, svar och kurering.
Återgå till tidigare versioner – Återgå enkelt till en äldre utbildningsuppsättning vid behov.

Ändra loggar

Meddelandet Change Logs I avsnittet finns en detaljerad förteckning över ändringar som gjorts av din skriptade AI-agent under de senaste 35 dagarna. Så här kommer du åt ändringsloggar:

Navigera till instrumentpanelen och klicka på AI-agenten som du har skapat.
Klicka på Version History för att visa AI-agentens historik.
Klicka på Change Logs om du vill se en detaljerad logg över ändringarna:
- Uppdaterad den – datum och tid då systemet gjorde ändringen.
- Uppdaterad av – användaren som gjorde ändringen.
- Ändra plats – avsnittet av AI-agenten där ändringen gjordes (till exempel Corpus, Avsikt och Svar).
- Beskrivning – Mer information om ändringen.

Använd pilen Updated by och Change Location sökalternativ för att hitta specifika ändringsloggposter.
Meddelandet Version History På fliken visas högst 10 enheter för varje AI-agent.

Hantera skriptad AI-agent

Systemet lägger till meddelanden i Curation konsol baserat på följande kriterier:

Fallback Messages– När AI-agenten inte förstår ditt meddelande och utlöser fallback-avsikten.
Nedtonade meddelanden – meddelanden som användare har nedtonat under förhandsgranskningar av AI-agenter.
Agentöverlämning – meddelanden som leder till att en mänsklig agent överlämnar på grund av konfigurerade regler.
Från session – Meddelanden som flaggas av användare som inte får önskat svar från sessions- eller rumsdata.
Lågt förtroende – Meddelanden med ett konfidensintervall som ligger inom det angivna tröskelvärdet för lågt förtroende.
Delvis matchning – meddelanden där AI-agenten inte kunde komma på rätt avsikt eller rätt svar.

Lös problem

Meddelandet Issues kan du granska och adressera meddelanden som flaggas för kuration. Du kan göra följande:

Välj att lösa eller ignorera problem baserat på deras svårighetsgrad och relevans.
Granska användarens ursprungliga uttalande, AI-agentens svar och eventuella bifogade media.

Du kan visa hela innehållet i krypterade sessioner genom att använda Decrypt Content alternativ om du har avkrypterat åtkomst aktiverad.

Om Avancerat dataskydd är aktiverat i backend ger systemet dekrypterad åtkomst på användarnivå.

För att lösa ett problem kan du:

Länk till en befintlig avsikt – om du vill ansluta ett problem till en befintlig avsikt väljer du Link alternativ och sök efter önskad avsikt.
Lägg till i en ny avsikt – Använd Add to a New Intent alternativ för att skapa en ny avsikt direkt från Curation Console.
Ignorera problem – lös eller ignorera problem för att ta bort dem från Curation Console.

Du kan inte länka till standardavsikterna (välkomstmeddelande, reservmeddelande, delvis matchning).
För en skriptad AI-agent väljer du lämplig avsikt i listrutan och taggar relevanta enheter.
När du har gjort ändringar återkallar systemet din AI-agent för att säkerställa att den återspeglar den nya kunskapen i dess svar.
Lös eller ignorera flera problem samtidigt för effektiv hantering.

Meddelandet Resolved visar alla problem som har åtgärdats av systemet. Du kan visa en sammanfattning av varje åtgärdat problem, inklusive om vi länkade det till en befintlig avsikt, skapade en ny avsikt eller ignorerade den. Om du ser svar som du inte tycker om att systemet inte fångade kan du manuellt lägga till specifika exempel i Curation Console.

Lägga till problem från sessioner:

Identifiera uttalandet – leta upp det uttalande som utlöste det felaktiga svaret.
Kontrollera kurationsstatus – om problemet inte redan finns i kurationskonsolen visar systemet Curation Status växla.
Växla flagga – aktivera Curation Status växla om du vill lägga till uttalandet i Curation Console för granskning och upplösning.

Om problemet redan finns i Curation Console ändras växlingens utseende för att visa dess status.

Visa prestanda för din skriptade AI-agent med hjälp av Analytics

I avsnittet Analys visas en grafisk representation av viktiga mätvärden för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. De viktigaste mätvärdena är indelade i fyra avsnitt som visas som flikar, nämligen Overview, Responses, Trainingoch Curation.

På sidan Analys kan du välja den AI-agent som du vill se analysen för. Du kan anpassa analysvyn genom att välja kanal, datumintervall och datagranularitet. Som standard visar systemet analysdata för den senaste månaden för alla kanaler, med varje dag som datapunkt.

Översikt

Översikten innehåller viktiga mätvärden och diagram som ger en ögonblicksbild av den övergripande användningen och prestandan för AI-agenter för utvecklarna.

Välj den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen.
Klicka på Analys i navigeringsrutan till vänster. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

Sessioner och meddelanden

I det första avsnittet i översikten visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten:

Antalet sessioner och sessioner som AI-agenten hanterar utan mänsklig intervention.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som lämnats över till mänskliga agenter.
Genomsnittligt antal sessioner
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittligt antal meddelanden per dag

Systemet följer detta med en grafisk representation av sessioner (staplad kolumn som representerar sessioner som hanteras av AI-agenten och överlämnade sessioner) och det totala antalet svar som skickas ut av AI-agenten.

Användare

Det andra avsnittet i översikten innehåller statistik om användare för AI-agenten. Den innehåller ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare. Detta följs av ett diagram som visar nya och återkommande användare för varje enhet beroende på vald granularitet.

Prestanda

I det tredje avsnittet finns statistik om AI-agentens svar till användare. Här kan du se det totala antalet svar som skickats ut av AI-agenten och uppdelningen mellan svaren där AI-agenten:

Identifierat användarens avsikt.
Svarade med ett reservmeddelande.
Svarade med ett meddelande om delvis matchning.
Informerade användaren om en agentöverlämning.

Samma sak aggregeras i ett cirkeldiagram och ett områdesdiagram ger information baserat på vald granularitet.

Utbildning

Utbildningsavsnittet representerar ”hälsan” hos en AI-agentkår. Det rekommenderas att utvecklare konfigurerar 20+ utbildningsuttalanden för varje avsikt i sina AI-agenter. I det här avsnittet visas alla avsikter som rektanglar, med färg och storlek som anger mängden utbildningsdata. Ju närmare en avsikt är till vit färg, desto mer utbildningsdata behövs för att din AI-agent ska kunna bli bättre.

Svar

Det här avsnittet ger en detaljerad bild av vad kunderna frågar om och hur ofta de frågar om det. Den visar grafiskt de populäraste avsikterna för AI-agenter för att svara på frågor och svarsmallar för AI-agenter för att utföra åtgärder.

Det här avsnittet ger en detaljerad vy över kundförfrågningar och deras frekvens. Den visar visuellt de populäraste avsikterna och svarstyperna som AI-agenter använder för att lösa kundfrågor.

Läkning

I det här avsnittet sammanfattas antalet kursproblem som uppstår varje dag och antalet som AI-agenter löser.

Använd AI-agenter för kundinteraktioner

Detta avsnitt beskriver hur man integrerar AI-agenter med både röst och digitala kanaler för att hantera kundkonversationer.

Använd AI agenter för röst och digitala interaktioner

När du har skapat och konfigurerat dina autonoma eller skript AI agenter i Webex AI Agent Studio plattform är nästa steg att integrera dem med röst och digitala kanaler. Denna integration gör det möjligt för AI-agenter att hantera både röst-baserade och digitala samtal med dina kunder, vilket ger en sömlös och interaktiv användarupplevelse.

För mer information, se Använd AI-agenter för röst- och digitala interaktionerartikel.

Hantera anpassade rapporter för AI-agenter

Du kan använda globala variabler för att generera anpassade rapporter och analysera samtal som skickas till AI-agenten.

För närvarande är rapporter utanför lådan för AI agent inte tillgängliga i Analyzer.

Skapa en global variabel

1	Logga in till Kontrollhubb.
2	På skärmen Contact Center navigeringspanelen, välj Flows > Global Variables.
3	Klicka Create a new global variable och ange namn och beskrivning för variabeln. Skapa en variabel med namnet CustomAIAgentInteractionOutcome. Välj String som variabeltypen skrivs.
4	Växling Make Reportable på för att visa variabeln i Analyzer för rapporteringsändamål.
5	Klicka Save.

Lägg till den globala variabeln i flödet

Följande instruktioner är också tillgängliga i Länk till exempel flödesimport.

1	Logga in på din kundorganisation med hjälp av Kontrollhubb.
2	Navigera till Contact Center > Customer Experience > Flows. Sidan Flöden visas.
3	på Klicka på Go to Flow Designer ikon bredvid flödet. Meddelandet Flow Designer fönster visas.
4	I dialogrutan Global Flow Properties , rulla nedåt till Variable Definition > Predefined Variables Avgränsare.
5	I dialogrutan Global Variables klickar du på Add Global Variables. Lägg till global variabel CustomAIAgentInteractionOutcome till ditt flöde.
6	Använd pilen Set Variable aktivitet för att tilldela värdet ÖVERGIVEN till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
7	Konfigurera din Virtual Agent V2 aktivitet i flödet.
8	Anslut det Hanterade resultatet av Virtual Agent V2 Aktivitet och användning av Set Variable aktivitet för att tilldela värdet HANTERAT till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Anslut det Upptrappade resultatet av Virtual Agent V2 aktivitet och användning av Set Variable aktivitet för att tilldela värdet ESCALATED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
10	Anslut den felaktiga sökvägen till Virtual Agent V2 aktivitet och användning av Set Variable aktivitet för att tilldela värdet ERRORED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
11	Slutföra resten av flödena baserat på din affärslogik och publicera dem. Alla samtal som går genom detta flöde kommer att ha värdet på variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome inställd på Övergiven, Hanterad, Eskalerad eller Raderad, beroende på vilken väg samtalet tar.

Skapa anpassade visualiseringar

Du kan skapa anpassade rapporter för AI agentsamtal inspelningar och distribution av AI agent resultat i Analyzer.

Skapa visualisering av AI agentsamtal inspelning av AI

1	Ladda ner AI Agent Call Records.jsonfil från AI Agent Call Records.
2	- Inloggning till Analyzer.
3	På sidan Start klickar du på Visualization ikon i analysatorn.
4	Klicka Import.
5	Klicka Browse för att välja filen (.json-format) som ska importeras.
6	Klicka Import för att importera filen AI Agent Call Records.json.
7	Klicka Edit för att ändra den importerade Visualiseringen.
8	på Klicka på Edit Filters för CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	på Klicka på is in och radioknapp och lägg till värdena ABANDONED, ESCALATED, ERRORED, HANDLED.
10	- Spara och starta några provsamtal.
11	Kör visualiseringen för att visa resultaten.

Skapa visualisering av AI Agent Outcome Distribution

1	Ladda ner AI Agent Outcome Distribution.jsonfil från AI Agent Outcome Distribution.
2	- Inloggning till Analyzer.
3	På startsidan klickar du på Visualization ikon i analysatorn.
4	Klicka Import.
5	Klicka Browse för att välja filen (i JSON-format) som ska importeras.
6	Klicka Import för att importera filen AI Agent Outcome Distribution.json.
7	Klicka Edit för att ändra den importerade Visualiseringen.
8	på Klicka på Edit Filters för CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	på Klicka på is in och radioknapp och lägg till värdena ABANDONED, ESCALATED, ERRORED, HANDLED.
10	- Spara och starta några provsamtal.
11	Kör visualiseringen för att visa resultaten.

Förstå AI-efterlevnad

Förstå AI-transparens för AI-agenter

Många regioner kräver att organisationer meddelar användare när de tillhandahåller AI-tjänster, till exempel EU:s lag om artificiell intelligens i Europa. Med AI-transparens kan du tala om för kunder när de interagerar med en AI-agent innan konversationen fortsätter. Detta avslöjande gäller både skript och autonoma AI-agenter, fungerar över röst- och digitala kanaler som stöds och kan förhandsgranskas med den befintliga välkomstupplevelsen i användargränssnittet för AI Agent Studio.

Så här fungerar AI-transparens

Använd pilen AI transparency inställningar i agentprofilen för att styra det kundorienterade informationsmeddelandet.

Autonoma AI-agenter använder transparensnoten som en inställning för välkomstmeddelande. Mer information finns i Uppdatera autonom AI-agentprofil.
Med skript för AI-agenter kan du konfigurera språkspecifika transparensanteckningar och återgå till standardanteckningen när ett språkspecifikt meddelande inte är tillgängligt. Mer information finns i Uppdatera skriptad AI-agentprofil.

I europeiska regioner: Denna funktion är aktiverad som standard. Ett transparensmeddelande spelas upp eller visas (beroende på kanal) för alla agenttyper. Om du vill inaktivera den här funktionen måste du godkänna riskerna och lägga till granskningskommentarer innan du väljer bort.
I alla andra regioner: Du kan välja om du vill aktivera funktionen och konfigurera meddelandet efter behov. Cisco rekommenderar att AI-transparens aktiveras som bästa praxis för att säkerställa att slutanvändarna informeras när de interagerar med AI-agenter.

Kanalbeteende

För röstinteraktioner spelas transparensnoten upp innan välkomstmeddelandet och de som ringer kan inte avbryta det.
För digitala interaktioner läggs transparensinformationen till i det första AI-genererade svaret i sessionen.

Vad du bör granska innan du publicerar

Granska standardtransparensmeddelandet för att säkerställa att ordalydelsen tydligt identifierar AI-interaktion.
Begränsa det till 200 tecken.
Se till att meddelandet överensstämmer med din organisations juridiska vägledning och varumärkesvägledning.
Förhandsgranska avslöjandet på alla kanaler och språk som stöds.
Om du stänger av AI-transparens ska du bekräfta varningen och ange en orsak.
Se till att du har ett språk för AI-avslöjande, t.ex. ”Jag är en AI-assistent”, ”Jag är en AI-agent” som prefix för dina varumärkesändringar.

AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och trygghet

AI-produktutveckling

För varje AI-driven funktion genomgår vi en AI-konsekvensbedömning mot våra Ansvarsfulla AI-principer och följer Ansvarsfullt AI-ramverk, utöver befintliga processer för säkerhet, integritet och design för mänskliga rättigheter.

Sekretess och säkerhet

Vi behåller inte kundinmatningsdata efter inference-processen och tredjepartsmodellleverantören, Microsoft, får inte åtkomst till, övervaka eller lagra Ciscos kunddata. Mer information om funktionsspecifika datalagringspolicyer finns i den tekniska anmärkningen för Webex AI-agentens AI-transparens i Ciscos förtroendeportal.

Datakällor för utbildning och utvärdering

Vår tredjepartsmodellleverantör, Microsoft använder inte kundinnehåll för att förbättra Azure OpenAI-modeller och lagrar eller lagrar inte Ciscos kunddata i Azure-infrastrukturen.

Säkerhets- och etiska överväganden

Alla generativa AI-funktioner är benägna att felsöka, så vi prioriterar innehållssäkerhet för AI-funktioner genom att välja Innehållsfiltrering, som tillhandahålls av Azure OpenAI.

Modellutvärdering och prestanda

Vi prioriterar prestandan och noggrannheten hos AI-assistenten genom att involvera människor i granskning, testning och kvalitetssäkring av den underliggande modellen.

Kom igång med Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundservice- och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter automatiserad hjälp till kunder innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i samtal. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informativt interaktioner mellan digitala kanaler via text och onlinechatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, där de får hjälp med frågor, informationshämtning och minimerar väntetider.

Viktiga fördelar för företag

Effektivitet & produktivitet
- Automatiserar repetitiva uppgifter och frigör mänskliga medarbetare för strategiskt arbete.
- Tillhandahåller 24/7 tillgänglighet, hantering av högre volymer och förbättrade svarstider.
- Förbättrar noggrannheten i databearbetning, analys och rapportering.
Kostnadsbesparingar
- Minskar arbetskraftskostnaderna genom automatisering.
- Optimerar resursallokering för ökad effektivitet.
- Sänker driftskostnaderna genom att effektivisera processer och förhindra fel.
Förbättrat beslutsfattande
- Ger datadrivna insikter genom att analysera stora datamängder.
- Möjliggör prediktiv analys för att förutse framtida resultat.
- Förbättrar riskhanteringen genom identifiering och bedömning.
Förbättrad kundupplevelse
- Anpassar interaktioner baserat på kunddata.
- Erbjuder snabbare svarstider genom AI-drivna chattrobotar och virtuella assistenter.
- Tillhandahåller 24/7 kundsupport.
Skalbarhet & flexibilitet
- Skalas enkelt upp eller ner för att möta förändrade affärsbehov.
- Lär sig och anpassar sig till nya situationer och information.
Konkurrensfördel
- Driver innovation och utveckling av nya products/services.
- Ökar effektiviteten för en konkurrensfördel.
Medarbetarnas egenmakt
- Frigör mänsklig potential för mer kreativt och strategiskt arbete.
- Förbättrar samarbetet genom att tillhandahålla data, insikter och support.

Tabell 1. Tillgänglighet för Webex AI-agent
Kontaktcenterlösning	AI-agenttyp
Webex Contact Center Webex kontaktcenter för företag (WxCCE) Enhetlig CCE (UCCE) Paketerad CCE (PCCE) Unified CCX (UCCX) Unified CCX finns för närvarande tillgänglig som en alfaversion.	Skriptad AI-agent Autonom AI-agent

Förstå olika typer av AI-agenter och exempel

Följande tabell ger en överblick över typer av AI-agenter och deras funktioner:

Tabell 2. Typer av AI-agenter och deras förmågor
AI-agenttyp	Syfte	Hur man konfigurerar?
Autonom	Autonoma agenter arbetar självständigt för att uppfylla de definierade målen, vilket minskar behovet av kontinuerlig mänsklig intervention. De fattar beslut baserat på tillgänglig information och fördefinierade åtgärder. De automatiserar tidskrävande eller repetitiva uppgifter. De har tillgång till och använder en kunskapsbas för att ge informativa och korrekta svar på användarnas frågor.	Ställ in en autonom AI-agent
Skriptad	Skripterade AI-agenter är programmerade att följa en uppsättning fördefinierade regler och instruktioner. De utför specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade. De svarar på frågor baserat på en användarskapad utbildningskorpus, som är en samling exempel och svar.	Ställ in en AI-agent med manus

Exempel:

Både autonoma och skriptade AI-agenter kan användas i olika användningsfall, beroende på specifika krav och önskade funktioner. Här följer några exempel:

Kundtjänst— Både autonoma och skriptbaserade agenter kan ge kundsupport, där autonoma agenter erbjuder mer flexibilitet och förståelse för naturligt språk.
Virtuella assistenter— Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller eftersom de kan hantera ett brett spektrum av uppgifter och erbjuda mer personliga interaktioner.

Valet mellan autonoma och skriptstyrda AI-agenter beror på uppgifternas komplexitet, den erforderliga nivån av autonomi och tillgången till träningsdata.

Förutsättningar

Webex Contact Center

Om en organisation inte har en aktiv provperiod eller prenumeration för kontaktcenter kan partners konfigurera en provperiod för kontaktcenter med Webex AI-agentfunktionen. För mer information, se artikeln Webex Contact Center självbetjäningstestversioner.
För att registrera sig för prenumerationen måste kunderna köpa AI Agent-tillägget för Flex-3.0 Contact Center-licensen. Baserat på behörigheter tillhandahåller Webex Contact Center AI-agent som en av sina tjänster för en organisation. För mer information om att etablera Webex kontaktcenter, se Kom igång med Webex kontaktcenter.

Webex kontaktcenter företag och kontaktcenter företag

Se till att följande komponenter finns på version 15.0(1) ES202511 eller senare: Cisco Unified CVP, Cisco VVB och Cloud Connect.
För att registrera sig för prenumerationen måste kunderna köpa tillägget AI Agent för Webex AI Agent i Cisco Commerce Workspace (CCW). Se sidan med beställningsguiden för Cisco Collaboration Flex Plan Contact Center på https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/customer-collaboration/collab-flex-3-contact-center-og.html.

Aktivera hybridorganisationskonfigurationen, som integrerar både moln- och lokala miljöer med nödvändiga rättigheter. Beställningsprocessen innebär att välja lämpliga AI-agentenheter inom Collaboration Flex 3.0 Contact Center-erbjudandet. Digitala AI-agenter aktiveras också som en del av röstprenumerationsordern. Röst-AI-agenträttigheten ger åtkomst till Webex AI Agent Studio, vilket gör att du kan designa och skapa AI-agenter skräddarsydda efter dina specifika användningsfallskrav.

För mer information om hur du konfigurerar AI-agenter, se kapitlet Webex AI-agent i Cisco Unified Contact Center Enterprise Features Guide på https://www.cisco.com/c/en/us/support/customer-collaboration/unified-contact-center-enterprise/products-feature-guides-list.html och Cisco Packaged Contact Center Enterprise Features Guide på https://www.cisco.com/c/en/us/support/contact-center/packaged-contact-center-enterprise-15-0-1/model.html.

Användarroller och behörigheter

Det här avsnittet innehåller information om användarroller och nödvändiga behörigheter inom en organisation för åtkomst till AI Agent Studio-applikationen:

Roll	Kundorganisation	Partnerorganisation	Någon annan organisation
Fullständig administratör	Full åtkomst till AI Agent Studio, inklusive hantering av transkriptionsåtkomst för andra användare	Full åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Full åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner
Administratör för kontextcentertjänst	Full åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt	Full åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som transkriptioner
Administratör för tillhandahållande	Ej tillämpligt	Full åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt
Skrivskyddad administratör	Kan inte komma åt Webex Contact Center-tjänsten på Control Hub	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner
Övervakare	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt	Ej tillämpligt

Fullständiga administratörer från kundorganisationen har åtkomst till företagsprofilen. De använder detta för att hantera åtkomst till transkriptioner för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till transkriptioner. Fullständiga administratörer måste uttryckligen bevilja denna åtkomst till användare i organisationen.

Hantera åtkomst till transkription

Som fullständig administratör kan du hantera åtkomst till transkriptioner för användare i din organisation.

Starta AI Agent Studio.
Håll muspekaren över användarikonen i det nedre vänstra hörnet av navigeringsmenyn och klicka på Företagsprofil.
Klicka på fliken Lagkamrater för att visa listan över befintliga lagkamrater.
Klicka på ikonen Ändra under kolumnen Åtgärder .
Aktivera Dekryptera åtkomst för att ge användare åtkomst till transkriptioner.
Klicka på Ändra för att spara ändringarna.

Få åtkomst till Webex AI Agent Studio

För att skapa dina AI-agenter måste du logga in på Webex AI Agent Studio-applikationen. Du kan logga in på följande sätt:

Logga in från Kontrollhubben

Om du inte ser Webex AI Agentkontaktar du Cisco Support för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in på Control Hub.
Välj Tjänster > Kontaktcenter.
Från navigeringsfönstret Kontaktcenter väljer du Kundupplevelse > AI-agent.
Klicka på Webex AI Agent för att komma åt applikationen.

Detta öppnar Webex AI Agent Studio-applikationen i en annan webbläsarflik, och du är redo att konfigurera dina AI-agenter.

Röstförhandsvisning för AI-agenter är endast tillgänglig när du öppnar Webex AI Agent Studio via Control Hub > Tjänster > Kontaktcenter, där röstkanalinteraktioner stöds.

Logga in från Webex Connect

För att komma åt Webex AI Agent Studio-applikationen bör du ha åtkomst till Webex Connect.

Logga in på Webex Connect-applikationen med hjälp av den klient-URL som angetts för ditt företag och dina autentiseringsuppgifter.
Som standard visas sidan Tjänster som en startsida.
eller
Logga in på Kontrollhubben och välj Tjänster > Kontaktcenter. Från navigeringsfönstret Kontaktcenter väljer du Hyresgästinställningar > Digitalt. Välj Webex Connect. Sidan Tjänster visas som en startsida.
Från menynAppfält i den vänstra navigeringsrutan klickar du på Webex AI-agent för att komma åt applikationen.
Systemet öppnar Webex AI Agent Studio-applikationen i en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in på applikationen.

Layout för startsidan

Välkommen till Webex AI Agent Studio-applikationen. När du loggar in visar startsidan följande layout:

Navigeringsfält

Navigeringsfältet som visas till vänster ger åtkomst till följande menyer:
- Instrumentpanel— Visar en lista över AI-agenter som användaren har åtkomst till, enligt behörighet från företagsadministratören.
- Kunskap— Visar den centrala kunskapsdatabasen eller kunskapsförteckningen, som fungerar som hjärnan för autonoma AI-agenter att svara på kundfrågor.
- Hjälp– Ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI Agent Studio i Webex hjälpcenter.
- Logga ut– Gör att du kan logga ut från Webex AI Agent Studio-applikationen.
Användarprofil
I användarprofilmenyn kan du visa din profilinformation, växla mellan UI-teman och logga ut från applikationen. För att ändra temat, klicka på Ändra tema och välj ditt önskade alternativ – Ljus, Mörk och System (standardtema). Det valda temat tillämpas direkt på alla sidor.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentklienten.
- Fliken Allmänt visar organisationens tidszon. Välj önskad tidszon från rullgardinsmenyn. När du skapar en ny agent visas den valda tidszonen på agentens profilsida. Se avsnittet Uppdatera autonom AI-agentprofil för mer information.
- På fliken Lagkamrater kan du visa och hantera listan över lagkamrater som har åtkomst till applikationen.
  
  Fullständiga administratörer från kundorganisationen har åtkomst till företagsprofilen. De använder detta för att hantera åtkomst till transkriptioner för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till transkriptioner. Fullständiga administratörer måste uttryckligen bevilja denna åtkomst till användare i organisationen.

Lär dig mer om din instrumentpanel

På instrumentpanelen representeras AI-agenterna med kort. Varje kort visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterad av, senast uppdaterad den och vilken motor som används för att träna agenten.

Uppgifter på AI-agentkortet

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att se följande alternativ:

Förhandsgranska– Klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenten.
Ellips ikon – Klicka på den här ikonen för att utföra följande uppgifter:
- Kopiera åtkomsttoken—Kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att anropa agenten via API:er.
- Exportera—Exportera informationen om AI-agenten (i JSON-format) till din lokala mapp.
- Ta bort—Ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- Fäst— Fäst AI-agenten på den första positionen på instrumentpanelen eller lossa den för att flytta tillbaka den till sin tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent genom att använda + Alternativet Skapa agent i instrumentpanelens övre högra hörn. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

För att veta hur man skapar skriptbaserade och autonoma AI-agenter, se följande avsnitt:

Skapa en autonom AI-agent
Skapa en skriptbaserad AI-agent

Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilket inkluderar både skriptbaserade och autonoma typer.

Importera AI-agent

Du kan importera en AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Se först till att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till din lokala mapp. Följ dessa steg för att importera det:

Klicka på Importera agent.
Klicka på Ladda upp för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporterats från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du AI-agentens namn.
(Valfritt) I System-IDredigerar du den systemgenererade unika identifieraren.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent Studio-plattformen och är tillgänglig på instrumentpanelen.

Nyckelordssökning

Plattformen erbjuder robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan utföra en nyckelordssökning med hjälp av agentens namn. Ange agentens namn eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom sökordssökning kan du förfina dina sökresultat genom att filtrera baserat på typ av AI-agent. Välj ett av agenttypfiltren från rullgardinsmenyn—Skriptstyrd, Autonomoch Alla.

Hantera kunskapsbaser

En kunskapsbas är en central informationskälla för AI-agenter som drivs av stora språkmodeller (LLM). AI-agenterna använder avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera människolik text. AI-motorn tränar AI-agenterna med hjälp av stora mängder data, vilket gör det möjligt för dem att ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. Kunskapsbaser lagrar de data som krävs för att autonoma AI-agenter ska fungera.

Skapa den nödvändiga kunskapsbasen för den AI-agent som du konfigurerar.

Ladda inte upp något av följande till kunskapsbasen:

Data från betalkortsbranschen (PCI)
Personligt identifierbar information (PII)
Skyddad hälsoinformation (PHI)
All annan känslig, konfidentiell eller reglerad information

Du är ansvarig för att se till att allt innehåll du laddar upp uppfyller dessa krav.

Om du besöker Kunskapssidan för första gången visas en ansvarsfriskrivning som frågar om känsliga uppgifter som beskrivs ovan. Klicka på godkänn för att gå vidare.

Skapa kunskapskälla för AI-agent

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
Klicka på ikonen Kunskap i den vänstra navigeringsrutan för att navigera till kunskapssidan.

Du kan skapa och hantera kunskapsbaskällor från kunskapssidan. Kunskapskällor för autonoma AI-agenter kan vara filer, artiklar och webbplatskällor. Om du lägger till källor för första gången visar kunskapssidan följande paneler:

Ladda upp filer: Välj det här alternativet för att ladda upp filer. Se avsnittet Ladda upp filer.
Skapa en artikel: Välj det här alternativet för att skapa en artikel. Se avsnittet Skapa artiklar.
Extrahera webbplats: Välj det här alternativet för att extrahera webbplatsinnehåll. Se avsnittet Extrahera webbplatser.

Klicka på önskad panel för att skapa lämplig kunskapsbaskälla. Du kan också använda rullgardinsmenyn Lägg till källa i det övre högra hörnet av sidan för att lägga till kunskapsbaskällor. Välj Filer, Artiklareller Webbplatser efter behov.

När du har skapat kunskapsbaskällorna konfigurerar du kunskapsbasen för AI-agenterna.

Överför filer

Du kan ladda upp filer som kunskapskällor för dina agenter. Filer kan vara .xlsx, .xls, .csv, .pdf, .docx, .doc, txt.

1	Välj Lägg till källa > Filer.
2	Dra och släpp filerna till kunskapsbasen på sidan Ladda upp filer. Alternativt kan du klicka på Lägg till fil för att lägga till en fil. Håll filnamnet så beskrivande som möjligt. Filnamnet används som källnamn i kunskapsbasen.
3	Klicka på Bearbeta filer för att bearbeta de uppladdade filerna. Klicka på Rensa lista för att rensa filerna. Du kan också välja att Stäng och fortsätta bearbetningen. När du är klar kan du se de bearbetade filerna på fliken Bearbetade filer. Ytterligare bearbetningsanmärkningar Den maximala väntetiden för att bearbeta en fil innan den får timeout är 2 timmar (mätt från den tidpunkt då filen hämtades för bearbetning). Det finns dock ingen gräns för hur länge filen ligger kvar i kön. Stöd för bildbehandling är endast tillgängligt för PDF-filer. Se riktlinjerna och bästa praxisen när du laddar upp filer: Filen finns listad på sidan Källor. Gå till sidan med kunskapskällor för att utföra följande uppgifter. Klicka på ikonen Redigera under Kontroller för att redigera filen. Klicka på ikonen Ta bort under Kontroller för att ta bort källan.

Nästa steg

Mappa den uppladdade filen till AI-agenten. Se avsnittet Konfigurera kunskapsbas i administrationsguiden för Webex AI Agent Studio.

Bästa praxis vid uppladdning av filer

Följ dessa riktlinjer och bästa praxis när du laddar upp filer till kunskapsbasen:

Du kan lägga till flera filer samtidigt.
För varje hyresgäst gäller följande begränsningar för filuppladdning:
- Total lagringsgräns: 2 GB per kunskapsbas.
- Maximalt antal filer: 100 filer per kunskapsbas.
- Storleksgräns för individuella filer: 10 MB.
- Storleksgräns för enskilda textfiler (.txt): 2 MB.
- PDF-filstorleksgräns: Utöver filstorleksgränsen gäller även en gräns på 300 sidor per PDF.

Att göra och inte göra när du laddar upp filer med tabelldata (alla filtyper)

Det här avsnittet beskriver bästa praxis när du laddar upp filer med tabelldata:

Gör

Håll tabellerna enkla och välformade med en enda rubrikrad högst upp.
Håll varje tabellrad under 6 000 tecken (rubriker och radvärden tillsammans).

Om en filuppladdning misslyckas, se till att ingen rad överstiger 6 000 tecken.
Använd tydliga, beskrivande kolumnrubriker i tabeller (till exempel Customer Name, Order Date) eftersom dessa rubriker används vid extrahering av data.

Att inte göra

Använd inte sammanfogade celler eller kapslade tabeller i tabellinnehåll eftersom strukturen går förlorad under extraheringen.
Inkludera inte ett enda mycket långt fritextstycke i en cell. Håll alltid radgränsen på 6 000 tecken.

Att göra och inte göra när du laddar upp kalkylblad (.xlsx, .xls, .csv)

Det här avsnittet beskriver bästa praxis när du laddar upp kalkylblad och CSV-filer:

Gör

Behåll en tabell per ark.
Behåll rubrikerna på första raden följt av datarader. Detta gör att systemet kan bearbeta rubrikraden korrekt.
Följ det totala tillåtna antalet tecken i kalkylbladet som är 3 000 000 tecken.
Håll varje rad under 6 000 tecken (inklusive rubrikraden och dataraden tillsammans).

Om en filuppladdning misslyckas, se till att ingen rad överstiger 6 000 tecken.

Att inte göra

Inkludera inte dolda ark om de inte behövs, eftersom systemet fortfarande läser och hämtar dessa ark.
Skapa inte flera tabeller i ett ark. Systemet konsoliderar alla tabeller från ett enda Excel-ark till en enhetlig tabell. Rensa därför filen innan du laddar upp den.

Om det tar för lång tid för systemet att bearbeta din Excel-fil kan det bero på den stora mängden data i filen. Överväg att dela upp informationen över flera filer och ladda upp de enskilda filerna separat.

Begränsningar

Se följande begränsningar:

Formatering: Systemet bevarar inte dokument- och cellformat (färger, teckensnitt, stilar och villkorsstyrd formatering).
Indexering: Tabeller i PDF-filer, webbsidor och markdown-filer indexeras som vanlig text. Detta minskar hämtningsprecisionen för frågor som är inriktade på specifika rader eller kolumner.
Kalkylblad och CSV-filer: Om en enskild rad överskrider teckengränsen avvisar systemet hela filen. Dessutom bevarar inte systemet hyperlänkar i CSV-filer.
PDF-filer: Systemet bevarar inte hyperlänkar i PDF-filer.
Word-filer (.docx, .doc): Systemet bevarar inte hyperlänkar inuti tabellceller.

Skapa artiklar

1	Välj Lägg till källa > Artiklar.
2	På sidan Skriv en artikel, under Källinformation anger du källnamnet och en detaljerad beskrivning.
3	Skriv in den information som krävs i textredigeraren. Formatera texten med hjälp av formateringsalternativen efter behov. Viktiga överväganden: Du kan inte lägga till tabeller i dokument.
4	Klicka på Lägg till källa.

Artikeln har lagts till på sidan Källor.

Gå till sidan med kunskapskällor för att utföra följande uppgifter.

Klicka på ikonen Redigera under Kontroller för att redigera artikeln.
Klicka på ikonen Ta bort under Kontroller för att ta bort källan.

Nästa steg

Mappa den uppladdade filen till AI-agenten. Se avsnittet Konfigurera kunskapsbas i administrationsguiden för Webex AI Agent Studio.

Extrahera webbplats

Du kan ge dina AI-agenter mer kunskap genom att extrahera information från webbplatser du äger. Webbplatsutvinning använder automatiserade genomsökningstekniker för att söka på internet efter och ladda ner relevant innehåll från webbsidor och omvandla det till kunskap som dina AI-agenter kan komma åt.

Genomsökningen börjar med den start-URL som du anger. Baserat på djupet och sidgränserna navigerar crawler-applikationen från hemsidan, besöker webbplatserna och hämtar det nödvändiga innehållet baserat på URL-mönster och underdomändefinitioner.

Hur identifierar sig Cisco Webex AI-agentens webbcrawler

Cisco Webex AI-agentens webbcrawler identifierar sig själv med hjälp av användaragent-header-mekanismen. Använd följande information för att konfigurera din webbserver, WAF, CDN eller bothanteringssystem för att säkerställa att crawlern kan komma åt din webbplats när den är auktoriserad.

Varje HTTP-förfrågan från crawlern innehåller en anpassad User-Agent -rubrik, som vanligtvis följer ett av dessa mönster:

Standardformat:

CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0 
(+url/ai-agent-crawler-info; ask-aiagent@cisco.com)

Webbläsarliknande sträng som innehåller crawler-identifieraren:

Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) 
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; 
CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0; +url/ai-agent-crawler-info; 
ask-aiagent@cisco.com) Chrome/145.0.0.0 Safari/537.36

Nyckelidentifierare för tillåtelselistning: CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0

När du konfigurerar tillåtelselistor eller regler för botdetektering, använd den här strängen (eller ett matchande prefix som 'CiscoWebexAIAgentCrawler') för att identifiera crawlern.

Hur fungerar webbcrawlern med robots.txt

Crawlern respekterar robots.txt och identifierar sig med User-Agent token CiscoWebexAIAgentCrawler.

Crawlern skickar en webbläsarliknande User-Agent-rubrik i HTTP-förfrågningar för kompatibilitet [for exempel Mozilla/5.0 (...; CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0; ...)], men använder token CiscoWebexAIAgentCrawler för robots.txt-regelmatchning. Använd exakt denna token i dina robots.txt -direktiv.

Se följande exempel:

- För att ge fullständig åtkomst till sökroboten

User-agent: CiscoWebexAIAgentCrawler

Allow: /

- För att begränsa sökroboten till specifika sökvägar

User-agent: CiscoWebexAIAgentCrawler
Allow: /public/
Allow: /docs/
Disallow: /admin/
Disallow: /private/

- För att helt avstänga crawlern

User-agent: CiscoWebexAIAgentCrawler
Disallow: /

- För att endast tillåta denna sökrobot och blockera alla andra

User-agent: CiscoWebexAIAgentCrawler
Allow: /
User-agent: *
Disallow: /

Viktiga överväganden:

Exklusiv gruppmatchning: Om båda är en användaragent: CiscoWebexAIAgentCrawler grupp och en användaragent: * grupp finns, följer crawlern endast reglerna i sin namngivna grupp. * regler ignoreras. För att tillämpa båda, duplicera de relevanta direktiven i den namngivna gruppen.
Blankt krävs: Separera användar-agent-grupper med en tom rad, annars kan parsers slå samman dem.
Skiftläges-okänsligt: Användaragenttokens matchas utan att skiftläge känsligt, använd CiscoWebexAIAgentCrawler för tydlighetens skull.

Skapa kunskapskälla för webb-URL

Innan du börjar

Innan du skapar en kunskapskälla för webb-URL:er, se till att du har:

Åtkomst till offentligt tillgängliga webbplatser som du äger.
En förståelse för webbplatsens struktur som du vill genomsöka.

Du får bara använda webbplatsutdrag med offentligt tillgänglig information som du har laglig rätt att få åtkomst till och bearbeta. Använd inte den här funktionen med:

Data från betalkortsbranschen (PCI).
Personligt identifierbar information (PII).
Skyddad hälsoinformation (PHI).
All känslig, konfidentiell eller reglerad information.

Genom att använda den här funktionen samtycker du till att följa alla tillämpliga dataskyddslagar, sekretessregler och tredje parts rättigheter. Se Ansvarsfriskrivningen innan du konfigurerar webb-URL-källan.

1	Välj Lägg till källa > Webbplatser. Utför konfigurationerna på sidan Extrahera webbplatser.
2	I fliken Källinformation anger du källnamnet och en kort beskrivning av källan i fältet Beskrivning.
3	I avsnittet Källkonfiguration definierar du följande parametrar: Under Källa: Start-URL: Ange URL:en till webbsidan som du vill genomsöka och lägg till som källa. Filter: Använd följande växlingsalternativ för att definiera vad du behöver extrahera: Extrahera endast URL:er som matchar specifik jokerteckensyntax: Använd URL-mönster för att fokusera din genomsökning. Du kan lägga till upp till 10 mönster. Exempel: product– matchar och extraherar webbadresser som innehåller "produkt". help – matchar och extraherar endast webbadresser som innehåller "hjälp". /blog/ - matchar och extraherar URL med /blog/ i vägen. Extrahera endast underdomäner från start-URL:en : Om ditt målinnehåll sträcker sig över flera underdomäner kan du ange upp till 10 underdomäner att inkludera (till exempel support.example.com). Under Extrahera omfattning: Definiera omfattningen baserat på vilken systemet extraherar innehållet från webbsidorna. Djupgräns 0: Genomsöker endast startsidan eller landningssidans URL. 1: Genomsöker startsidan och alla sidor som är direkt länkade från den. 2: Genomsöker startsidan, direktlänkade sidor och sidor länkade från dessa. Sidgräns: Ange antalet sidor som du vill att systemet ska genomsöka. Du kan genomsöka upp till 250 sidor. Om du definierar djupgränsen som '0' kan du inte konfigurera sidgränsen. Till exempel: Om sidgränsen =100 och crawl_depth=1, och om bara 50 länkar är tillgängliga returnerar sökroboten 50 sidor. Innehållsundantag: Alla: Exkludera sidhuvuden, sidfot, navigeringselement och formulärelement. Navigering: Exkludera navigeringselement. Sidfot: Uteslut sidfotselement. Formulär: Uteslut formulärelement. Synkroniseringsschema: I det här avsnittet kan du konfigurera frekvensen för datasynkroniseringskällan. Du kan också välja att konfigurera hur ändringarna ska tillämpas på agenter. Synkroniseringsfrekvens: Standardalternativet och det för närvarande stödda alternativet är Kör på begäran. Detta gör att du kan synkronisera webbsidor manuellt för de senaste ändringarna. Ändring av synkroniseringsinnehåll: Välj att tillämpa ändringarna automatiskt eller vänta på godkännande. Tillämpa ändringar automatiskt på agenter eller färdigheter (standardalternativ). Vänta ändringarna för administratörens godkännande innan de görs tillgängliga.
4	Klicka på Lägg till källa.

Webbadressen läggs till på sidan Källor. Statusen visas som synkroniserar. Systemet:

Konverterar innehållet som extraherats från webbsidorna till ett strukturerat markdown-format.
Extraherar huvudartikeln.
Filtrerar navigering och reklaminnehåll enligt inställningarna.
Tabeller och listor behåller sin struktur.

För att göra ändringar i webb-URL-källan, klicka på ikonen Redigera under Kontroller. För att radera källan, klicka på ikonen Radera.

Nästa steg

Mappa webb-URL-källan till AI-agenten. Se avsnittet Konfigurera kunskapsbas i administrationsguiden för Webex AI Agent Studio.

Utlösa en manuell synkronisering

När du har skapat en kunskapskälla för webb-URL, gör en manuell synkronisering för att hålla din kunskapskällas information aktuell och uppdaterad.

1	Navigera till din kunskapsbassida.
2	Bläddra till önskad post i kunskapskällan för webb-URL:er.
3	Klicka på ikonen Synkronisera nu under Kontroller. Du kan också klicka på ikonen Redigera för att öppna sidan för kunskapskällan för webb-URL:er. Klicka på Spara ändringar och synkronisera för att synkronisera innehållet med de senaste ändringarna på webbplatsen. Statusen visas som Synkroniserar.
4	Om alternativet för innehållsgodkännande är aktiverat, granska det extraherade innehållet innan det blir tillgängligt för dina AI-agenter.

Nästa steg

Synkronisera bara när du förväntar dig innehållsändringar.
Övervaka synkroniseringshistoriken för att identifiera optimal frekvens.
Tänk på effekten på systemresurser.
Planen synkroniseras under perioder med låg användning när det är möjligt.
Antal tillåtna samtidiga synkroniseringar: 1 webbplats sync/crawl är tillåtet åt gången i en KB. 3 webbplatser sync/crawls är tillåtna per organisation.

Godkänn innehåll efter granskning

Om innehållsgodkännande är aktiverat, granska det extraherade innehållet innan det blir tillgängligt för dina AI-agenter.

1	När synkroniseringsstatusen visar Väntar på godkännande klickar du på Granska innehåll.
2	Förhandsgranska den extraherade informationen i strukturerat markdown-format.
3	Se en sammanfattning av ändringarna: Tillagd: Nytt innehåll hittades under synkroniseringen. Modifierad: Befintligt innehåll som har ändrats. Borttagen: Innehållet är inte längre tillgängligt på källwebbplatsen.

Nästa steg

Efter granskning:

Klicka på Godkänn för att lägga till innehållet i din kunskapsbas omedelbart.
Klicka på Avböj för att ignorera innehållet. Avvisat innehåll kasseras permanent.

Bästa praxis och begränsningar

Följ dessa riktlinjer för att få ut mesta möjliga av kunskapskällor för webb-URL:er samtidigt som du säkerställer efterlevnad och optimal prestanda.

Strategi:

Planera din crawlstrategi i förväg.
Börja fokusera, sedan expandera. Börja med smala crawlningar för att förstå extraheringsresultaten.
Testa URL-mönster på små avsnitt först.
Välj rätt start-URL:
- Bäst: Landningssidor för specifika innehållsområden.
- Bra: Direktlänkar till innehållsavsnitt.
- Undvik: Hemsida-URL:er som leder till blandade innehållstyper.
Använd URL-mönster strategiskt. Efter din första krypning:
- Granska kvaliteten på extraherat innehåll.
- Identifiera oönskade avsnitt som inkluderats.
- Justera URL-mönster eller uteslutningsinställningar.
- Genomsök igen med förfinade inställningar, om det behövs.

Prestanda och effektivitet

Sätt realistiska sidgränser baserat på dina behov.
Använd lämpligt genomsökningsdjup för dina innehållsmål.
Fokusera först på områden med högt värde.
Övervaka bearbetningstiderna och justera därefter.

Resursöverväganden

Stora genomsökningar tar mer bearbetningstid.
Flera samtidiga genomsökningar kan påverka prestandan.
Lagringsbehovet ökar med innehållsvolymen.
Nätverksresurser delas mellan alla användare.

Begränsningar för innehållstyp

Främst utformad för HTML-innehåll.
En del interaktivt innehåll kanske inte kan spelas in.
Vissa webbplatser är blockerade baserat på deras klassificering.

Efterlevnad och etisk genomsökning

Respektera webbplatsens policyer: Se till att du har behörighet att genomsöka och respektera hastighetsbegränsningen.
Dataansvar: Genomsök endast offentligt tillgängligt innehåll som du äger eller har behörighet att genomsöka.
Äganderätt till innehåll: Beakta immateriella rättigheter och ange tillskrivning där det behövs.

Få hjälp

Om du stöter på problem:

Granska synkroniseringshistoriken för felinformation.
Kontrollera att dina mål-URL:er är offentligt tillgängliga.
Verifiera att dina URL-mönster matchar det avsedda innehållet.
Överväg att justera genomsökningsdjupet eller sidgränserna.
Kontakta supporten vid ihållande tekniska problem.

Åtkomst till kunskapsbasen

Innan du börjar

Skapa den kunskapsbas som krävs för AI-agenten.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på ikonen Kunskap i den vänstra navigeringsrutan. Kunskapsbaserna visas som kort på sidan Kunskap. Varje kort visar antalet källfiler som är associerade med den specifika kunskapsbasen.
3	Klicka på ett kort för att navigera till den specifika kunskapsbasen. Du kan se följande: Källor: Detaljer om källorna som är kopplade till kunskapsbasen, såsom: Source name Beskrivning Typ Skapad av Senast uppdaterad av Senast uppdaterad kl. Status Kontroller Används av: Detaljer om AI-agenten med hjälp av den specifika kunskapsbasen. Historia: Historik över aktiviteter i kunskapsbasen. Du kan också komma åt kunskapsbasen från fliken Kunskap på konfigurationssidan för AI-agenten. För mer information, se avsnittet Konfigurera kunskapsbas. Du kan söka efter den nödvändiga kunskapsbasen med hjälp av följande kriterier: Namn på kunskapsbasen. Typ av kunskapsbas. Kunskapsdatabaser uppdaterade mellan angivna datum. Kunskapsbaser skapade mellan angivna datum. Klicka på Återställ alla för att återställa sökkriterierna.

Ställ in en autonom AI-agent

Autonoma AI-agenter agerar oberoende av direkt mänsklig kontakt. Autonoma AI-agenter har åtkomst till och använder en kunskapsdatabas för att ge informativa och exakta svar på användarfrågor. De här agenterna använder avancerade algoritmer och maskininlärningsteknik för att analysera data, lära sig från miljön och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål.

Du kan använda de autonoma AI-agenterna i olika scenarier, inklusive:

Erbjud kundsupport – Svara på vanliga frågor, felsöka problem och vägleda kunder genom processerna.
Erbjud teknisk assistans – Ge expertråd om specifika ämnen eller områden.
Naturlig språkbehandling (NLP) – Förstå och bemöta mänskligt språk på ett naturligt och konversationsbaserat sätt.
Beslutsfattande – Gör välgrundade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – Automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Skyddsräcken som konfigurerats i de autonoma AI-agenterna säkerställer att AI-agenten inte svarar med oetiskt och skadligt innehåll.

Skapa en autonom AI-agent

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten. För mer information, se Skapa kunskapskälla för AI-agent.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelenklickar du på +Create agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent väljer du Börja från början och klickar på Nästa. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som `Autonomous`. I det här fallet fylls fälten på sidan Profil i automatiskt. För mer information om mallarna, se Använd AI-agentmallar.
4	Välj agenttypen Autonom.
5	Ange följande obligatoriska uppgifter: Agentnamn— Ange namnet på AI-agenten. Agentnamnet får ha en maximal längd på 256 tecken. System-ID— En systemgenererad unik identifierare. Det här fältet är redigerbart. AI-motor— Välj en av följande AI-motorer från rullgardinsmenyn för att möta dina kontaktcenterbehov: Webex AI Pro 1.0: Det här standardalternativet stöder AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter och levererar människoliknande konversationer. Webex AI Pro – USA. 1.0: Levererar naturliga, människoliknande samtal på engelska, anpassade för amerikanska regionala accenter och myndighetskrav. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för kunder i USA. Regionala medier från avlägsna platser stöds för närvarande inte med den här motorn. Webex AI Pro-Europe 1.0: Levererar en lokaliserad upplevelse skräddarsydd för regionala prägel, vilket ger förbättrad användarupplevelse och efterlevnad av europeiska bestämmelser. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för kunder i EU. Regionala medier från avlägsna platser stöds för närvarande inte med den här motorn. Ditt val av AI-motor avgör konversationsinställningarna – till exempel språk, röst, DTMF, fördröjningar & avbrott och vokabulär – tillgängliga för att konfigurera din AI-agent. Eftersom varje sökmotor erbjuder unika funktioner kommer konfigurationsalternativen som visas på fliken Konversationer att uppdateras dynamiskt baserat på ditt val. För mer information om AI-motorns funktioner, se artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter. Agentens mål— Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. För att infoga ett exempel, klicka på Infoga exempel. Se Att göra och inte göra när du skriver mål för bästa praxis. Agentens mål och instruktioner får tillsammans ha en maximal längd på 5120 tecken.
6	Klicka på Skapa. Du har nu skapat den autonoma AI-agenten som nu är tillgänglig på instrumentpanelen. Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilka inkluderar både skriptbaserade och autonoma typer. Skapa inte en enda autonom AI-agent med ett komplext omfång. Skapa istället flera AI-agenter med begränsade omfattningar. Använd alternativet överföringsåtgärd för att överföra samtalet från en AI-agent till en annan. Se avsnittet för mer information. I AI-agentens rubrik kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranska Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera För mer information, se Uppgifter på AI-agentkort. Du kan också importera förbyggda AI-agenter. För mer information, se Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera den autonoma AI-agenten.

Konfigurera en autonom AI-agent

Följande avsnitt vägleder dig i hur du konfigurerar en autonom AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera profilen för autonom AI-agent
Lägg till åtgärder för autonom AI-agent
- Konfigurera slotfyllning
- Konfigurera uppfyllandet
Konfigurera kunskapsbas
Konfigurera konversationsinställningar

Uppdatera profilen för autonom AI-agent

Använd fliken Profil för att hantera inställningar för kundvänd identitet.

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent.

1	På instrumentpanelenklickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Profil fliken och konfigurera följande detaljer: Agentnamn—Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID—Redigera system-ID:t för AI-agenten om det behövs. URL för agentens profilbild— Standard-URL:en från vilken systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild. Ändra detta om det behövs. Tidszon— Visar den tidszon som standard är konfigurerad på organisationsnivå. Om det behövs, välj en annan tidszon för dina individuella AI-agenter från rullgardinsmenyn. Systemet bevarar konfigurationer på agentnivå när inställningar på organisationsnivå ändras. AI-motor— Välj ett av följande alternativ från rullgardinsmenyn för att uppdatera AI-motorn: Webex AI Pro 1.0: Stödjer AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter och levererar människoliknande samtal. Webex AI Pro-US 1.0: Levererar naturliga, människoliknande samtal på engelska, anpassade för amerikanska regionala accenter och myndighetskrav. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för kunder i USA. Webex AI Pro-Europe 1.0: Levererar en lokaliserad upplevelse skräddarsydd för regionala prägel, vilket ger förbättrad användarupplevelse och efterlevnad av europeiska bestämmelser. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för kunder i EU. Ditt val av AI-motor avgör konversationsinställningarna – till exempel språk, röst, DTMF, fördröjningar & avbrott och vokabulär – tillgängliga för att konfigurera din AI-agent. Eftersom varje sökmotor erbjuder unika funktioner kommer konfigurationsalternativen som visas på fliken Konversationer att uppdateras dynamiskt baserat på ditt val. För mer information om AI-motorns funktioner, se artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter. AI-transparens— Aktivera eller inaktivera transparensanteckningen som informerar kunderna om att de interagerar med en AI-agent. För nya AI-agenter är AI-transparensknappen aktiverad som standard. Om du stänger av den måste du bekräfta varningen och ange en orsak. I europeiska regioner: Denna funktion är aktiverad som standard. Ett transparensmeddelande spelas upp eller visas (beroende på kanal) för alla agenttyper. Om administratörer väljer att inaktivera den här funktionen måste de bekräfta riskerna och lägga till granskningskommentarer innan de väljer bort den. Kunder med implementeringar i EU bör granska standardmeddelandet om transparens och bekräfta att den slutliga formuleringen uppfyller deras egna varumärkes-, juridiska och efterlevnadskrav före den 2 augusti 2026. I alla andra regioner: Administratörer kan välja om funktionen ska aktiveras och konfigurera meddelandet om det behövs. Cisco rekommenderar att man aktiverar AI-transparens som en god praxis för att säkerställa att slutanvändare är informerade när de interagerar med AI. Du kan också konfigurera AI-transparensmeddelande för befintliga AI-agenter i din organisation. Detta rekommenderas men är valfritt. För röstsamtal spelas en transparent notering upp före välkomstmeddelandet och uppringare kan inte avbryta det. För digitala konversationer läggs transparensanteckningen till i det första AI-genererade svaret i sessionen. Välkomstmeddelande— Standardvälkomstmeddelandet som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta vid behov. Ange välkomstmeddelandet på önskat språk för AI-agenten. Det här meddelandet kommer inte att översättas automatiskt och kommer att visas eller spelas upp som konfigurerat, oavsett vilket språk som är konfigurerat för AI-agenten. Agentens mål—Redigera AI-agentens mål om det behövs. Se Att göra och inte göra när du skriver mål för bästa praxis. Instruktioner— Ange instruktionerna för AI-agenten. Se Fråga efter tekniska tips när du skriver instruktioner. Agentens mål och instruktioner kan tillsammans innehålla upp till 5120 tecken.
3	Klicka på Spara ändringar.
4	Klicka på Publicera för att publicera AI-agenten. För mer information, se avsnittet Publicera din autonoma AI-agent.

Nästa steg

Lägg till de nödvändiga åtgärderna för AI-agenten.

Lägg till åtgärder för autonom AI-agent

Autonoma AI-agenter är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Tänk dig till exempel en restaurang som behöver automatisera intaget av matbeställningar online. För att utföra uppgiften, skapa en autonom AI-agent som utför följande åtgärder:

Hämta den information som behövs från kunden.
Överför informationen till önskat flöde.
Leverera kundens krav.

Den autonoma AI-agenten arbetar med följande tre byggstenar:

Åtgärd – En uppgift som en AI-agent utför genom att förstå användarnas avsikter och slutför genom att ansluta till externa system.
Enhet eller plats – Representerar ett steg i att uppfylla användarens avsikt. Slotfyllning innebär att ställa specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikt baserat på yttranden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd.
Uppfyllande – Bestämmer hur AI-agenten slutför åtgärden genom att ansluta till externa system.

1

På instrumentpanelenklickar du på den AI-agent som du har skapat.

2

Navigera till Konfigurationer > Åtgärder fliken.

Sidan Åtgärder visar åtgärden Agentöverlämning. Åtgärden Agentöverlämning är aktiverad som standard, vilket gör att AI-agenten kan eskalera konversationen till en mänsklig agent. Använd växlingsalternativet för att inaktivera det.

3

Klicka på +Add Åtgärder för att lägga till en ny åtgärd för en AI-agent.

Välj Bläddra bland åtgärder > Välj tillgänglig för MCP-klientkonfiguration.
Välj Lägg till ny > Uppfyllelse för att skapa en uppfyllelseåtgärd.
Välj Lägg till ny > Överför för att skapa en anpassad överföringsåtgärd.

Du kan konfigurera maximalt 10 åtgärder för en AI-agent.

Se följande avsnitt för detaljerade konfigurationssteg.

Konfigurera uppfyllandet

Du kan konfigurera uppfyllande flöden för AI-agentåtgärder i Webex Connect Flow Builder. För mer information, se Konfigurera distributionsflöden för AI-agentåtgärder.

Som en del av PCI-efterlevnaden stöder autonom AI-agent för närvarande inte distribution som involverar betalkort eller kreditkort. All användarverifiering eller betalning som involverar ett betalkort eller kreditkort måste göras via tredjepartsintegration.

1	På sidan Lägg till en ny åtgärd anger du följande information: Åtgärdsnamn—Ange åtgärdens namn. Till exempel, `Book tickets`. Den maximala längden för fältet Åtgärdsnamn är 64 tecken. Åtgärdsbeskrivning—Ange en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maximal längd för Åtgärdsbeskrivning är 1024 tecken.
2	Konfigurera platser. Se Konfigurera platsfyllning för mer information.
3	Konfigurera uppfyllande. Du kan välja ett av följande alternativ. Om du väljer Använd Webex Connect Flow Builder Fulfillmentska du utföra följande konfiguration: Välj tjänst– Välj den tjänst som krävs och som är konfigurerad i Webex Connect-klientens arbetsyta. Webex AI Agent Studio kan bara komma åt tjänster och flöden som är konfigurerade inom arbetsytan på klientnivå. Välj ett flöde– Välj det flöde som är konfigurerat i Webex Connect-klientens arbetsyta. Om du väljer Hantera i källflödet (endast röst)måste du konfigurera anpassade händelser. Se Konfigurera anpassade data och anpassade händelser för AI-agenter för detaljerad information.
4	Klicka på Lägg till för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen.

Konfigurera slotfyllning

Ifyllning av platser innebär att lägga till de nödvändiga inmatningsenheterna för AI-motorn. I avsnittet Slotfyllning på sidan Åtgärder lägger du till inmatningsenheterna:

Du kan lägga till enheterna en efter en i tabellformat. För mer information, se Lägg till indataenheter i tabellformat.
Du kan också använda JSON-filen och definiera entiteterna. Se En rundtur i JSON-schemat för mer information.

Lägg till inmatningsenheter i tabellformat

1	För att lägga till en inmatningsenhet, klicka på +New inmatningsenhet.
2	På sidan Lägg till en ny inmatningsenhet anger du följande information: Enhetsnamn—Ange namnet på inmatningsentiteten. Den maximala längden på Enhetsnamn kan vara 256 tecken. Entitetstyp— Välj datatyp för entiteten. Enhetsbeskrivning— Ange en kort beskrivning av entiteten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Den maximala längden på Enhetsbeskrivning kan vara 512 tecken. Enhetsexempel—Ange ett exempel för entiteten. Klicka på +Add för att lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatorisk för att göra denna entitet obligatorisk.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till indataenheten. Du kan lägga till så många inmatningsenheter som du behöver.
4	Klicka på Lägg till för att lägga till åtgärden till AI-agenten.
5	Klicka på Publicera för att publicera AI-agenten. För mer information, se Publicera din autonoma AI-agent. Efter att du har lagt till åtgärden, använd alternativetKontrollerför att redigera eller ta bort entiteterna.

Lägg till entiteter med hjälp av en JSON-redigerare

För att lägga till en indataenhet i JSON, klicka på Använd JSON istället.
Ange inparameterschemat i JSON-format.
Klicka på Lägg till.

För mer information, se En översikt över JSON-scheman.

Struktur av ingångsparametrar

Inparametrarna måste följa följande struktur:

type—Datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid 'objekt' för att ange att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

egenskaper—Ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och dess tillhörande metadata.

obligatorisk—En array med strängar som listar namnen på parametrar som är obligatoriska.

egenskaper Objekt

Varje tangent i egenskapsobjektet representerar en inmatning entity/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata bör alltid innehålla följande nyckelord:

type— Parameterns datatyp. De tillåtna typerna är:
- sträng—Textdata.
- heltal— Numeriska data utan decimaler.
- nummer—Numeriska data som kan inkludera decimaler.
- boolesk—True/false värden.
- array—En lista med objekt, som alla vanligtvis är av samma typ.
- objekt—En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning—En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå parameterns syfte och användning. En beskrivning som är koncis och överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning är bra för bättre noggrannhet.
Validering framtvingas av plattformen endast för 'typ'. 'Beskrivning' tillämpas inte för alla entiteter, men det rekommenderas starkt att det läggs till. Andra användbara nyckelord för entitetsmetadata är:
- enum— Enum-fältet listar möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som bara ska acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- mönster—Använd mönsterfältet med strängtyper för att ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är användbart för att validera specifika format, till exempel telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel— Exempelfältet innehåller ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data den behöver och kan vara särskilt användbart för tolknings- och valideringsändamål.

Det finns andra nyckelord som kan göra entitetsdefinitionen mer exakt och robust. För mer information, se En översikt över JSON-scheman.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord:

The following example includes various types of entities and keywords:

{
    "type": "object",
    "properties": {
        "username": {
            "type": "string",
            "description": "The unique username for the account.",
            "minLength": 3,
            "maxLength": 20
        },
        "password": {
            "type": "string",
            "description": "The password for the account.",
            "minLength": 8,
            "format": "password"
        },
        "email": {
            "type": "string",
            "description": "The email address for the account.",
            "pattern": "\\w+([-+.']\\w+)*@\\w+([-.]\\w+)*\\.\\w+([-.]\\w+)*"
        },
        "birthdate": {
            "type": "string",
            "description": "The birthdate of the user.",
            "examples": ["mm/dd/YYYY"]
        },
        "preferences": {
            "type": "object",
            "description": "User preferences settings.",
            "properties": {
                "newsletter": {
                    "type": "boolean",
                    "description": "Whether the user wants to receive newsletters.",
                    "default": true
                },
                "notifications": {
                    "type": "string",
                    "description": "Preferred notification method.",
                    "enum": ["email", "sms", "push"]
                }
            }
        },
        "roles": {
            "type": "array",
            "description": "List of roles assigned to the user.",
            "items": {
                "type": "string",
                "enum": ["user", "admin", "moderator"]
            }
        }
    },
    "required": ["username", "password", "email"]
}

Det här exemplet inkluderar följande entiteter:

användarnamn—En strängtyp med begränsningar för minsta och största längd.
lösenord—En strängtyp med en minsta längd och ett specifikt format (lösenordet indikerar att säker hantering krävs).
e-post—En strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum—En strängtyp med exempel som anger datumets format.
preferences—En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och aviseringar), inklusive ett booleskt värde med ett standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roller—En arraytyp där varje element är en sträng begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i arrayen 'obligatorisk'.

I det här exemplet har entiteterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer en konsekvent struktur och namngivningskonvention. Följ dessa bästa metoder för att skapa väldefinierade entiteter som är enkla för AI-motorn att tolka och tillämpa.

Detta schema kommer att resultera i att JSON-format skickas för att ansluta till AI Agent-startnoden som ser ut så här:

{
    "username":"username-example",
    "password":"password-example",
    "email":"fake@example.com",
    "preferences": {
        "newsletter":true,
        "notifications":"email, sms"
    },
    "roles":"user"
    
}

Webex Connect kanske inte tar emot inmatade inställningar och roller i vissa situationer eftersom de inte angavs som obligatoriska i schemat.

Konfigurera MCP-klientåtgärd

MCP-klientfunktionen (Model Context Protocol) gör det möjligt för autonoma AI-agenter att ansluta direkt till tredjepartsverktyg och tjänster utan att behöva specialbyggda API-integrationer. Detta effektiviserar hur agenter hämtar data och utför åtgärder under kundkonversationer i realtid.

Genom att konfigurera en MCP-klient kan dina AI-agenter:

Anropa automatiskt verktyg från tredje part under livekonversationer.
Hämta realtidsdata från externa system.
Utföra åtgärder utan mänsklig inblandning.

Innan du börjar

Innan du konfigurerar MCP-åtgärden i Webex AI Agent Studio måste du:

Ha MCP-serverns URL, autentiseringstyp och inloggningsuppgifter för de tredjepartsverktyg du vill ansluta till.
Registrera MCP-appar på Webex Developer Portal. Se avsnittet Registrera din agentapp i utvecklarportalen för mer information. Webex AI Agent Studio stöder endast följande autentiseringstyper: :
- OAuth2-klientinloggningsuppgifter
- API-nyckel
- Anpassad rubrikbaserad autentisering
Auktorisera verktyget i Control Hub för din organisation. Se avsnittet Tillhandahållande av Control Hub i utvecklarportalen för mer information.

Obs! MCP-åtgärder är skrivskyddade när de väl har skapats. Om du behöver ändra åtgärdsinställningar måste du skapa en ny åtgärd.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Välj den AI-agent som du vill konfigurera MCP-åtgärden för. Du kan också skapa en ny autonom AI-agent. Se avsnittet Skapa en autonom AI-agent för mer information.
3	Navigera till flikenÅtgärder. Klicka på+Add handlingar.
4	I popup-fönstret Lägg till åtgärder under Bläddra bland åtgärder välj Välj tillgängliga Detta visar alla tillgängliga MCP-verktyg med leverantörsnamn och MCP-etikett.
5	Välj det MCP-verktyg du vill lägga till. Du kan lägga till flera MCP-verktyg när som helst. Klicka på Lägg till. Din agent kan stödja ett maximalt antal åtgärder enligt din organisations konfiguration.

Nästa steg

När ett MCP-verktyg har lagts till fyller systemet automatiskt i följande information från MCP-serverdefinitionen:

Åtgärdsnamn (MCP-verktygsnamn)
Beskrivning
Inmatningsenheter (obligatoriska fält och datatyper)

Om du behöver ändra någon av dessa uppgifter måste du uppdatera MCP-serverdefinitionen i registrerings- eller etableringsstadiet. Ändringar synkroniseras automatiskt till AI Agent Studio via aviseringar.

Verifiera MCP-verktygets status

När du har lagt till en MCP-åtgärd, verifiera dess status i åtgärdslistan:

Verktygets namn, beskrivning och serverinformation
Inmatningsparametrarskickade till verktyget
Utdatareturneras av verktyget
Exekveringsstatus(Lyckades eller misslyckades)
Latens(i millisekunder)
Servernamn och ID
Transaktions-id

Begränsningar

Var medveten om följande begränsningar:

Åtkomstkontroll på gruppnivå stöds inte.Åtkomst till MCP-verktyg hanteras endast på organisationsnivå.
MCP-åtgärder är skrivskyddade när de skapats i AI Agent Studio. För att uppdatera en åtgärd, skapa en ny.
Maximalt antal åtgärder per agent definieras av din organisations konfiguration. Kontakta administratören för att få information.

Konfigurera anpassad överföringsåtgärd

Funktionen för anpassade överföringsåtgärder gör att du kan överföra samtal från en AI-agent till en annan AI-agent, till en mänsklig agent eller till någon annan önskad destination (röstbrevlåda, sökgrupp eller något annat nummer) för att säkerställa en sömlös kundupplevelse. Beroende på behov kan du konfigurera överföringen som en aviserad överföring eller en tyst överföring. Genom att använda en överföringsåtgärd lämnar du den eskalerade sökvägen för Virtual Agent V2-aktiviteten i Flow Builder med metadata som låter dig orkestrera nästa sökväg i konversationen. Se artikeln Multi-agent orchestration för mer information om flödeskonfiguration.

Innan du börjar

Skapa de autonoma AI-agenter som krävs för att använda vid överföring av samtal. Du kan nu konfigurera varje överföringsåtgärd oberoende av varandra.

1	På instrumentpanelenklickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Åtgärder fliken.
3	Klicka på rullgardinsmenyn Skapa ny.
4	På sidan Skapa en överföringsåtgärd anger du följande information: I avsnittet Allmän information anger du följande detaljer: Åtgärdsnamn—Ange åtgärdens namn. Till exempel, Leave_Röstbrevlåda. Överföringsvillkor—Beskriv villkoret för överföringen. Till exempel vill användaren lämna ett röstmeddelande. Överföringssynlighet— Aktivera alternativet för att meddela överföringar. Slå på knappen: AI-agenten informerar kunden om överföringen innan den genomförs. Stäng av knappen: AI-agenten utför en tyst överföring och hanterar åtgärden med hjälp av neutrala språk. (valfritt) Klicka på +New inmatningsenhet. På sidan Lägg till en ny inmatningsenhet anger du följande information: Enhetsnamn—Ange namnet på inmatningsentiteten. Enhetsnamnet kan vara maximalt 256 tecken långt. Entitetstyp— Välj datatyp för entiteten. Enhetsbeskrivning— Ange en kort beskrivning av entiteten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Enhetsbeskrivningen kan vara maximalt 512 tecken lång. Enhetsexempel—Ange ett exempel för entiteten. Klick +Add för att lägga till fler exempel. Klicka på Lägg till.

Nästa steg

Konfigurera aktiviteten Virtual Agent V2. Se Använd AI-agenter för kundinteraktioner för mer information.

Konfigurera kunskapsbas

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent.

1	På sidan Instrumentpanel klickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Kunskap fliken.
3	Välj den kunskapsbas som krävs från rullgardinsmenyn. Vi rekommenderar starkt att du väljer en kunskapsbas som använder samma språk som din AI-agent för optimal prestanda. För att navigera till den valda kunskapsbasenväljer du Hantera kunskapsbas i rullgardinsmenyn. För att koppla bort kunskapsbasen från AI-agenten, välj Ingen i rullgardinsmenyn. För att skapa en ny kunskapsbas, välj +Add Ny från rullgardinsmenyn. För mer information, se Skapa kunskapsbas för AI-agent. När du har mappat en kunskapsbas till en AI-agent kan du inte koppla samma kunskapsbas till en annan AI-agent.
4	Klicka på Spara ändringar.
5	Klicka på Publicera för att publicera AI-agenten. För mer information, se Publicera din autonoma AI-agent.

Konfigurera konversationsinställningar

Det här avsnittet beskriver hur du konfigurerar AI-agentens språk och röst, väljer en svarsstil, lägger till anpassade ord för igenkänning och hanterar hur AI-agenten hanterar pauser eller avbrott under samtal.

Innan du börjar

Se till att du är inloggad i Webex AI Agent Studio.
Se till att du har skapat den autonoma AI-agenten.

1	På sidan Instrumentpanel klickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	På konfigurationssidan för AI-agenten navigerar du till Konfiguration > Konversation fliken.
3	Konfigurera inställningarna för Språk och svarsstil : Språk: Baserat på den valda AI-motorn för din AI-agent (när du skapar agenten eller uppdaterar AI-agentprofilen), konfigurera önskat språkalternativ: För Webex AI Pro 1.0 -motorn är standardspråket inställt på `English`. Välj önskat språk från rullgardinsmenyn. För att se listan över språk som stöds, se artikeln Språk och röster som stöds. För Webex AI Pro-US 1.0 -motorn är engelska det enda språk som stöds som standard, med `en-US` inställt som standardspråk. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för kunder i USA. För Webex AI Pro-Europe 1.0 -motorn är engelska det enda språk som stöds som standard, med `en-GB` inställt som standardspråk. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för kunder i Europa. Svarsstil: — Välj hur du vill att din AI-agent ska svara kunder: Aktiv - snabba tack före ett innehållsrikt svar—Ger snabba tack innan ett fullständigt svar ges. Det betyder att agenten först säger något i stil med "Jag förstår ditt svar" eller "Förstod", vilket hjälper till att försäkra kunden om att deras input har mottagits innan de går vidare till ett detaljerat svar. Du kan ytterligare konfigurera stil, frekvens och längd på svaren: Stil— Välj svarsstil för konversationen: Kortfattad, Empatisk, Konversationsmässigeller Formell. Till exempel bör samtal inom en vårdmiljö använda en empatisk ton. Frekvens— Välj en lämplig svarsfrekvens: Alltid eller När det är lämpligt. För många svar kan ibland vara störande eller irriterande. Längd—Välj önskad svarslängd: Mycket kort: Upp till två ord. Kort: Upp till fyra ord. Medel: Upp till sex ord. Lång: Upp till åtta ord. Direkt - liten fördröjning, returnerar endast det substantiva svaret— Agenten väntar en stund och svarar sedan endast med det substantiva svaret, utan någon inledande bekräftelse. Markera kryssrutan Inkludera oflyt om du vill lägga till utfyllnadsord som "um" eller "like" för att göra agenten mer mänsklig och relaterbar.
4	Konfigurera inställningarna för Röstkanal : Röst— Välj önskad röst för din AI-agent från rullgardinsmenyn Välj röst, baserat på vald AI-motor och konfigurerat språk. För att se listan över röster som stöds, se artikeln Språk och röster som stöds. För Webex AI Pro 1.0 -motorn är standardrösten för engelska `en-US-Jennifer`. För att använda ett annat språk eller en annan röst, välj önskat språk i föregående steg; de tillgängliga rösterna för det språket visas sedan i rullgardinsmenyn. För Webex AI Pro-US 1.0 -motorn är standardrösten för engelska inställd på `en-US-Jess`. För närvarande kan du bara växla till andra engelska röster. För Webex AI Pro-Europe 1.0 -motorn är standardrösten för engelska inställd på `en-GB-Grace`. För närvarande kan du bara växla till `en-IE` röster. Talhastighet— Ange det numeriska värdet för att öka eller minska rate/speed av talutgång. Giltiga värden sträcker sig från 0,7 till 1,2, med standardvärdet inställt på 1,0 för normal hastighet. Den här inställningen åsidosätter talhastigheten som konfigurerats i Flow Designer. Extrema värden nära den lägsta eller högsta talhastigheten kan påverka kvaliteten på det genererade talet.
5	Konfigurera Anpassad vokabulär. Ange ord eller fraser separerade med kommatecken (upp till 100 ord eller fraser). Att lägga till anpassat ordförråd hjälper AI-agenten att bättre känna igen och reagera på specifika termer, namn eller branschspecifikt språkbruk som är relevant för ditt användningsfall.
6	Konfigurera inställningarna Fördröjningar och avbrott : Aktivera eller inaktivera alternativet Tillåt kund att avbryta för att aktivera eller inaktivera kunder som talar via agenten. Genom att aktivera det här alternativet kan uppringare avbryta agenten utan att vänta på en paus. Växla alternativet Använd Webex AI-röstdetektering för att aktivera eller inaktivera en smidigare inbrottsupplevelse för kunden. Genom att aktivera det här alternativet kan dina AI-agenter upptäcka när en kund börjar prata mycket tidigare. AI-agenten slutar tala och börjar lyssna med betydligt minskad fördröjning. Det här alternativet gäller för engelska och andra språk som stöds. Justera reglaget Känslighet för talslut för att ställa in hur snabbt agenten svarar efter att uppringaren slutat prata. Giltiga värden sträcker sig från 500 ms (Aggressiv) till 2000 ms (Avslappnad) med ett standardvärde på 500 ms (Aggressiv). Ange Timeout för utförande (i sekunder) för att ställa in en tidsgräns för uppgiftskörning och för att tvångsmässigt stoppa uppgiften. Giltiga värden varierar från 10 till 30 sekunder med ett standardvärde på 30. Ange Tidsgräns för uppringarens svarstid (i millisekunder) för att ange hur länge systemet väntar innan det kontrollerar om kunden har talat klart. Giltiga värden varierar mellan 750 och 3000 millisekunder med ett standardvärde på 1500. Ange Timeout vid ingen inmatning (i sekunder) för att ställa in den maximala tiden som det ska gå att vänta på kundens inmatning innan systemet antar att inget svar finns. Giltiga värden sträcker sig från 10 till 30 med ett standardvärde på 10.
7	Konfigurera DTMF -inställningarna: Ange timeout-tiden mellan två siffror (i sekunder). Detta anger hur länge AI-agenten väntar på nästa DTMF-inmatning från kunden innan den fortsätter med konversationsflödet. Standardvärdet är 5 sekunder. Värdet kan variera från 2 till 10 sekunder. Ange avslutningstecknet som kunden kan använda för att indikera slutet på DTMF-inmatningen. Avslutningstecknet kan vara antingen # eller . Ange Maxlängd* (i tecken) för att ställa in maximalt tillåten längd för DTMF-inmatning från kunder. Standardvärdet är 16 tecken. Värdet kan variera från 8 till 32 tecken.
8	Klicka på Spara ändringar. Du kan förhandsgranska konversationsupplevelsen innan du publicerar ändringarna, och samma konversationsinställningar gäller för röstförhandsgranskningen. För mer information, se Förhandsgranska röstsamtal.
9	Klicka på Publicera för att publicera AI-agenten. För mer information, se Publicera din autonoma AI-agent.

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, medan du redigerar och efter att du har distribuerat agenten.

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

AI-agentöversikt— När du håller muspekaren över ett AI-agentkort visas alternativet Förhandsgranska för den AI-agenten. Klicka för att öppna förhandsgranskningen av AI-agenten.
AI-agentrubrik— Klicka på AI-agentkortet för att öppna AI-agenten. AlternativetFörhandsgranska visas alltid i rubriksektionen.
Minimerad widget— När du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en chattrubrikswidget längst ner till höger på sidan. Du kan använda det här alternativet för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattformen

Förhandsgranskningswidgeten visas längst ner till höger på skärmen. Du kan tillhandahålla yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att kontrollera AI-agentens svar och säkerställa att den fungerar korrekt.

Du kan också minimera förhandsgranskningswidgeten, tillhandahålla konsumentinformation och initiera flera rum för att testa AI-agenten.

Förhandsgranska chattkonversation

Med förhandsgranskningsfunktionen i chatten kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

Om AI-transparens är aktiverat inkluderar förhandsgranskningen avslöjandet så att du kan verifiera det första kundvända meddelandet innan du publicerar agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Widgeten för förhandsgranskning av AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0 eller Webex AI Pro-Europe 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer endast på engelska.
2	Klicka på Starta en chatt. AI-agenten inleder interaktionen med sitt välkomstmeddelande. Om AI-transparens är aktiverat visar förhandsgranskningen transparensanteckningen med det första AI-genererade meddelandet.
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Enter.
4	Du kan sedan se och bedöma svaret från AI-agenten. För att starta en ny chattkonversation eller session, klicka på Förhandsgranska i sidhuvudet.

Förhandsgranska röstkonversation

Med funktionen för röstförhandsgranskning kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via rösten.

Du behöver webbläsarbehörighet för att förhandsgranska röstkonversationer. När din webbläsare uppmanar dig att göra det, se till att klicka på "Tillåt" för att aktivera den åtkomst som krävs. Vi rekommenderar att du använder följande webbläsare:
- Safari på macOS
- Chrome på Windows
Använd ett headset för bästa möjliga upplevelse. När en uppringare avbryter AI-agenten (via inbrytning) detekterar AI-agenten talet, stoppar uppspelningen och bearbetar uppringarens inmatning därefter – detta fungerar optimalt endast när du använder ett headset.
När du inte använder headset, undvik att ställa in volymen på 100%.

Om AI-transparens är aktiverat inkluderar förhandsgranskningen upplysningen före välkomstmeddelandet så att du kan verifiera röstupplevelsen innan du publicerar agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Widgeten för förhandsgranskning av AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0-motorn kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0-motorn eller Webex AI Pro-Europe 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer endast på engelska.
2	Klicka på Starta ett samtal. Om AI-transparens är aktiverat börjar samtalet med transparensanteckningen före välkomstmeddelandet. Uppringare kan inte avbryta transparensanteckningen. Du kan också se en live-transkription av konversationen i widgeten.
3	Ställ din fråga. Medan du talar kan du se en live-transkription av samtalet. För att tysta din röst medan du interagerar, klicka på Ljud av.
4	För din fråga kan du sedan höra och bedöma svaret från AI-agenten.
5	För att avsluta samtalet, klicka på Avsluta samtal.

Publicera din autonoma AI-agent

Innan du börjar

Skapa den autonoma AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Publicera.
2	På skärmen Publicera ändringar anger du Versionsnamn och klickar på Publicera. Du kan se versionsinformationen på sidan Historik. För mer information, se avsnittet Historik.

Visa autonoma AI-agentsessioner och historik

Du kan visa information om sessioner som upprättats med kunderna och historiken över de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten.

Sessioner

Sidan Sessioner ger en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. För att komma åt Sessioner:

På instrumentpanelenklickar du på den autonoma AI-agent vars sessionsinformation du vill visa.
I den vänstra navigeringsrutan klickar du på Sessioner.

Sidan Sessioner visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Denna information är användbar för att granska, analysera och förbättra AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessions/rooms skapad för den AI-agenten. Tabellen pagineras om det finns fler rader än vad som ryms på en skärm. Alla fält i tabellen kan sorteras eller filtreras med hjälp av avsnittet Förfina resultat till vänster. Fälten representerar följande information om en specifik session:

Sessions-ID— Det unika rums-ID:t eller sessions-ID:t för en konversation.
Konsument-ID— ID:t för konsumenten som interagerade med AI-agenten.
Kanaler— Kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterad kl.— Tidpunkten för rummets stängning.
Rummetadata—Innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Dölj testsessioner— För att dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agentöverlämning inträffade—För att filtrera de sessioner som överlämnas till en agent. Om agentöverlämning sker visas hörlursikonen som indikerar att chatten har överlämnats till en mänsklig agent.
- Fel inträffade—Flera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad—För att filtrera de nedröstade sessionerna.

Visa sessionsinformation

För att visa sessionsinformationen:

Klicka på en enskild rad i sessionstabellen för en detaljerad vy över den sessionen. Om sessionen är låst måste du ha behörighet att dekryptera sessionen.
Klicka på Dekryptera innehåll för att visa sessionsdata.
Knappen Dekryptera innehåll visas bara om du har dekrypteringsåtkomst i AI Agent Studio-applikationen.
Systemet visar följande sessionsinformation:
- Visar en transkription av alla sessionsinteraktioner i kronologisk ordning, vilket ger kontext för samtalet. Använd sökfältet för att snabbt hitta en specifik konversationsutskrift. Detta gör att du enkelt kan navigera i långa interaktioner utan att behöva skrolla igenom hela texten manuellt.
- Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
  - AI-agentens funktion inbrottsdetektering identifierar fall där en användare avbryter eller talar under ett pågående agentyttrande. Till exempel, medan AI-agenten svarar med "Jag har kontrollerat ditt konto och ditt saldo är...", och användaren avbryter med "Okej", så upptäcker AI-agenten denna användarinmatning. Följaktligen avbryter den omedelbart sitt nuvarande yttrande, vilket förhindrar att det avsedda budskapet fullbordas.
  - AI-agentens svar visas med meddelandebubblan "Användaravbrott upptäckt" i sessionsavskriften, vilket meddelar AI-agentutvecklarna om den specifika agentfrågan som avbröts och den exakta punkten för avbrottet.
  - Avsnittet Svar avbrutet i den högra panelen ger en detaljerad beskrivning av inbrottshändelsen. Till exempel visar den det fullständiga, avsedda svaret från AI-agenten (till exempel "Jag har kontrollerat ditt konto och ditt saldo är fem tusen dollar."). Den identifierar också "Ospelat innehåll" (till exempel "fem tusen dollar") och anger uttryckligen den del av AI-agentens svar som undertrycktes eller avkortades på grund av användarens avbrott i realtid.
    För närvarande är "Ospelat innehåll" endast tillgängligt för uppfyllandesvar. Det kommer snart att utökas till allmänna uppmaningar.
- Visar inspelningens uppspelningsmodal (tillsammans med sessionstranskriptet) för konversationer mellan AI-agenten och kunden. Inspelningar är endast tillgängliga för röstsessioner, inte chattsessioner. Du kan spela upp inspelningen från början eller hoppa till en specifik punkt.
  Inspelningsuppspelningsmodalen erbjuder en uppsättning ljudkontroller:
  - Play/Pause: Klicka på för att börja lyssna på interaktionssessionen och klicka på för att pausa inspelningen.
  - Uppspelningshastighet: Klicka 1X för att justera ljuduppspelningshastigheten, från 0,5X till 2X.
  - Ljudkontroll: Klicka på för att stänga av eller slå på ljudet under uppspelning. Du kan också använda volymreglaget för att justera uppspelningsvolymen.
  När konversationer innehåller PCI-data tillämpar systemet utökade säkerhetsåtgärder. Beroende på scenariot:
  Om PCI-data detekteras inaktiveras uppspelningsfunktionen för inspelningen i sessionsvyn, vilket förhindrar åtkomst till ljudet.
  När ett samtal eskaleras från en AI-agent till en mänsklig agent, och den mänskliga agenten sedan konsulterar tillbaka till samma eller en annan AI-agent, stöds inspelning av det konsulterade benet för närvarande inte.
- För motsvarande svar visar den högra panelen avsnittet Utförda åtgärder med följande information:
  - Agentöverföringsåtgärd
  - Ifyllning och uppfyllande av platser relaterade till alla åtgärder
  Avsnittet Allmän information ger detaljerad information om varje åtgärd.
  Använd knappen Expandera alla för att expandera transaktionen. Den högra panelen visar även information om kunskapsutnyttjandet med information om dokumentnamn och uppladdade filer.
  
  För röstsamtalsessioner visar uppfyllandet i sessionsdetaljerna endast transaktionsmetadata, till exempel Transaktions-ID och Storlek. Förhandsgranskningssessioner i chatt visar dock den fullständiga nyttolasten för uppfyllandet.

Historik

På sidan Historik kan du se detaljer om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten. Så här visar du historiken för en specifik agent:

På instrumentpanelenklickar du på den autonoma AI-agent vars historik du vill visa.
I den vänstra navigeringsrutan klickar du på Historik.

Sidan Historik visas med följande flikar:

Versionshistorik— Klicka på fliken Versionshistorik för att visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten.
Ändringsloggar— Klicka på fliken Ändringsloggar för att visa ändringarna som gjorts i AI-agenterna.

Versionshistorik

När du publicerar den autonoma AI-agenten sparas en version av den autonoma AI-agenten och finns tillgänglig på fliken Versionshistorik. Du kan se de olika versionerna av AI-agenten från fliken Versionshistorik.

Versionsbeskrivning—En kort beskrivning av AI-agentens version.
AI-motor— AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Uppdaterad kl.— Datum och tid då versionen skapades.
Åtgärder— Gör att du kan utföra följande åtgärder på AI-agenten:
- Läs in som utkast— Alla ändringar på AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Exportera—Använd för att exportera AI-agenten.

Ändringsloggar

Fliken Ändringsloggar spårar de ändringar som gjorts i den autonoma AI-agenten. Fliken Ändringsloggar visar följande information:

Användare med rollen administratör eller AI-agentutvecklare har endast åtkomst till fliken Ändringsloggar. Användare med anpassade roller som har behörigheten "Hämta granskningslogg" kan också visa granskningsloggarna.

Uppdaterad kl.— Datum och tid för ändringen.
Uppdaterad av— Namnet på användaren som införlivade ändringen.
Ändringsplats— Den specifika sektionen av AI-agenten där ändringen gjordes.
Beskrivning— Ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med hjälp av sökalternativen Uppdaterad av, Ändra platsoch Beskrivning. Du kan sortera loggarna baserat på fälten Uppdaterad kl. och Uppdaterad av.

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med hjälp av analyser

Avsnittet om AI-agentanalys ger en grafisk representation av de viktigaste mätvärdena för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. För att generera analyser av den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten från instrumentpanelen.
I den vänstra navigeringsrutan klickar du på Analys. En översikt över AI-agentens prestanda visas både i tabellformat och grafisk representation.

Det första avsnittet visar följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittligt antal dagliga sessioner.
Totalt antal meddelanden (meddelanden från mänskliga och AI-agenter) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittligt antal meddelanden per dag.

Det andra avsnittet visar statistik om användarna. Den ger ett antal användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagligt genomsnittligt antal användare.

Det tredje avsnittet visar AI-agentens svar och agentöverlämningar.

Ställ in en AI-agent med manus

Skriptstyrda AI-agenter förbättrar funktionerna för att bygga agenter utan kod i Webex AI Agent Studio-plattformen. De möjliggör flerkanaliga samtal och samlar in relevant data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Köra enkla kommandon – Följ instruktionerna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbeta data – Manipulera och omvandla data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – Kommunicera med och kontrollera andra lösningar.

Skripterade AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en samling frågor och svar. Skriptbaserad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad utbildningssamling, som är en samling exempel och svar. Denna funktion är användbar i scenarier där:

Specifik kunskap krävs – Agenten behöver svara på frågor inom ett fördefinierat område.
Konsekvens är viktigt – agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet behövs – agentens svar begränsas av informationen i träningsmaterialet.

Skapa en skriptbaserad AI-agent

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på på instrumentpanelen. + Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent väljer du Börja från början och klickar på Nästa. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen till `Scripted`. I det här fallet fylls fälten på sidan Profil i automatiskt. För mer information om mallarna, se Använd AI-agentmallar.
4	Välj agenttypen Skriptad.
5	Ange följande detaljer: Agentnamn— Ange namnet på AI-agenten. System-ID— En systemgenererad unik identifierare. Det här fältet är redigerbart. AI-motor— Välj en AI-motor från rullgardinsmenyn. De tillgängliga alternativen är: Webex AI Agent Pro 2.0 (med Swiftmatch) – detta är standardalternativet. Webex AI Agent Pro 1.0 (med Swiftmatch) För mer information om varje AI-motors funktioner, se artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter.
6	Klicka på Skapa. Du har nu skapat den skriptade AI-agenten som nu är tillgänglig på instrumentpanelen. Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilket inkluderar både skriptbaserade och autonoma typer. I AI-agentrubriken kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranska Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera För mer information, se Uppgifter på AI-agentkort. Du kan också importera AI-agenterna. För mer information, se Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera din skriptade AI-agent.

Konfigurera en AI-agent med manus

Följande avsnitt vägleder dig i hur du konfigurerar skriptbaserad AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Konfigurera skript
Konfigurera agentöverlämning
Konfigurera språk och röst

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Använd fliken Profil för att hantera den kundvända informationen som informerar kunderna när de interagerar med en AI-agent.

Innan du börjar

Skapa en skriptbaserad AI-agent.

1	På instrumentpanelenklickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Profil fliken och konfigurera följande detaljer: Agentnamn—Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID—Redigera system-ID:t för AI-agenten om det behövs. URL för agentens profilbild— Standard-URL:en från vilken systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild. Ändra detta om det behövs. Tidszon— Välj din tidszon från rullgardinsmenyn. Tillåt feedback— Aktivera den här växlingsknappen för att låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. AI-motor— Visar den valda AI-motorn. Du kan uppdatera AI-motorn genom att klicka på ikonen bredvid rullgardinsmenyn. För mer information, se Uppdatera AI-motorinställningar. Beskrivning—Ange information om AI-agenten. Anpassat felmeddelande—Ange ett anpassat felmeddelande för server- eller proxyfel. AI-transparens— Aktivera eller inaktivera transparensanteckningen som informerar kunderna om att de interagerar med en AI-agent. Klicka på Redigera transparensmeddelande för att redigera standardmeddelandet för transparens. Standardmeddelandet för transparens används när ett språkspecifikt meddelande inte är tillgängligt. För digitala konversationer läggs transparensanteckningen till i det första AI-genererade svaret i sessionen. För röstsamtal spelas transparensanteckningen upp innan AI-interaktionen fortsätter och uppringare kan inte avbryta den. Nya AI-agenter har AI-transparens aktiverad som standard. Om du stänger av den, bekräfta varningen och ange en orsak.
3	Klicka på Spara ändringar.
4	Klicka på Publicera för att publicera AI-agenten.

Uppdatera inställningar för AI-motorn

Skriptstyrda AI-agenter använder AI-motorer (drivna av maskininlärning) för att förstå och svara på kundfrågor. Här är en snabb översikt över de AI-motorer som används:

Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)— En avancerad generativ AI-driven NLU-motor som levererar högprecisionsavsiktsigenkänning. Den har adaptiv inlärning för bättre generalisering, vilket minskar behovet av omfattande manuella utbildningsexempel.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)— En snabb och lätt träningsmotor som stöder flera språk.

Så här ändrar du AI-motorn för AI-agenten:

1

På instrumentpanelenklickar du på den AI-agent som du har skapat.

2

Navigera till Konfigurationer > Profil fliken.

3

Klicka på ikonen bredvid AI-motorn.

4

På sidan Hantera AI-motor konfigurerar du följande fält:

Träningsmotor— Välj önskad AI-motor från rullgardinsmenyn.

Att träna en AI-agent med hjälp av Webex AI Pro 2.0-modellen (med Swiftmatch) kan ta något längre tid än med Webex AI Pro 1.0-modellen (med Swiftmatch).

Inferens— Ange följande information:

Poäng under vilken alternativ visas—Minsta konfidens som krävs för att visa ett svar, under vilket ett alternativt svar visas. Observera att om du byter AI-motor ändras standardvärdet för den här inställningen.

Tabell 1. Alternativpoängvärden för AI-motorer
AI-motor	Värdeintervall	Standardvärde	Inmatningsmetod
Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)	-0.1, -0.05, 0.0, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2	0.05	Välj ett fördefinierat värde från rullgardinsmenyn.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)	0 till 1	0.3	Ange ett giltigt värde i textrutan.

Skillnad i poäng för partiell matchning— Minsta skillnad mellan konfidensnivåerna för svaren för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en mall för partiell matchning visas. Observera att om du byter AI-motor ändras standardvärdet för den här inställningen. För båda motorerna är resultatet 0-1.

Tabell 2. Partiella matchningspoängvärden för AI-motorer
AI-motor	Värdeintervall	Standardvärde	Inmatningsmetod
Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)	0—1	0.02	Ange ett giltigt värde i textrutan.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)	0—1	0.05	Ange ett giltigt värde i textrutan.

I de flesta fall är standardtröskelvärdet tillräckligt. För användningsfall som kräver anpassning, validera alternativa tröskelvärden för reservfunktioner med hjälp av testfunktionen och välj det intervall som fungerar bäst baserat på de exempel som lagts till.

Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch) använder två poäng: en likhetspoäng och en partiell matchningspoäng för att fastställa avsiktsmatchningar. En avsikt anses vara en matchning om dess poäng är över 0,05.

Delvis matchning: Om två eller fler avsikter har poäng över 0,05, och skillnaden mellan deras poäng är mindre än eller lika med 0,02, utlöser AI-agenten en partiell matchning och ber användaren att välja mellan alternativen.
Säker matchning: Om skillnaden mellan de två högsta avsiktspoängen är större än 0,02 identifierar systemet den avsikt med högst poäng som den potentiella matchningen.

Avancerade inställningar— Ange följande information:
- Expandera sammandragningar— Markera det här alternativet för att konvertera sammandragningar i träningsdata och konsumentfrågor till deras fullständiga form för bättre noggrannhet. Det här alternativet är tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Stavningskontroll i inferens— Markera det här alternativet för att identifiera och korrigera stavfel innan texten bearbetas. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorer.
- Prioritera platsfyllning— Markera det här alternativet för att prioritera platsfyllning framför avsiktsdetektering. Det här alternativet är tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Resultat lagrade per meddelande—Ange antalet transaktioner (för vilka AI-agenten har beräknat konfidenspoäng) som ska listas under Transaktionsinformation i Sessioner. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorer.
- Flerspråkig modell— Välj modellen från rullgardinsmenyn för att aktivera den flerspråkiga inferensen. Konfigurera mer än ett språk för en AI-agent för att aktivera det här alternativet och det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Vektormodell— Välj vektormodellen från rullgardinsmenyn för att förbättra AI-agentens noggrannhet. Den här funktionen är endast tillgänglig för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Ta bort stoppord— Markera det här alternativet för att ta bort stopporden under träning och inferens. Den här funktionen är endast tillgänglig för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Ta bort specialtecken— Markera det här alternativet för att ta bort specialtecken från kundförfrågningar för bättre svar. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Ersätt entiteter i inferens— Markera det här alternativet för att ersätta entitetsvärden i träningsdata och inferens med entitets-ID:n. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Ordformsutvidgning— Markera det här alternativet för att utöka träningsdata med ordformer (som plural, verb och så vidare), tillsammans med synonymerna som finns i data. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).

5

Klicka på Uppdatera för att ändra AI-motorinställningarna för AI-agenten.

6

Klicka på Spara ändringar för att uppdatera AI-motorinställningarna.

Konfigurera skript

Skript är byggstenarna som driver din AI-agents förståelse och svar. Det här avsnittet beskriver tre viktiga komponenter:

Avsikter fångar de olika mål eller åtgärder som användare vill uppnå när de interagerar med din AI-agent. Genom att kartlägga användarnas avsikter kan AI-agenten känna igen och reagera på lämpligt sätt på användarförfrågningar. För att skapa en avsikt, se Skapa en avsikt.
Entiteter är de specifika uppgifter som din AI-agent behöver extrahera från användarinmatningar. Dessa inkluderar datum, produktnamn eller anpassade värden som är unika för kundens användningsfall. Entiteter är viktiga variabler som din AI-agent måste förstå för att effektivt uppfylla användarnas förfrågningar. För att skapa en entitet, se Skapa en entitet.
Svar är din AI-agents noggrant utformade svar på användarförfrågningar. De dikterar hur din AI-agent kommunicerar med användarna efter att ha förstått deras avsikt och samlat in nödvändiga enheter. För att skapa ett svar, se Skapa ett svar.

Tillsammans arbetar dessa komponenter för att skapa flytande och meningsfulla samtal mellan din agent och dess användare. För mer information, se Förstå avsikter, entiteter och svar i AI Agent Studio.

Skapa en avsikt

1	På instrumentpanelenklickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Skript > Avsikter.
3	Klicka på +Create avsikt.
4	På skärmen Lägg till en ny intent anger du följande information: Intentnamn—Ange ett namn för avsikten. Beskrivning av avsikt— Ange en tydlig och koncis beskrivning av avsikten. För att optimera AI-agentens prestanda, använd en beskrivande fras snarare än bara ett eller två ord. Det här fältet är obligatoriskt och gäller endast för Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch) -motorn. Om du byter från Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch) -motorn till Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch) -motorn måste du ange en beskrivning för att åtgärda eventuella valideringsfel. Om skadligt innehåll upptäcks i avsiktsbeskrivningen visas en allmän varning och du kan inte spara ändringarna förrän innehållet har tagits bort eller korrigerats. Inställningar— Aktivera och inaktivera följande inställningar för intentionen: Återställ platser efter slutförande— Aktivera för att återställa platsvärdena som samlats in i konversationen när avsikten är slutförd. Om den här växlingsknappen är i inaktiverat tillstånd behåller platsen de gamla värdena och visar samma svar. Avsluta konversation— Aktivera för att avsluta sessionen efter denna avsikt. Webex Connect och röstflöden kan använda detta för att avsluta en konversation med kunder. Kontext— Ange start- och utgångskontexter för avsikten. För mer information, se Kontexter. Inmatningskontext— Ange önskad inmatning i textrutan och tryck på Enter- eller Returtangenten för att lägga till inmatningskontexten. Du kan konfigurera maximalt 5 postkontexter för en specifik avsikt. Inmatningskontexter styr om en avsikt kan matchas med kundfrågan baserat på sessionens aktiva kontext. Avslutskontext— Ange önskad inmatning i textrutan och tryck på Enter- eller Returtangenten för att lägga till avslutningskontexten. Du kan konfigurera maximalt 15 utgångskontexter för en specifik avsikt. Avslutningskontexter styr de aktiva kontexterna för en session. Avsikt & yttranden– Lägg till ett yttrande eller en fras för att avgöra avsikten och klicka på +Add. För DTMF-val för röstkanaler som utlöser skriptade avsikter, lägg till siffran på knappsatsen som ett yttrande för den matchande avsikten. Om till exempel prompten säger "Tryck på 1 för fakturering, tryck på 2 för support", lägg till 1 som ett uttryck till faktureringsavsikten och 2 som ett uttryck till supportavsikten. Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch) -motorn kräver minst`10 utterances` per avsikt. Detta tal beräknas för alla konfigurerade språk inom avsikten. När du byter från Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch) -motorn till Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch) -motorn måste du uppfylla detta minimum på 10 yttranden för att lösa valideringsfelet. Om skadligt innehåll upptäcks i yttranden visas en allmän varning och du kan inte spara ändringarna förrän innehållet har tagits bort eller korrigerats. Generera varianter– För att systemet ska generera yttranden automatiskt baserat på avsikten, klicka på Generera varianter. I dialogrutan Generera varianter anger du en beskrivning av din avsikt att generera relevanta träningsdata eller yttranden. Ange antalet varianter som ska genereras och välj hur kreativ du vill att den underliggande LLM:en ska vara när du genererar dessa varianter. Klicka på Generera. Lägg till entiteter som platser— Om några entiteter finns i de tillagda yttranden antecknas de automatiskt i yttranden och visas i avsnittet Platser. Du kan välja den del av yttrandet som en plats för den avsikten och välja en redan skapad entitet eller skapa en ny entitet. Avsikten kräver minst 3 yttranden och 2 platsannoteringar för träning med den aktuella AI-motorn. Varje plats visar följande: Platser (valfritt)—Länka entiteterna för platsfyllningen. Detta säkerställer att AI-agenten samlar in all nödvändig information. Klicka på +Link för att länka en entitet till avsikten. Om det inte finns någon entitet i listan, +Link Alternativet visas inte. För att skapa en entitet, se avsnittet Skapa en entitet. Följande information om platsen visas och du kan konfigurera återförsök och svar för den önskade platsen: Det länkade entitetens namn. Obligatoriskt – Markera kryssrutan för att avgöra om det krävs för att avsikten ska slutföras. Återförsök – Ange antalet återförsök som AI-agenten försöker hämta detta platsvärde från kunden. Svar – Välj svaret för platsen från rullgardinsmenyn. För att skapa ett nytt anpassat svar, klicka på +Create ny. Konfigurera följande Inställningar: Aktivera Uppdatera platsvärden för att uppdatera platsvärdet under samtalet med kunden. AI-agenten tar hänsyn till det senast ifyllda värdet i facket för att bearbeta data. Om du aktiverar den här funktionen uppdaterar systemet värden för fyllda tidsluckor när kunder tillhandahåller ny information för samma tidslucktyp. Aktivera Ge förslag på platser för att ge förslag på platsfyllning och alternativa platsvärden i det slutliga svaret, baserat på kundens inmatning. Svar— I avsnittet Svar väljer du det svar som du vill returnera till kunderna när avsikten har slutförts. När du har valt alternativet klickar du på Visa innehållet i valt svar för att se svarets innehåll. För att lägga till ett nytt anpassat svar, klicka på +Create new för att skapa ett nytt svar. För mer information, se Skapa ett svar.
5	Klicka på Lägg till för att skapa en intent.
6	Klicka på Publicera för att publicera AI-agenten.

Skapa en entitet

1	På instrumentpanelenklickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Skript > Enheter.
3	Klicka på+Create enhet.
4	I fönstret Skapa entitet anger du följande fält: Enhetsnamn—Ange entitetsnamnet. Enhetstyp— Välj en entitetstyp från rullgardinsmenyn. Baserat på den valda entitetstypen anger du ett värde i det extra fältet, om det visas. Om AI-agenten har svårt att identifiera en persons namn med entitetstypen `Person names` kan du prova att använda entitetstypen `Free form` för förbättrad igenkänning. Om AI-agenten inte känner igen indata som förväntat när entitetsvärdet `Regex` eller `Alphanumeric` används med mellanslag i teckenklassen (till exempel `^[a-zA-Z 0-9]+$`), kan du försöka använda entitetstypen `Free Form` för bredare matchning. Om du föredrar att använda `Regex` - eller `Alphanumeric` -entitetsvärden med mellanslag kan du avmarkera alternativet "Ersätt entiteter i inferens" i de avancerade motorinställningarna.
5	Klicka på Spara ändringar. Du kan använda alternativen Redigera och Ta bort i kolumnen Åtgärder för att utföra relaterade åtgärder. Du kan bara redigera entitetsnamnet och inte entitetstypen.

Skapa ett svar

1	På instrumentpanelenklickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Skript > Svar. Systemet tillhandahåller standardvillkorliga svar för webbkanaler som du kan använda för kundinteraktioner. Om AI-transparens är aktiverat visas standardsvaret för AI-transparens i listan. Du kan använda ikonen Redigera i varje svar för att ändra svarsinställningarna. Du kan inte ta bort standardsvaren och webbkanalen.
3	För att skapa ett anpassat svar, klicka på +Add svar. Lägg till ett nytt svar visas.
4	På skärmen Lägg till ett nytt svar anger du det nya svarsnamnet.
5	För det konfigurerade språket kan du valfritt lägga till ett villkorligt svar genom att klicka på Lägg till villkor. Ange villkorsnamnet och klicka på Skapa. Klicka på villkoret och gå till avsnittet Regler och ange variabelvillkoren OM och ELLER efter behov. I fältet Vänster variabel väljer du svarsvariabeln från rullgardinsmenyn. För mer information om responsvariabler, se tabellen Lista över vanliga responsvariabler. Den här tabellen innehåller en lista över variabler som du kan använda i det här fältet för att definiera regler. Dessa variabler kan också användas för att anpassa AI-agenters svar. Välj lämplig operator för att köra regeln. Välj datatypen från rullgardinsmenyn. Datatyperna fylls i baserat på den valda operatorn. I fältet Höger variabel anger du svarsvariabeln. Den typ av variabelvärde som syntaxen i den vänstra variabeln måste matcha. Det här fältet visas bara när du ställer in operatorn på något av dessa värden—Lika med, Inte lika med, I, Större än, Mindre än. Du kan också använda listan med variabler för att definiera regler i den högra variabeln av den villkorliga svarstypen om du ställer in `Data type` till `Variable`. Klicka på Åtgärder för att skapa ett svar för den definierade regeln. I avsnittet Åtgärder kan du konfigurera svaret som ska visas för kundfrågan när regeln är uppfylld. Så här lägger du till ett svar för webbkanalen (standard): Välj svarstyp från den högra rutan. De svarstyper som stöds är Text, Karusell, Snabbsvar, Bild, Video, Ljud och Fil. För den valda svarstypen, konfigurera de nödvändiga inställningarna. För information om hur du konfigurerar olika svar för Web (standard), se avsnittet Konfigurera svarstyper. För att lägga till ett svar för de andra kanalerna: Klicka på + bredvid Webb (standard). Välj önskad kanal från rullgardinsmenyn. De kanaler som stöds är Messenger, SMS, WhatsApp, Apple Messages for Business, RCS och Voice. Välj svarstyp för den valda kanalen i den högra rutan. För svarstyper som stöds för olika kanaler, se avsnittet Svarstyper som stöds för kanaler. Konfigurera de inställningar som krävs för den valda svarstypen. För information om hur du konfigurerar olika svar, se avsnittet Konfigurera svarstyper.
6	Klicka på Skapa för att skapa ett svar.

Konfigurera svarstyper

I Response Designer kan du konfigurera kanalspecifika svar för avsikterna. För mer information om hur man skapar ett svar, se avsnittet Skapa ett svar.

Se följande avsnitt för mer information:

Konfigurera textsvarstyp
Konfigurera karusellsvarstyp
Konfigurera snabbsvarstyp
Konfigurera bildsvarstyp
Konfigurera videosvarstyp
Konfigurera ljudresponstyp
Konfigurera filsvarstyp
Konfigurera svarstyp för svarsknappen
Konfigurera svarstyp för listmeddelanden
Konfigurera svarstyp för numrerad lista
Konfigurera svarstyp för listväljare
Konfigurera svarstyp för tidsväljare
Konfigurera mediesvar
Konfigurera svarstyp för rich link
Konfigurera formulärsvarstyp
Konfigurera anpassade händelsesvarstyper

Konfigurera textsvarstyp

Du kan konfigurera textmeddelanden som svar för alla kanaler. För att lägga till en textsvarstyp för den valda kanalen (standard eller anpassad), följ dessa steg:

1	För den valda kanalen, välj svarstypen Text.
2	Skriv in textmeddelandet i textrutan Variant. Du kan anpassa agenternas svar med hjälp av variabler som tas emot från kanalen eller samlats in från kunder under konversationen. Du kan också ange `${` för att välja önskad variabel i textfältet.
3	För att lägga till flera varianter, klicka på Lägg till variant och ange textmeddelandet.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera karusellsvarstyp

Du kan konfigurera karusellsvar för webb- (standard) och Messenger-kanaler. Varje karusellsvar kan innehålla en bild, en beskrivning och upp till tre knappar. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Karusell i den högra rutan. Det rika karusellkortet visas.
2	Klicka på Konfigurera för att visa eller redigera bildens URL. Som standard visar systemet bildens URL.
3	Ange Titel och Beskrivning (valfritt) för kortet.
4	För att skicka en konfigurerad nyttolast till AI-agenten och anropa motsvarande svar för avsikten, klicka på + Lägg till snabbsvar. Välj knapptypen Text och ange texten och payload/identifier. Klicka på Klar. För omdirigering av URL, välj knapptypen URL (gäller endast för webbkanaler), ange text och URL och klicka på Klar. Klicka på Förnya nu för att ändra texten och URL-omdirigeringen.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera snabbsvarstyp

Du kan konfigurera snabbsvar för webb- (standard), SMS, Messenger, Apple Messages for Business och RCS-kanaler. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Snabbsvar i den högra rutan.
2	Ange snabbsvarsmeddelandet för avsikten.
3	För att skicka en konfigurerad nyttolast till AI-agenten, klicka på + Lägg till snabbsvar. Välj knapptypen Text och ange texten och payload/identifier. Klicka på Klar för att lägga till ett snabbt textsvar. För omdirigering av URL, välj knapptypen URL (gäller endast för webbchatt), ange text och URL och klicka på Klar.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret. En partiell matchning inträffar när det råder osäkerhet kring inkommande användarfrågor. AI-agenten svarar med alternativ som liknar användarfrågan. Delvisa matchningssvar visas för webben.

Konfigurera bildsvarstyp

Du kan konfigurera bildsvar för webb- (standard), Messenger- och WhatsApp-kanaler. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Bild i den högra rutan. Bildkortet visas med standardkonfigurationerna.
2	Uppdatera bildens URL.
3	Välj bildtyp (jpeg eller png).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera videosvarstyp

Du kan konfigurera videosvar för webb- (standard), Messenger- och WhatsApp-kanaler. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Video i den högra rutan. Grafikkortet visas med standardkonfigurationen.
2	Uppdatera videons URL.
3	Välj önskad videotyp (mp4).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera ljudresponstyp

Du kan konfigurera ljudsvar för webben (standard) och WhatsApp. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Ljud i den högra rutan. Ljudkortet visas med standardkonfigurationen.
2	Uppdatera ljud-URL:en.
3	Välj ljudtyp (mp3 eller aac).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera filsvarstyp

Du kan konfigurera filen som ett svar för webb- (standard) och WhatsApp-kanaler. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Arkiv i den högra rutan. Filkortet visas.
2	Ange filens URL.
3	Välj filtyp. Filtyper som stöds är .html, .pdf, klartext, .jpeg, .png, .mp4, .mp3 och .aac.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för svarsknappen

Du kan konfigurera svarsknappar för WhatsApp-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka på Svara-knappen i den högra rutan.
2	Konfigurera rubrikdetaljerna (valfritt). Välj typ av rubrik—Text (kan vara 20 tecken långt), Video, Bild, Dokument. Ange värdet beroende på vald rubriktyp.
3	Ange brödtexten. Det här fältet kan innehålla upp till 1024 tecken.
4	Ange sidfotstexten (valfritt). Det här fältet kan innehålla upp till 60 tecken.
5	För att lägga till en ny svarsknapp, klicka på Lägg till knapp, ange text och innehåll och klicka på Klar Du kan konfigurera upp till tre svarsknappar (med en gräns på 20 tecken).
6	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för listmeddelanden

Du kan konfigurera listmeddelandena som svar för WhatsApp-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka på Lista meddelanden i den högra rutan.
2	Navigera till fliken Konfiguration och konfigurera följande inställningar: (Valfritt) Konfigurera rubrikinformationen (kan vara 20 tecken lång). Ange brödtexten (kan vara 1024 tecken lång). (Valfritt) Ange sidfotstexten (kan vara 60 tecken lång). Ange listtiteln.
3	Navigera till fliken Lista sektioner och konfigurera följande inställningar: (Valfritt) Ange sektionsnamnet (kan vara 24 tecken långt). Ange radtiteln (kan vara 24 tecken lång). Ange rad-ID:t, vilket är en unik identifierare för varje rad som hjälper dig att identifiera användarnas val. Ange radbeskrivningen (kan vara 20 tecken lång). För att lägga till ett nytt avsnitt, klicka på Lägg till avsnitt.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för numrerad lista

Du kan konfigurera den numrerade listan som ett svar för WhatsApp-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka på Numrerad lista i den högra rutan.
2	Redigera den angivna standardtexten.
3	Klicka på +Add listobjekt.
4	Under knapptypen Text konfigurerar du följande: Ange texten och payload/identifier för att skicka nyttolasten till AI-agenten när användaren klickar på knappen. Klicka på Klar.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för listväljare

Du kan konfigurera svar från listväljaren för Apple Business Messages-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka på Listväljare i den högra rutan.
2	Navigera till fliken Konfiguration och konfigurera följande inställningar: Ange listväljarens titel. (Valfritt) Ange URL:en för förhandsgranskningsbilden och välj bildstil (Ikon, Liten, Stor). Ange beskrivningen för listväljaren. Ange titel och beskrivning för svarsmeddelandet baserat på det valda listväljaralternativet.
3	Navigera till fliken Lista avsnitt och konfigurera följande inställningar: Ange titeln för objekten i listan. Ange titeln för objekten i listan. I fältet Listobjekt konfigurerar du följande inställningar: Ange bild-URL:en för listobjektet. Ange en titel. Ange identifieraren för ett objekt. När en användare väljer ett objekt skickas identifieraren till AI-agenten, som visar nästa steg. Ange beskrivningen för listobjektet. För att lägga till ytterligare ett objekt, klicka på + ikon. För att ta bort ett objekt, klicka på ikonen Ta bort.
4	För att lägga till ett nytt listavsnitt, klicka på Lägg till listavsnitt.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för tidsväljare

Du kan konfigurera tidsväljarsvar för Apple Business Messages-kanalen. Följ dessa steg:

1

Klicka på Timerväljare i den högra rutan.

Navigera till fliken Konfiguration och konfigurera följande:

Ange en titel för tidsväljaren.
(Valfritt) Ange URL:en för förhandsgranskningsbilden och välj bildstil (Ikon, Liten, Stor).
Ange beskrivningen.
Ange titel och beskrivning för svarsmeddelandet baserat på det valda tidsväljaralternativet.

2

Navigera till fliken Händelsedetaljer och konfigurera:

Ange händelsens titel.
Ange tidszonen för händelsen.
Konfigurera platser:
1. Ange datum och tid för slot1.
2. Ange varaktigheten för slot1.
3. Ange identifieraren för platsen. När en användare väljer en plats skickas identifieraren till AI-agenten, som visar nästa steg.
4. För att lägga till en ny plats, klicka på Lägg till plats.

3

Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera mediesvar

Du kan konfigurera mediesvar för Apple Business Messages-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka på Media i den högra rutan.
2	Ange texten.
3	Välj medietyp och ange URL:en.
4	För att lägga till fler bilagor, klicka på Lägg till bilagor.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för rich link

Du kan konfigurera RTL-svar för Apple Business Messages-kanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka på Rich Link i den högra rutan.
2	Ange bildens URL och välj bildtyp (jpeg eller png).
3	Ange webbplatsens URL för omdirigering.
4	Ange URL-titeln för videon eller bilden.
5	Ange video-URL:en som stöder MIME-protokollet och välj typ (video/mp4).
6	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera formulärsvarstyp

Du kan konfigurera formulärsvar för Apple Business Messages-kanalen. Följ dessa steg:

1

Klicka på Formulär i den högra rutan.

2

Ange formuläret i JSON-format. Varje JSON innehåller information om de sidor som ingår i formuläret med anpassningar. Sidorna kan vara av olika typer:

Stänk: En introduktionssida med titel, beskrivning, åtgärdsknapp och bild.
Välj: En sida för antingen en enda "True/False" urval eller flera urval, som stöder bildresurser.
Väljare: En sida för ett enda val från flera alternativ.
Datumväljare: Tillhandahåller Apples standarddatumväljare med anpassningsbart datumformat och gränser.
Inmatning: En sida med olika inmatningsfält för att samla in information.

Metadata för strukturerat innehåll låter användaren ange formulärets sidor och visuella layout. Den här mallen består av två avsnitt:

FöretagsformulärHändelse: Konfigurerar sididentifierare, sammanfattning, sidor och bilder.
Affärschattmeddelande: Konfigurerar information om mottagna meddelanden och svarsmeddelanden.

Klicka på Ladda ner exempel-JSON för att ladda ner exempel-JSON-filen och förstå formulärstrukturen.

Se Apples officiella dokumentation för mer information.

Konfigurera anpassade händelsesvarstyper

Du kan konfigurera anpassade händelser som svar för röstkanalen. Följ dessa steg:

1	Klicka på Anpassade händelser i den högra rutan.
2	Ange namnet på den inkommande händelsen som AI-agenten tar emot.
3	I Röstinställningarkonfigurerar du följande inställningar som ska läggas till i varje agentsvar: Timeout (s): Ange hur länge agenten väntar på ett användarsvar i sekunder. Om det inte kommer något svar kan du ställa in den så att den antingen uppmanar användaren igen eller avslutar konversationen. Standardtidsgränsen är 5 sekunder. Timeout-svar: Ange det svarsmeddelande som ska skickas till användaren om en timeout inträffar. Tillåt inbrott: Markera det här alternativet om du vill låta användaren avbryta agentens svar med ny inmatning. Om alternativet är avmarkerat måste användaren vänta tills agenten har avslutat sitt svar innan hen svarar. DTMF-ingång: Markera det här alternativet om du vill låta användare ange specifika uppgifter via tangentbordet. Detta är användbart för att samla in information uttryckt som långa tal. Genom att aktivera DTMF-inmatning kan du konfigurera följande inställningar: Inmatningsläge: Välj önskat inmatningsläge för att låta användaren svara endast med DTMF eller använda både DTMF och röst. Timeout mellan siffror (s): Ställ in maximal tillåten vilotid mellan inmatning av varje siffra. Om användaren överskrider denna tid skickas de hittills inmatade siffrorna till flödet som indata. Avslutningstecken: Ange avslutningstecknet, som # eller , för att markera slutet på användarinmatningen. När användaren trycker på den här tangenten skickas föregående knappsatsinmatning till flödet som användarinmatning. Maxlängd*: Ange den maximala teckenlängden som tillåts för användarinmatning.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret. För information om hur du konfigurerar anpassade händelser för skriptbaserade AI-agenter, se artikeln Konfigurera anpassade händelser.

Konfigurera agentöverlämning

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

På instrumentpanelenklickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.

2

Navigera till Konfiguration > Överlämning och aktivera eller inaktivera de nödvändiga inställningarna:

Överlämning vid partiell matchning— Ett antal på varandra följande partiella matchningar i en session kan initiera en överlämning. Detta nummer är konfigurerbart.
Överlämning vid reserv— Ett antal på varandra följande reservmeddelanden i en session kan initiera en agentöverlämning. Detta nummer kan konfigureras i den angivna textrutan.
Överlämning efter upprepade agentsvar— Upprepade meddelanden i rad i en session kan initiera överlämning av agent. Antalet repetitioner som behövs för denna utlösare är konfigurerbart.
Överlämning när gränsen för återförsök för att fylla platsen har nåtts— När antalet återförsök för att fylla platsen har nåtts till den maximala gränsen initieras en agentöverlämning.

3

Klicka på Spara ändringar.

Nästa steg

Navigera till förhandsgranskningen av din skriptade AI-agent.

Konfigurera språk och röst

Du kan konfigurera flera språk och språkspecifika röster för den skriptbaserade AI-agenten för att hantera kundinteraktioner.

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten navigerar du till Konfiguration > Språk fliken. Standardspråket och rösten är inställda på engelska. För andra språk och röster som stöds, se artikeln Språk och röster som stöds.
2	För att lägga till fler språk till AI-agenten, klicka på +Add språk.
3	Välj önskat språk och plats i rullgardinsmenyn och klicka på Lägg till.
4	Klicka på Lägg till språk. Det nyligen tillagda språket visas på fliken Språk med Aktiverat inställt på "på" som standard. Att lägga till fler än ett språk aktiverar den flerspråkiga modellen Polymatch i de avancerade inställningarna för AI-motorn.
5	Välj lämplig röst från rullgardinsmenyn Röstnamn. De tillgängliga rösterna visas automatiskt baserat på det valda språket.
6	För att ställa in önskat språk och röst som standardinställningar för AI-agenten, klicka på Ange som standard under kolumnen Kontroller. Du kan inte ta bort standardspråket och standardrösten, men du kan ändra dem efter behov. Att ändra standardspråket kan påverka svar, avsikter, kurering, testning och förhandsgranskningsupplevelser.

Konfigurera uppfyllandet

Du kan konfigurera uppfyllandet för de skriptade AI-agenterna att interagera med externa system och hämta, uppdatera eller lagra data via API:er. För mer information, se artikeln Konfigurera uppfyllande för skriptade AI-agenter.

Förhandsgranska en AI-agent med manus

Webex AI Agent Studio låter dig förhandsgranska dina AI-agenter under och efter utveckling. Den här funktionen låter dig testa hur din AI-agent fungerar och kontrollera om den ger de förväntade svaren på olika inmatningsfrågor. Du kan förhandsgranska din skriptade AI-agent på följande sätt:

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

AI-agentöversikt— När du håller muspekaren över ett AI-agentkort visas alternativet Förhandsgranska för den AI-agenten. Klicka på den för att öppna förhandsgranskningen.
AI-agentrubrik— Klicka på AI-agentkortet för att öppna agenten. Alternativet Förhandsgranska visas alltid i rubriksektionen.
Minimerad widget— När du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en chattrubrikswidget längst ner till höger på sidan. Du kan använda den här widgeten för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattformen

Förhandsgranskningswidgeten visas längst ner till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att se hur AI-agenten svarar, vilket hjälper dig att bekräfta att den fungerar som förväntat. Förhandsgranskningen av AI-agenten stöder flera språk och kan automatiskt identifiera språket för din inmatning. Du kan också manuellt välja språk i förhandsgranskningen genom att klicka på språkväljaren och välja bland de tillgängliga alternativen.

Du kan maximera förhandsgranskningswidgeten för en bättre vy. Du kan också tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att noggrant testa AI-agenten.

Förhandsgranska chattkonversation

Med förhandsgranskningsfunktionen i chatten kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

Om AI-transparens är aktiverat inkluderar förhandsgranskningen avslöjandet så att du kan verifiera det första AI-genererade svaret innan du publicerar agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Widgeten för förhandsgranskning av AI-agenten visas.
2	Klicka på Starta en chatt. Om AI-transparens är aktiverat lägger förhandsgranskningen till transparensanteckningen före det första AI-genererade svaret i sessionen. Som standard kan du förhandsgranska chattkonversationer på engelska (en-US). (Tillgängligt i beta) Du kan förhandsgranska chattkonversationer på de andra språk du har konfigurerat. För att konfigurera fler språk, se avsnittet Konfigurera språk och röst.
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Enter.
4	Du kan sedan se och utvärdera svaret från AI-agenten. För att starta en ny chattkonversation eller session, klicka på Förhandsgranska i sidhuvudet. Starta om sessionen för att verifiera transparensanteckningen igen.

Förhandsgranska röstkonversation

Med funktionen för röstförhandsgranskning kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via rösten.

Du behöver webbläsarbehörighet för att förhandsgranska röstkonversationer. När din webbläsare uppmanar dig att göra det, se till att klicka på "Tillåt" för att aktivera den åtkomst som krävs. Vi rekommenderar att du använder följande webbläsare:
- Safari på macOS
- Chrome på Windows
Använd ett headset för bästa möjliga upplevelse. När en uppringare avbryter AI-agenten (via inbrytning) detekterar AI-agenten talet, stoppar uppspelningen och bearbetar uppringarens inmatning därefter – detta fungerar optimalt endast när du använder ett headset.
När du inte använder headset, undvik att ställa in volymen på 100%.

Om AI-transparens är aktiverat inkluderar förhandsgranskningen avslöjandet innan AI-interaktionen fortsätter så att du kan verifiera röstupplevelsen innan du publicerar agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Widgeten för förhandsgranskning av AI-agenten visas.
2	Ställ din fråga. Medan du talar kan du se en live-transkription av samtalet. För att tysta din röst medan du interagerar, klicka på Ljud av.
3	För din fråga kan du sedan höra och bedöma svaret från AI-agenten.
4	För att avsluta samtalet, klicka på Avsluta samtal.

Publicera en AI-agent med manus

När du har konfigurerat och förhandsgranskat din AI-agent kan du publicera agenten för att göra den tillgänglig.

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Publicera.
2	Ange versionsnamnet och klicka på Publicera. Du kan se versionsinformationen på sidan Historik. För mer information, se avsnittet Historik.

Vanliga hanteringsavsnitt för skriptad AI-agent

Följande avsnitt visas på den vänstra panelen på konfigurationssidan för AI-agenten:

Testskriptad agent

I takt med att AI-agenter utvecklas och blir mer komplexa kan förändringar i deras logik eller naturliga språkförståelse (NLU) ibland få oavsiktliga konsekvenser. För att säkerställa optimal prestanda och identifiera potentiella problem erbjuder AI-agentplattformen ett bekvämt ramverk för testning av AI-agenter med ett klick. Du kan:

Skapa och kör enkelt en omfattande uppsättning testfall.
Definiera testmeddelanden och förväntade svar för olika scenarier.
Simulera komplexa interaktioner genom att skapa testfall med flera meddelanden.

Definiera tester

Du kan definiera tester med hjälp av följande steg:

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
På instrumentpanelenklickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.
Klicka på Testning i den vänstra rutan. Som standard visas fliken Testfall.
Välj ett testfall och klicka på Kör valda tester.

Varje rad i tabellen representerar ett testfall med följande parametrar:

Tabell 3. Testfall
Parameter	Beskrivning
Meddelande	Ett exempelmeddelande som representerar de typer av frågor och uttalanden som du kan förvänta dig att användare skickar till din AI-agent.
Förväntat språk	Språket som du interagerar med AI-agenten på.
Förväntad avsikt	Ange vilken avsikt som ska visas som svar på ett visst användarmeddelande. För att hjälpa dig hitta den mest relevanta avsikten har den här kolumnen en smart autokompletteringsfunktion. När du skriver in föreslår systemet matchande avsikter baserat på den text som hittills har angetts.
Återställ föregående sammanhang	Klicka i kryssrutan för att isolera testfall och köra dem oberoende av eventuella befintliga AI-agentkontexter. När det är aktiverat simuleras varje testfall i en ny session, vilket förhindrar störningar från tidigare interaktioner eller lagrade data.
Inkludera ofullständiga matchningar	Aktivera den här växlingsknappen för att betrakta testfall som lyckade även om de förväntade avsikterna bara delvis matchar det faktiska svaret.
Importera från CSV	Importera testfall från en kommaseparerad fil (CSV). I det här fallet skrivs alla befintliga testfall över.
Exportera till CSV	Exportera testfall till en kommaseparerad fil (CSV).
Testa återanrop	Aktivera den här växlingsknappen för att simulera inkommande återanrop och testa flödesbeteendet utan att kräva faktiska inkommande samtal.
Återanrop i flödet	Klicka i kryssrutan i den här kolumnen för att ange att en avsikt måste utlösa en återanropning.
Förväntad återuppringningsmall	Ange mallnyckeln som ska aktiveras när återanropet sker.
Återuppringningstidsgräns (s)	Den maximala tid (i sekunder) som AI-agenten väntar på ett återuppringningssvar innan återuppringningen betraktas som tidsgränsad. Systemet tillåter en maximal timeout på 20 sekunder.

Kör tester

På fliken Exekvering klickar du på Exekvering av valda tester för att starta en sekventiell exekvering av alla valda testfall.

Du kan också köra testfall från fliken Testfall.

.

Allt eftersom varje testfall är klart visar systemet resultatet bredvid motsvarande post. För att avsluta ett pågående testfall, klicka på Avbryt körning längst upp till höger på skärmen.

För att visa testfall med specifika resultat klickar du på önskat resultat (till exempel Passed, [], Passed with partial match, Failed, Pending) i sammanfattningsmenyfältet. Detta filtrerar testfallslistan så att endast de som matchar det valda resultatet visas.

Den session ID som är associerad med varje testfall visas i resultaten. Detta gör att du snabbt kan jämföra testfall och visa transaktionsdetaljer. För att göra detta, välj alternativet Transaction Details i kolumnen Åtgärder.

Körningshistorik

På fliken Historik får du åtkomst till alla körda testfall.

Klicka på ikonen Ladda ner från kolumnen Åtgärder för att exportera den körda testdatan som en CSV-fil för offlineanalys eller rapportering.
Granska de specifika motor- och algoritminställningar som används för varje testfallskörning. Den här informationen hjälper utvecklare att optimera AI-agentens prestanda.
För att visa de avancerade algoritmkonfigurationsinställningarna som används för en viss träningsmotor klickar du på ikonen Info bredvid träningsmotorns namn. Detta ger insikter i de parametrar och inställningar som påverkade AI-agentens beteende under testningen.

Visa agentsessioner

Avsnittet Sessioner ger en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och kunder. Varje session innehåller en detaljerad historik över utbytta meddelanden. Du kan exportera sessionsdata som en CSV-fil för offlineanalys och granskning. Använd dessa data för att analysera användarinteraktioner, identifiera förbättringsområden och förfina AI-agenters svar.

Den kan hantera stora datamängder genom att visa resultat på sidor. Du kan använda avsnittet Förfina resultat för att filtrera och sortera sessioner baserat på olika kriterier. Varje rad i tabellen visar viktig information om sessionen, inklusive:

Kanaler— Kanalen där interaktionen inträffade (till exempel chatt, röst).
Sessions-ID— En unik identifierare för sessionen.
Konsument-ID— Användarens unika identifierare.
Meddelanden—Antalet meddelanden som utväxlats under sessionen.
Uppdaterad kl.— Den senast uppdaterade systemtiden.
Metadata— Ytterligare information om sessionen.
- Dölj testsessioner— Markera den här kryssrutan för att dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agentöverlämning inträffade— Markera den här kryssrutan för att filtrera sessioner som vi överlämnar till en agent. Om agentöverlämning sker visas hörlursikonen som indikerar att chatten har överlämnats till en mänsklig agent.
- Fel inträffade— Markera den här kryssrutan för att filtrera de sessioner där ett fel inträffade.
- Nedröstad— Markera den här kryssrutan för att filtrera de nedröstade sessionerna.

Klicka på en rad för att få åtkomst till en detaljerad vy över en specifik session. Använd kryssrutor för att filtrera sessioner baserat på agentöverlämning, fel och nedröster. Dekryptering av sessioner kräver användarbehörighet och avancerade inställningar för dataskydd. Klicka på Dekryptera innehåll för att visa sessionsinformationen.

Visa sessionsinformation i den skriptade AI-agenten

Klicka på sessionen i varje rad för att visa information om de enskilda sessionerna.

Fliken Transaktionsinformation ger en detaljerad uppdelning av en specifik interaktion och kategoriserar informationen i fyra avsnitt:

Avsnittet Meddelanden :

Visar en transkription av alla sessionsinteraktioner i kronologisk ordning, vilket ger kontext för samtalet.
Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
Visar inspelningens uppspelningsmodal (tillsammans med sessionstranskriptet) för konversationer mellan AI-agenten och kunden. Inspelningar är endast tillgängliga för röstsessioner, inte chattsessioner. Du kan spela upp inspelningen från början eller hoppa till en specifik punkt.
Inspelningsuppspelningsmodalen erbjuder en uppsättning ljudkontroller:
- Play/Pause: Klicka på för att börja lyssna på interaktionssessionen och klicka på för att pausa inspelningen.
- Uppspelningshastighet: Klicka 1X för att justera ljuduppspelningshastigheten, från 0,5X till 2X.
- Ljudkontroll: Klicka på för att stänga av eller slå på ljudet under uppspelning. Du kan också använda volymreglaget för att justera uppspelningsvolymen.
När konversationer innehåller PCI-data tillämpar systemet utökade säkerhetsåtgärder. Beroende på scenariot:

Om PCI-data detekteras inaktiveras uppspelningsfunktionen för inspelningen i sessionsvyn, vilket förhindrar åtkomst till ljudet.
När säkra enheter används tystas inspelningen automatiskt under de delar där PCI-data finns, vilket säkerställer att känslig information inte är hörbar.

När ett samtal eskaleras från en AI-agent till en mänsklig agent, och den mänskliga agenten sedan konsulterar tillbaka till samma eller en annan AI-agent, stöds inspelning av det konsulterade benet för närvarande inte.

Avsnittet Identifierade avsikter :

Visar de avsikter som identifierats för kundens fråga.
Anger den konfidensnivå som är kopplad till varje identifierad avsikt.
Listar de platser som är associerade med den identifierade avsikten. Klicka på facket för att visa ytterligare information om dess värde och hur systemet extraherar det från användarens fråga.

Avsnittet Identifierade enheter listar de enheter som systemet extraherar från kundens meddelande och associerar det med den aktiva konsumentavsikten. Dessa entiteter representerar de viktigaste uppgifterna som AI-agenten identifierade i användarens fråga.

Avsnittet Algoritmresultat ger insikter i de underliggande processer som ledde till AI-agentens svar. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

Lista över avsikter— Visar de identifierade avsikterna och deras motsvarande likhetspoäng.
Entitetslista— Visar de entiteter som extraherades från användarens meddelande.

Övrig information visar:

Bearbetad fråga– Anger den förbearbetade versionen av kundens indata efter att AI-agentens pipeline för naturlig språkförståelse (NLU) har bearbetat den.
Leverantör av språkdetektering— Leverantören som erbjuder teknik som automatiskt kan identifiera språket i en given text.
Språk upptäckt— Språket som upptäckts av tekniken.
Agentöverlämning— Anger om en agentöverlämning inträffade under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning enligt regler om en agentöverlämning utlöstes av specifika regler.
Mallnyckel— Anger mallnyckeln som är associerad med den avsikt som utlöste AI-agentens svar.
Svarstyp— Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten.
Svarsvillkor— Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU AI-motor— Identifierar den NLU AI-motor som används för att bearbeta kundens fråga.
Vektormodell— Ett sätt att representera text som numeriska vektorer.
Minsta tröskelpoäng— Visar den lägsta tröskelpoängen.
Partiell matchningspoängskillnad— Den partiella matchningspoängskillnaden som konfigurerats i inställningarna Överlämning och inferens. Systemet avgör om en fråga ligger utanför omfattningen eller kräver agentintervention baserat på dessa värden.
Felsökningsloggar—Visar en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-ID:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Du kan också ladda ner och visa transaktionsinformationen i JSON-format med hjälp av nedladdningsalternativet.

Visa versionshistorik och ändringsloggar

När du lägger till eller uppdaterar avsikter eller entiteter omtränar systemet din skriptade AI-agent för att hålla den uppdaterad. Efter varje träningspass, testa din AI-agent noggrant för att säkerställa noggrannhet och effektivitet. Varje gång du publicerar en skriptbaserad AI-agent sparas en version och är tillgänglig på fliken Versionshistorik, där du kan se alla versioner av den skriptbaserade AI-agenten.

På sidan Historik kan du se följande uppdateringar som gjorts för dina agenter:

Spåra när du publicerade versionshistoriken och de ändringar som gjorts i form av en anteckning som lämnas av utvecklarna vid publicering.
Visa AI-motorn som används för varje publicerad version, tillsammans med dess inställningar. Du kan också se hur lång tid det tog att göra varje version redo för publicering.
Övervaka ändringar av inställningar, avsikter, entiteter, svar och kurering i fliken Ändringsloggar.
Publicera, förhandsgranska eller ladda en äldre version som utkast om det behövs.
Visa träningshistorik— Spåra när du tränade en korpus och vilka ändringar som gjorts.
Jämför träningsmotorer— Granska de träningsmotorer som används för olika iterationer och deras motsvarande träningsvaraktigheter.
Spåra ändringar—Övervaka ändringar av inställningar, avsikter, svar och kurering.
Återgå till tidigare versioner— Återgå enkelt till en äldre träningsuppsättning om det behövs.

Ändringsloggar

Avsnittet Ändringsloggar innehåller en detaljerad lista över ändringar som gjorts i din skriptade AI-agent under de senaste 35 dagarna. För att komma åt ändringsloggar:

Navigera till instrumentpanelen och klicka på den AI-agent som du har skapat.
Klicka på fliken Versionshistorik för att visa AI-agentens historik.
Klicka på fliken Ändringsloggar för att se en detaljerad logg över ändringarna:
- Uppdaterad kl.— Datum och tid då systemet gjorde ändringen.
- Uppdaterad av—Användaren som gjorde ändringen.
- Ändringsplats— Den del av AI-agenten där modifieringen skedde (till exempel Corpus, Intent och Response).
- Beskrivning— Ytterligare information om ändringen.

Använd sökalternativen Updated by och Change Location för att hitta specifika poster i ändringsloggen.
Fliken Versionshistorik visar maximalt 10 korpusar för varje AI-agent.

Kuratera skriptad AI-agent

Systemet lägger till meddelanden i Curation -konsolen baserat på följande kriterier:

Reservmeddelanden— När AI-agenten inte förstår ditt meddelande och utlöser reservmeddelandet.
Nedröstade meddelanden—Meddelanden som användare har röstat ned under förhandsgranskningar av AI-agenter.
Agentöverlämning—Meddelanden som resulterar i en mänsklig agentöverlämning på grund av konfigurerade regler.
Från session—Meddelanden som flaggats av användare som att de inte får önskat svar från sessions- eller rumsdata.
Låg konfidens—Meddelanden med en konfidenspoäng som faller inom den angivna tröskeln för låg konfidens.
Delvis matchning— Meddelanden där AI-agenten inte kunde lista ut rätt avsikt eller svar.

Lös problem

Fliken Problem låter dig granska och åtgärda meddelanden som markerats för kurering. Du kan göra följande:

Välj att lösa eller ignorera problem baserat på deras allvarlighetsgrad och relevans.
Granska det ursprungliga användaryttrandet, AI-agentens svar och eventuella bifogade medier.

Du kan se hela innehållet i krypterade sessioner genom att använda alternativet Dekryptera innehåll, om du har aktiverat dekrypteringsåtkomst.

Om Avancerat dataskydd är aktiverat i backend-systemet beviljar systemet dekrypterad åtkomst på användarnivå.

För att lösa ett problem kan du:

Länka till en befintlig avsikt— För att koppla ett problem till en befintlig avsikt, välj alternativet Länka och sök efter önskad avsikt.
Lägg till i en ny intent—Använd alternativet Lägg till i en ny intent för att skapa en ny intent direkt från kureringskonsolen.
Ignorera problem— Lös eller ignorera problem för att ta bort dem från kureringskonsolen.

Du kan inte länka till standardavsikter (välkomstmeddelande, reservmeddelande, delvis matchning).
För en skriptad AI-agent, välj lämplig avsikt från listrutan och tagga alla relevanta entiteter.
Efter att ha gjort ändringar omskolar systemet din AI-agent för att säkerställa att den återspeglar den nya kunskapen i sina svar.
Lös eller ignorera flera problem samtidigt för effektiv hantering.

Fliken Löst visar alla problem som systemet har åtgärdat. Du kan se en sammanfattning av varje löst problem, inklusive om vi har kopplat det till en befintlig intent, skapat en ny intent eller ignorerat den. Om du ser svar som du inte gillar och som systemet inte fångade upp kan du manuellt lägga till specifika exempel i kureringskonsolen.

För att lägga till ärenden från sessioner:

Identifiera yttrandet— Lokalisera yttrandet som utlöste det felaktiga svaret.
Kontrollera kureringsstatus— Om problemet inte redan finns i kureringskonsolen visar systemet Curation Status -växlingsknappen.
Växla flaggan— Aktivera Curation Status -växlingen för att lägga till uttrycket i kureringskonsolen för granskning och lösning.

Om problemet redan finns i kureringskonsolen ändras växlingsknappens utseende för att visa dess status.

Visa prestandan för din skriptade AI-agent med hjälp av Analytics

Avsnittet Analys ger en grafisk representation av viktiga mätvärden för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. De viktigaste mätvärdena är indelade i fyra avsnitt som representeras som flikar, nämligen Översikt, Svar, Utbildningoch Kurering.

På sidan Analys kan du välja den AI-agent du vill se analyserna för. Du kan anpassa analysvyn genom att välja kanal, datumintervall och datagranularitet. Som standard visar systemet analysdata för den senaste månaden för alla kanaler, med varje dag som datapunkt.

Översikt

Översikten innehåller viktiga mätvärden och grafer som ger en ögonblicksbild av den totala användningen och prestandan av AI-agenter för utvecklarna.

Från instrumentpanelenväljer du den AI-agent som du har skapat.
I den vänstra navigeringsrutan klickar du på Analys. En översikt över AI-agentens prestanda visas både i tabellformat och grafisk representation.

Sessioner och meddelanden

Det första avsnittet i översikten visar följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten:

Antalet totala sessioner och de sessioner som AI-agenten hanterar utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är ett antal sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga dagliga sessioner
Totalt antal meddelanden (meddelanden från mänskliga och AI-agenter) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga dagliga meddelanden

Systemet följer upp detta med en grafisk representation av sessioner (staplade kolumner som representerar sessioner som hanterats av AI-agenten och sessioner som överförts) och de totala svaren som skickats ut av AI-agenten.

Användare

Det andra avsnittet i översikten innehåller statistik om användare för AI-agenten. Den ger ett antal användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagligt genomsnittligt antal användare. Detta följs av ett diagram som visar nya och återkommande användare för varje enhet beroende på vald granularitet.

Prestanda

Det tredje avsnittet innehåller statistik om AI-agentens svar till användare. Här kan man se det totala antalet svar som AI-agenten skickat ut och fördelningen mellan svaren där AI-agenten:

Identifierade användarens avsikt.
Svarade med ett reservmeddelande.
Svarade med ett meddelande om delvis matchning.
Informerade användaren om en agentöverlämning.

Detsamma aggregeras i ett cirkeldiagram och ett ytdiagram ger information baserat på vald granularitet.

Utbildning

Träningsavsnittet representerar "hälsan" hos en AI-agentkorpus. Det rekommenderas att utvecklare konfigurerar 20+ träningsyttranden för varje avsikt i sina AI-agenter. Det här avsnittet visar alla avsikter som rektanglar, där färg och storlek anger mängden träningsdata. Ju närmare en avsikt är vit färg, desto mer träningsdata behöver den för att din AI-agents noggrannhet ska förbättras.

Svar

Det här avsnittet ger en detaljerad översikt över vad kunderna frågar om och hur ofta de frågar det. Den visar grafiskt de vanligaste avsikterna för AI-agenter för att besvara frågor och svarsmallar för AI-agenter för att utföra åtgärder.

Det här avsnittet ger en detaljerad översikt över kundförfrågningar och hur ofta de kommer. Den visar visuellt de mest populära avsikterna och svarstyperna som AI-agenter använder för att lösa kundfrågor.

Kurering

Det här avsnittet sammanfattar visuellt antalet kureringsproblem som uppstår varje dag och antalet som AI-agenter löser.

Använda AI-agenter för kundinteraktioner

Det här avsnittet beskriver hur man integrerar AI-agenter med både röst- och digitala kanaler för att hantera kundkonversationer.

Använda AI-agenter för röstbaserade och digitala interaktioner

När du har skapat och konfigurerat dina autonoma eller skriptbaserade AI-agenter i Webex AI Agent Studio-plattformen är nästa steg att integrera dem med röst- och digitala kanaler. Denna integration gör det möjligt för AI-agenterna att hantera både röstbaserade och digitala samtal med era kunder, vilket ger en sömlös och interaktiv användarupplevelse.

För mer information, se artikeln Använd AI-agenter för röst- och digitala interaktioner.

Hantera anpassade rapporter för AI-agenter

Du kan använda globala variabler för att generera anpassade rapporter och analysera samtal som dirigeras till AI-agenten.

För närvarande är inte färdiga rapporter för AI-agenten tillgängliga i Analyzer.

Skapa en global variabel

1	Logga in på Control Hub.
2	Från navigeringsfönstret Kontaktcenter väljer du Flöden > Globala variabler.
3	Klicka på Skapa en ny global variabel och ange variabelns namn och beskrivning. Skapa en variabel med namnet CustomAIAgentInteractionOutcome. Välj String som variabeltyp.
4	Aktivera Gör rapporterbar för att visa variabeln i Analyzer för rapporteringsändamål.
5	Klicka på Spara.

Lägg till den globala variabeln i flödet

Följande instruktioner finns också tillgängliga i den länkade importen av exempelflödet.

1	Logga in på din kundorganisation med Control Hub.
2	Navigera till Kontaktcenter > Kundupplevelse > Flöden. Sidan Flöden visas.
3	Klicka på ikonen Gå till flödesdesignern bredvid flödet. Fönstret Flödesdesigner visas.
4	I rutan Globala flödesegenskaper bläddrar du ner till Variabeldefinition > Avsnittet Fördefinierade variabler.
5	I avsnittet Globala variabler klickar du på Lägg till globala variabler. Lägg till den globala variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome i ditt flöde.
6	Använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet ÖVERGIVET till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
7	Konfigurera din Virtual Agent V2 -aktivitet i flödet.
8	Koppla det hanterade resultatet från aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Set Variable för att tilldela värdet HANDLED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Koppla det eskalerade resultatet av aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Set Variable för att tilldela värdet ESCALATED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
10	Anslut den felaktiga sökvägen för aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Set Variable för att tilldela värdet ERRORED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
11	Slutför resten av flödena baserat på din affärslogik och publicera dem. Alla anrop som går igenom det här flödet kommer att ha värdet för variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome inställt på Abandoned, Handled, Escalated eller Errored, beroende på vilken sökväg anropet tar.

Skapa anpassade visualiseringar

Du kan skapa anpassade rapporter för samtalsposter för AI-agenter och distribution av resultat för AI-agenter i Analyzer.

Skapa visualisering av samtalsposter för AI-agenter

1	Ladda ner filen AI Agent Call Records.json från AI Agent Call Records.
2	Logga in på Analyzer.
3	På startsidan klickar du på ikonen Visualisering i Analyzer.
4	Klicka på Importera.
5	Klicka på Bläddra för att välja filen (.json-format) som ska importeras.
6	Klicka på Importera för att importera filen AI Agent Call Records.json.
7	Klicka på Redigera för att ändra den importerade visualiseringen.
8	Klicka på Redigera filter för CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Klicka på alternativknappen är i och lägg till värdena ÖVERGIVEN, ESKALERAD, FELÅTGÄRD, HANTERAD.
10	Spara och initiera några testsamtal.
11	Kör visualiseringen för att visa resultaten.

Skapa visualisering av resultatdistribution för AI-agenter

1	Ladda ner filen AI Agent Outcome Distribution.json från AI Agent Outcome Distribution.
2	Logga in på Analyzer.
3	På startsidan klickar du på ikonen Visualisering i Analyzer.
4	Klicka på Importera.
5	Klicka på Bläddra för att välja filen (i JSON-format) som ska importeras.
6	Klicka på Importera för att importera filen AI Agent Outcome Distribution.json.
7	Klicka på Redigera för att ändra den importerade visualiseringen.
8	Klicka på Redigera filter för CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Klicka på alternativknappen är i och lägg till värdena ÖVERGIVEN, ESKALERAD, FELÅTGÄRD, HANTERAD.
10	Spara och initiera några testsamtal.
11	Kör visualiseringen för att visa resultaten.

Förstå AI-efterlevnad

Förstå AI-transparens för AI-agenter

Många regioner kräver att organisationer meddelar användare när de tillhandahåller AI-tjänster, till exempel EU:s lag om artificiell intelligens i Europa. AI-transparens låter dig informera kunderna när de interagerar med en AI-agent innan samtalet fortsätter. Denna information gäller både skriptbaserade och autonoma AI-agenter, fungerar över stödda röst- och digitala kanaler och kan förhandsgranskas med den befintliga välkomstupplevelsen i AI Agent Studios användargränssnitt.

Hur AI-transparens fungerar

Använd inställningarna AI-transparens i agentprofilen för att styra det kundvända upplysningsmeddelandet.

Autonoma AI-agenter använder transparentmeddelandet som en välkomstinställning. För mer information, se Uppdatera autonom AI-agentprofil.
Med skriptbaserade AI-agenter kan du konfigurera språkspecifika transparensanteckningar och återgå till standardanteckningen när ett språkspecifikt meddelande inte är tillgängligt. För mer information, se Uppdatera skriptad AI-agentprofil.

I europeiska regioner: Denna funktion är aktiverad som standard. Ett transparensmeddelande spelas upp eller visas (beroende på kanal) för alla agenttyper. För att inaktivera den här funktionen måste du bekräfta riskerna och lägga till granskningskommentarer innan du väljer bort den.
I alla andra regioner: Du kan välja om du vill aktivera funktionen och konfigurera meddelandet efter behov. Cisco rekommenderar att man aktiverar AI-transparens som en god praxis för att säkerställa att slutanvändare är informerade när de interagerar med AI-agenter.

Kanalbeteende

Vid röstinteraktioner spelas transparentmeddelandet upp före välkomstmeddelandet och uppringare kan inte avbryta det.
För digitala interaktioner läggs transparensanteckningen till i det första AI-genererade svaret i sessionen.

Vad du bör granska innan du publicerar

Granska standardmeddelandet för transparens och se till att formuleringen tydligt identifierar AI-interaktion.
Begränsa det till 200 tecken.
Se till att budskapet överensstämmer med din organisations juridiska riktlinjer och varumärkesriktlinjer.
Förhandsgranska informationen i varje kanal och språk som stöds.
Om du stänger av AI-transparens, bekräfta varningen och ange en orsak.
Se till att använda AI-upplysningstexter, till exempel "Jag är en AI-assistent", "Jag är en AI-agent", som prefix för dina varumärkesändringar.

AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och trygghet

AI-produktutveckling

För varje AI-driven funktion genomgår vi en AI-konsekvensbedömning mot våra principer för ansvarsfull AIoch följer ramverket för ansvarsfull AI, utöver befintliga processer för säkerhet, integritet och inbyggda mänskliga rättigheter.

Sekretess och säkerhet

Vi lagrar inte kundens indata efter inferensprocessen, och tredjepartsleverantören av modeller, Microsoft, har inte åtkomst till, övervakar eller lagrar Ciscos kunddata. För mer information om funktionsspecifika datalagringspolicyer, se Webex AI Agent AI Transparency Technical Note i Cisco Trust Portal.

Datakällor för utbildning och utvärdering

Vår tredjepartsleverantör av modeller, Microsoft, använder inte kundinnehåll för att förbättra Azure OpenAI-modeller och lagrar eller behåller inte Ciscos kunddata i Azure-infrastrukturen.

Säkerhets- och etiska överväganden

Alla generativa AI-funktioner är benägna att orsaka fel, så vi prioriterar innehållssäkerhet för AI-funktioner genom att välja Innehållsfiltrering, som tillhandahålls av Azure OpenAI.

Modellutvärdering och prestanda

Vi prioriterar prestandan och noggrannheten hos AI-assistenten genom att involvera människor i granskning, testning och kvalitetssäkring av den underliggande modellen.

Kom igång med Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundservice- och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter automatiserad hjälp till kunder innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i konversationer. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informativt digitala kanalinteraktioner via text och onlinechatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, får hjälp med frågor, informationshämtning och minimerar väntetider.

Viktiga fördelar för företag

Effektivitet & produktivitet
- Automatiserar repetitiva uppgifter, vilket frigör mänskliga anställda för strategiskt arbete.
- Ger tillgänglighet 24/7, hanterar högre volymer och förbättrar svarstiderna.
- Förbättrar noggrannheten i databehandling, analys och rapportering.
Kostnadsbesparingar
- Minskar arbetskostnaderna genom automatisering.
- Optimerar resursallokeringen för ökad effektivitet.
- Sänker driftskostnaderna genom att effektivisera processer och förebygga fel.
Förbättrat beslutsfattande
- Ger datadrivna insikter genom att analysera stora datamängder.
- Möjliggör prediktiv analys för att förutse framtida resultat.
- Förbättrar riskhanteringen genom identifiering och bedömning.
Förbättrad kundupplevelse
- Anpassar interaktioner baserat på kunddata.
- Erbjuder snabbare svarstider genom AI-drivna chatbots och virtuella assistenter.
- Ger 24/7 kundsupport.
Skalbarhet och flexibilitet
- Kan enkelt skalas upp eller ned för att uppfylla föränderliga affärsbehov.
- Lär sig och anpassar sig till nya situationer och information.
Konkurrensfördel
- Driver innovation och utveckling av nya produkter/tjänster.
- Ökar effektiviteten för en konkurrensfördel.
Medarbetarnas egenmakt
- Frigör mänsklig potential för mer kreativt och strategiskt arbete.
- Förbättrar samarbetet genom att tillhandahålla data, insikter och support.

Tabell 1. Tillgänglighet för Webex AI Agent
Kontaktcenterlösning	Typ av AI-agent
Webex Contact Center Webex Contact Center Enterprise (WxCCE) Unified CCE (UCCE) Förpackad CCE (PCCE)	Skriptad AI-agent Autonom AI-agent

Förstå AI-agenttyper och exempel

Följande tabell ger en glimt av AI-agenttyper och deras funktioner:

Tabell 2. AI-agenttyper och deras kapacitet
AI-agenttyp	Syfte	Hur ställer jag in?
Autonom	Autonoma agenter arbetar självständigt för att uppfylla de definierade målen, vilket minskar behovet av kontinuerlig mänsklig intervention. De fattar beslut baserat på tillgänglig information och fördefinierade åtgärder. De automatiserar tidskrävande eller repetitiva uppgifter. De får tillgång till och använder en kunskapsbas för att leverera informativa och korrekta svar på användarfrågor.	Konfigurera autonom AI-agent
Skript	Skriptade AI-agenter är programmerade att följa en uppsättning fördefinierade regler och instruktioner. De utför specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade. De svarar på frågor baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar.	Konfigurera skriptad AI-agent

Exempel

Både autonoma och skriptade AI-agenter gäller för olika användningsfall, beroende på de specifika kraven och önskade funktionerna. Några exempel är:

Kundtjänst – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan ge kundsupport, med autonoma agenter som erbjuder mer flexibilitet och förståelse för naturligt språk.
Virtuella assistenter – Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller eftersom de kan hantera en mängd olika uppgifter och erbjuda mer personliga interaktioner.

Valet mellan autonoma och skriptade AI-agenter beror på uppgifternas komplexitet, den nivå av autonomi som krävs och tillgängligheten för träningsdata.

Förutsättningar

Webex Contact Center

Om en organisation inte har en aktiv provperiod eller prenumeration på ett kontaktcenter kan partner konfigurera en utvärderingsversion av ett kontaktcenter med funktionen Webex AI-agent. Mer information finns i artikeln Webex Contact Center Self-Service Utvärderingsversioner .
För att registrera sig för prenumeration måste kunderna köpa AI Agent-tillägget för Flex-3.0 Contact Center-licensen. Baserat på berättiganden etablerar Webex Contact Center AI Agent som en av sina tjänster för en organisation. Mer information om hur du etablerar Webex Contact Center finns i Komma igång med Webex Contact Center.

Webex Contact Center Enterprise och Contact Center Enterprise

Kontrollera att följande komponenter finns i version 15.0(1) ES202511 eller senare: Cisco Unified CVP, Cisco VVB och Cloud Connect.
För att registrera sig för prenumeration måste kunderna köpa AI Agent-tilläggstillägget för Webex AI Agent i Cisco Commerce Workspace (CCW). Se sidan Cisco Collaboration Flex Plan Contact Center Ordering Guide på https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/customer-collaboration/collab-flex-3-contact-center-og.html.

Aktivera hybridorganisationskonfigurationen, som integrerar både molnmiljöer och lokala miljöer med nödvändiga rättigheter. Beställningsprocessen omfattar att välja lämpliga AI-agentenheter under Collaboration Flex 3.0 Contact Center Offering. Digitala AI-agenter aktiveras också som en del av röstprenumerationsbeställningen. Berättigandet till röst-AI-agenten ger åtkomst till Webex AI Agent Studio, så att du kan utforma och skapa AI-agenter som är skräddarsydda för dina specifika användningsfallskrav.

Mer information om hur du konfigurerar AI-agenter finns i kapitlet Webex AI Agent i funktionsguiden för Cisco Unified Contact Center Enterprise på https://www.cisco.com/c/en/us/support/customer-collaboration/unified-contact-center-enterprise/products-feature-guides-list.html och funktionsguiden för Cisco Packaged Contact Center Enterprise på https://www.cisco.com/c/en/us/support/contact-center/packaged-contact-center-enterprise-15-0-1/model.html.

Användarroller och behörigheter

Det här avsnittet innehåller information om användarroller och behörigheter som krävs inom en organisation för åtkomst till AI Agent Studio-programmet:

Roll	Kundorganisation	Partnerorganisation	Alla andra organisationer
Fullständig administratör	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, inklusive hantering av transkriptåtkomst för andra användare	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner
Tjänstadministratör för kontaktcenter	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som transkriptioner
Etableringsadministratör	Ej tillämpligt	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt
Skrivskyddad administratör	Det går inte att komma åt tjänsten Webex Contact Center i Control Hub	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner
Arbetsledare	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt	Ej tillämpligt

Fullständiga administratörer från kundorganisationen kan komma åt företagsprofilen. De använder detta för att hantera transkriptionsåtkomst för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till transkriptioner. Fullständiga administratörer måste uttryckligen bevilja denna åtkomst till användare i organisationen.

Hantera transkriptionsåtkomst

Som fullständig administratör kan du hantera transkriptionsåtkomst för användare i organisationen.

Starta AI Agent Studio.
Håll muspekaren över användarikonen längst ned till vänster i navigeringsmenyn och klicka på Företagsprofil.
Klicka på Teammates Tab om du vill visa en lista över befintliga lagmedlemmar.
Klicka på ikonen Ändra under kolumnen Åtgärder .
Aktivera växlingsknappen Dekryptera åtkomst för att ge användare åtkomst till transkriptioner.
Klicka på Ändra för att spara ändringarna.

Få åtkomst till Webex AI Agent Studio

Om du vill skapa AI-agenter måste du logga in på programmet Webex AI Agent Studio. Du kan logga in på följande sätt:

Logga in från Control Hub

Om du inte ser Webex AI Agent kontaktar du Cisco supporten för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in i Control Hub.
Välj Tjänster > Kontaktcenter.
I navigeringsfönstret i Contact Center väljer du Customer experience > AI Agent .
Klicka på Webex AI-agent för att komma åt programmet.

Då öppnas programmet Webex AI Agent Studio i en annan webbläsare Tab och du är redo att konfigurera dina AI-agenter.

Logga in från Webex Connect

Om du vill komma åt programmet Webex AI Agent Studio bör du ha åtkomst till Webex Connect.

Logga in på programmet Webex Connect med den klientorganisations-URL som angetts för ditt företag och dina autentiseringsuppgifter.
Som standard visas sidan Tjänster som en Home-sida.
eller
Logga in på Control Hub och välj Tjänster > Kontaktcenter. I navigeringsfönstret för kontaktcenter väljer du Klientinställningar > Digital. Välj Webex Connect. Sidan Tjänster visas som en Home sida.
 På menyn i appfältet i det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Webex AI Agent för att komma åt programmet.
Systemet öppnar Webex AI Agent Studio-programmet i en annan webbläsare Tab och du loggas automatiskt in på programmet.

Home sidlayout

Välkommen till programmet Webex AI Agent Studio. När du loggar in visas följande layout på sidan Home:

Navigeringsfält

Navigeringsfältet som visas till vänster ger tillgång till följande menyer:
- Instrumentpanel – Visar en lista över AI-agenter som användaren har åtkomst till, enligt företagsadministratörens beviljande.
- Kunskap – Visar den centrala kunskapsdatabasen eller kunskapsbasen, som fungerar som hjärnan där autonoma AI-agenter kan svara på kundfrågor.
- Hjälp – Ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI Agent Studio i hjälpcentret för Webex.
- Logga ut – Gör att du kan logga ut från programmet Webex AI Agent Studio.
Användarprofil
På användarprofilmenyn kan du visa din profilinformation, växla mellan gränssnittsteman och logga ut från programmet. Om du vill ändra temat klickar du på Ändra tema och väljer önskat alternativ – Ljust, mörkt och System (standardtema). Det valda temat tillämpas direkt på alla sidor.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentens klientorganisation.
- Overview Tab innehåller följande information:
  - Företagsidentifierare – inkluderar Webex organisations-ID, CPaaS-organisations-ID, prenumerations-ID för företaget. Detta är tillgängligt för företag med Webex Contact Center-integrering för motsvarande Webex Connect-klientorganisation.
  - Profilinställningar – Innehåller företagsnamn, unikt företagsnamn och logotypens webbadress.
  - Inställningar för global agent – Gör det möjligt att välja standardagent för röstkanal för hantering av reservscenarier.
  - Sammanfattning av datalagring – ger en sammanfattning av datalagringsperioderna för företaget.
- I Teammates Tab kan du visa och hantera listan över teammedlemmar som har åtkomst till programmet. Varje användare tilldelas en roll som avgör vilka åtgärder de kan utföra baserat på beviljade behörigheter.
  
  Fullständiga administratörer från kundorganisationen kan komma åt företagsprofilen. De använder detta för att hantera transkriptionsåtkomst för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till transkriptioner. Fullständiga administratörer måste uttryckligen bevilja denna åtkomst till användare i organisationen.

Lär känna din instrumentpanel

På instrumentpanelen representeras AI-agenterna med kort. Varje kort visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterad av, senast uppdaterad och motorn som används för att träna agenten.

Uppgifter på AI-agentkort

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa följande alternativ:

Förhandsgranskning – Klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenter.
Ellipsikon – Klicka på den här ikonen om du vill utföra följande uppgifter:
- Kopiera åtkomsttoken – Kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att anropa agenten via API:er.
- Exportera – exportera AI-agentinformationen (i JSON-format) till den lokala mappen.
- Ta bort – Ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- PIN – PIN AI-agenten till den första positionen på instrumentpanelen eller lossa för att flytta tillbaka den till sin tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent med hjälp av alternativet + Skapa agent längst upp till höger på instrumentpanelen. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

Information om hur du skapar skriptade och autonoma AI-agenter finns i följande avsnitt:

Skapa en autonom AI-agent
Skapa en skriptad AI-agent

Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilket inkluderar både skriptade och autonoma typer.

Importera AI-agent

Du kan importera en AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Kontrollera först att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till den lokala mappen. Följ dessa steg för att importera den:

Klicka på Importera agent.
Klicka på Ladda upp för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporterats från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du AI-agentnamnet.
(Valfritt) Redigera den systemgenererade unika identifieraren i system-ID :t.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent Studio-plattformen och är tillgänglig på instrumentpanelen.

Sök nyckelord

Plattformen ger robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan utföra nyckelordssökning med hjälp av agentnamnet. Ange agentnamnet eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom nyckelordssökning kan du förfina sökresultaten genom att filtrera baserat på typen av AI-agent. Välj ett av agenttypfiltren i listrutan – Manus, Autonomt och Alla.

Hantera kunskapsbaser

En kunskapsbas är en central databas med information för LLM-drivna AI-agenter (Large Language Model). AI-agenterna använder avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera människoliknande text. AI-motorn tränar AI-agenterna med hjälp av stora mängder data, så att de kan ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. I kunskapsbaser lagras de data som krävs för att autonoma AI-agenter ska fungera.

Skapa den kunskapsbas som krävs för den AI-agent som du konfigurerar.

Överför inte något av följande till kunskapsbasen:

PCI-data (Payment Card Industry)
Personligt identifierbar information (PII)
Skyddad hälsoinformation (PHI)
Annan känslig, konfidentiell eller obligatorisk information

Du ansvarar för att se till att allt innehåll du laddar upp uppfyller dessa krav.

Skapa kunskapsbas för AI-agent

1

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.

2

Klicka på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret.

3

På sidan Kunskapsbaser klickar du på +Skapa kunskapsbas i det övre högra hörnet.

4

På sidan Skapa kunskapsbas anger du följande information:

Kunskapsbasnamn – Ange ett namn för kunskapsbasen.
Beskrivning – Ge en kort beskrivning av kunskapsbasen.

5

Klicka på Skapa. Systemet skapar en kunskapsbas med det angivna namnet. Mer information finns i följande avsnitt:

6

7

Du kan antingen ladda upp filer till kunskapsbasen, skapa artiklar från grunden eller konfigurera en webbadress.

Så här laddar du upp filer:
1. Klicka på Filer Tab.
2. Dra och släpp filerna i kunskapsbasen. Du kan också klicka på Lägg till fil för att lägga till en fil.
  Viktiga överväganden:
  Systemet stöder följande filformat: PDF, .docx, .doc, .txt, .xlsx, .xls och .CSV.
  För varje klientorganisation gäller följande filöverföringsbegränsningar:
  
  Total lagringsgräns för alla filer kombinerat över flera kB: 2 GB
  
  Maximalt antal filer: 100 filer per kB.
  
  Storleksgräns för enskilda filer: 10 MB.
  
  Filstorleksgräns för enskild text (.txt): 2 MB.
  
  PDF filstorleksgräns: Förutom filstorleksgränsen gäller också en gräns på 300 sidor per PDF.
  
  Tänk på följande regler när du laddar upp MS Excel-filer:
  Rubrikerna måste finnas på den första raden för att systemet ska kunna bearbeta rubrikraden korrekt.
  Systemet konsoliderar alla tabeller från ett enda Excel-ark till en enhetlig tabell. Rensa därför filen innan du laddar upp den.
  Tomma celler i Excel-filer ersätts med NA.
  Om det tar för lång tid att bearbeta Excel-filen kan det bero på den stora mängden data i filen. Överväg att dela upp data i flera filer och ladda upp de enskilda filerna separat.
  Filer med PDF och CSV stöder inte hyperlänkar. .docx, .xlsx och .xls stöder dock hyperlänkar.
3. Klicka på Bearbeta filer för att bearbeta filerna. När du är klar listar systemet filerna under Filer Tab.

Viktiga överväganden:

Den maximala väntetiden för bearbetning av en fil innan tidsgränsen överskrids är 2 timmar.
Bildbehandlingsstöd är endast tillgängligt för PDF filer.

Om du vill ta bort alla uppladdade filer klickar du på ikonen Ta bort bredvid avsnittet Bearbetade filer . Om du vill ta bort en enskild fil klickar du på ikonen Ta bort fil bredvid filnamnet.

Så här skapar du dokument:
1. Klicka på Dokument Tab.
2. Klicka på +Skapa dokument om du vill skapa egna knowledge base-dokument.
  
  Du kan placera dokumenten under olika kategorier. Klicka på + Lägg till kategori om du vill skapa kategorier innan du skapar dokument.
3. Ange dokumentnamnet på sidan Skapa dokument .
4. Markera Lägg till i befintlig kategori om du vill lägga till dokumentet i den befintliga kategorin. Du kan också välja att lägga till i ny kategori och skapa en ny kategori.
  Viktiga överväganden:
  Om du inte lägger till dokumenten i någon kategori visas dokumenten som standard i kategorin Ej tilldelad .
  Dokument stöder inte hyperlänkar. Om du vill stödja hyperlänkar i dokument använder du länktexten som hyperlänk-URL eller placerar helt enkelt URL-adressen i dokument.
  Du kan inte lägga till tabeller i dokument.
5. Klicka på Spara.
6. Lägg till nödvändig information i textredigeraren. Formatera texten med hjälp av formatalternativen efter behov.
7. Om du vill förhandsgranska dokumentet väljer du önskat dokument i den vänstra rutan och klickar på Webbförhandsgranskning. Dokumentet visas i en ny webbläsare.
Om du vill ta bort dokumentet klickar du på Ta bort i textredigeraren. Du kan också ta bort dokumentet genom att klicka på ikonen Ta bort fil bredvid dokumentnamnet i den vänstra rutan.

8

Navigera till Information Tab för att visa följande information:

Fält	Beskrivning
Information om kunskapsbasen	I kunskapsbasen visas följande information: Kunskapsbas-ID. Tillgängligt lagringsutrymme i kunskapsbasen. Totalt antal filer som laddats upp och dokument som skapats.
Användarinformation för administratör	Namnet på den administratörsanvändare som skapade kunskapsbasen när kunskapsbasen skapades.
Mappad agent	Mappad agentinformation. Klicka på ikonen Inställningar för att navigera till sidan för den mappade agenten. Klicka på förhandsgranskningsikonen om du vill förhandsgranska agenten.
Senast uppdaterad på	Tidsstämpel för när kunskapsbasen senast uppdaterades.
Senast uppdaterad av	Namnet på den administratörsanvändare som senast uppdaterade den.
Aktivitetshistorik	Historia av aktiviteter på kunskapsbasen.

Klicka på ikonen Redigera om du vill redigera namnet på kunskapsbasen.
Klicka på ikonen Ta bort om du vill ta bort kunskapsbasen helt. Om en kunskapsbas är mappad till en AI-agent kan du inte ta bort kunskapsbasen.
Du kan bara mappa en kunskapsbas till en enda AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för AI-agenterna.

Få tillgång till kunskapsbasen

Innan du börjar

Skapa den kunskapsbas som krävs för AI-agenten.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret. Kunskapsbaserna visas som kort på sidan Kunskapsbaser . Korten visar antalet filer som laddats upp och antalet dokument som skapats i kunskapsbasen.
3	Klicka på ett kort för att navigera till den specifika kunskapsbasen. Du kan också komma åt kunskapsbasen från Knowledge Tab på AI-agentkonfigurationssidan. Mer information finns i avsnittet Konfigurera kunskapsbasen . Du kan söka efter den kunskapsbas som krävs med hjälp av följande kriterier: Namn på kunskapsbasen. Typ av kunskapsbas. Kunskapsbaser som uppdateras mellan angivna datum. Kunskapsbaser som skapats mellan angivna datum. Klicka på Återställ alla om du vill återställa sökkriterierna.

Konfigurera autonom AI-agent

Autonoma AI-agenter arbetar oberoende utan direkt mänsklig inblandning. Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor. Dessa agenter använder avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera data, lära av sin miljö och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål.

Du kan använda autonoma AI-agenter i olika scenarier, inklusive:

Ge kundsupport – svara på vanliga frågor, felsök problem och vägled kunder genom processer.
Erbjud teknisk hjälp – ge expertråd om specifika ämnen eller områden.
Natural Language Processing (NLP) - Förstå och svara på mänskligt språk på ett naturligt och konversationsmässigt sätt.
Beslutsfattande – Gör välgrundade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Skyddsräcken som konfigurerats i de autonoma AI-agenterna säkerställer att AI-agenten inte svarar med oetiskt och skadligt innehåll.

Skapa en autonom AI-agent

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten. Mer information finns i Skapa kunskapsbas för AI-agent.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent väljer du Börja från början och klickar på Nästa. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som `Autonom.` I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt. Mer information om mallarna finns i Använda AI-agentmallar.
4	Välj autonom agenttyp.
5	Ange följande obligatoriska uppgifter: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. Agentnamnet får vara högst 256 tecken. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj en av följande AI-motorer i listrutan som uppfyller dina kontaktcenterbehov: Webex AI Pro 1.0: Det här standardalternativet stöder AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter och levererar mänskliga konversationer. Webex AI Pro-US. 1.0: Levererar naturliga, människoliknande konversationer på engelska, skräddarsydda för amerikanska regionala accenter och lagstadgade krav. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Webex AI Pro-Europe 1.0: Levererar en lokaliserad upplevelse skräddarsydd för regionala accenter, vilket ger förbättrad användarupplevelse och efterlevnad av europeiska bestämmelser. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för EU-kunder. Ditt val av AI-motor avgör vilka konversationsinställningar – till exempel språk, röst, DTMF, fördröjningar och avbrott samt vokabulär – som är tillgängliga för att konfigurera din AI-agent. Eftersom varje motor erbjuder unika funktioner uppdateras konfigurationsalternativen som visas i Konversationer Tab dynamiskt baserat på ditt val. Mer information om AI-motorns funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter . Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Om du vill Insert ett exempel klickar du på Insert exempel. Se vad du ska göra och inte göra när du skriver mål för bästa praxis. Agentmål och instruktioner kan tillsammans ha en maximal längd på 5120 tecken.
6	Klicka på Skapa. Nu har du skapat den autonoma AI-agenten som nu är tillgänglig på instrumentpanelen . Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, som innehåller både skriptade och autonoma typer. Skapa inte en enda autonom AI-agent med ett komplext omfång. Skapa i stället flera AI-agenter med begränsat omfång. Använd alternativet för överföringsåtgärd för att överföra samtalet från en AI-agent till en annan. Mer information finns i avsnittet Skapa en anpassad överföringsåtgärd . I AI-agenthuvudet kan du utföra följande uppgifter: Förhandsvisning Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i Uppgifter på AI-agentkort. Du kan också importera fördefinierade AI-agenter. Mer information finns i Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera den autonoma AI-agenten.

Konfigurera autonom AI-agent

Följande avsnitt vägleder dig om hur du konfigurerar autonom AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera autonom AI-agentprofil
Lägga till åtgärder för autonom AI-agent
- Konfigurera platsfyllning
- Konfigurera uppfyllelse
Konfigurera kunskapsbas
Konfigurera konversationsinställningar

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Gå till Configurations > Profile Tab och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs. URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs. Tidszon – Välj tidszon för AI-agenten i listrutan. Standardtidszonen är Europa/London. AI-motor – Välj ett av följande alternativ i listrutan för att uppdatera AI-motorn: Webex AI Pro 1.0: Stöder AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter och levererar mänskliga konversationer. Webex AI Pro-US 1.0: Levererar naturliga, människoliknande konversationer på engelska, skräddarsydda för amerikanska regionala accenter och lagkrav. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Webex AI Pro-Europe 1.0: Levererar en lokaliserad upplevelse skräddarsydd för regionala accenter, vilket ger förbättrad användarupplevelse och efterlevnad av europeiska bestämmelser. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för EU-kunder. Ditt val av AI-motor avgör vilka konversationsinställningar – till exempel språk, röst, DTMF, fördröjningar och avbrott samt vokabulär – som är tillgängliga för att konfigurera din AI-agent. Eftersom varje motor erbjuder unika funktioner uppdateras konfigurationsalternativen som visas i Konversationer Tab dynamiskt baserat på ditt val. Mer information om AI-motorns funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter . Välkomstmeddelande – Det standardvälkomstmeddelande som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta efter behov. Ange välkomstmeddelandet på önskat språk för AI-agenten. Det här meddelandet översätts inte automatiskt och visas eller spelas upp som konfigurerat, oavsett vilket språk som har konfigurerats för AI-agenten. Agentens mål – Redigera AI-agentens mål om det behövs. Se vad du ska göra och inte göra när du skriver mål för bästa praxis. Instruktioner – Ange anvisningarna för AI-agenten. Se Snabba tekniska tips när du skriver instruktioner. Agentmål och instruktioner kan tillsammans innehålla upp till 5120 tecken.
3	Klicka på Spara ändringar.
4	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i avsnittet Publicera din autonoma AI-agent .

Nästa steg

Lägg till nödvändiga åtgärder i AI-agenten.

Lägga till åtgärder för autonom AI-agent

Autonoma AI-agenter är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Tänk till exempel på en restaurang med behov av att automatisera matorderingången online. För att utföra uppgiften skapar du en autonom AI-agent som utför följande åtgärder:

Få nödvändig information från kunden.
Överför informationen till önskat flöde.
Leverera kundkravet.

Den autonoma AI-agenten arbetar med följande tre byggstenar:

Åtgärd – En uppgift som en AI-agent utför genom att förstå användarens avsikter och slutför genom att ansluta till externa system.
Entitet eller plats – Representerar ett steg i uppfyllandet av användarens avsikt. Slotfyllning innebär att ställa specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikt baserat på yttranden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd.
Uppfyllelse – Avgör hur AI-agenten slutför åtgärden genom att ansluta till externa system.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till Konfigurationer > Åtgärder Tab.

På sidan Åtgärder visas åtgärden Agentöverlämning . Agentöverlämningsåtgärden är aktiverad som standard så att AI-agenten kan eskalera konversationen till en mänsklig agent. Använd växlingsalternativet för att inaktivera det.

3

Klicka på +Lägg till åtgärder om du vill lägga till en ny åtgärd för en AI-agent.

Välj Bläddra bland åtgärder > Välj tillgänglig för MCP-klientkonfiguration.
Välj Skapa ny åtgärd > Uppfyllelse för att skapa en åtgärd för uppfyllelse.
Välj Skapa ny åtgärd > Överför om du vill skapa en anpassad överföringsåtgärd.

Du kan konfigurera högst 10 åtgärder för en AI-agent.

Mer information finns i följande avsnitt.

Konfigurera uppfyllelse

Du kan konfigurera uppfyllelseflöden för AI-agentåtgärder i Webex Connect flödesbyggaren. Mer information finns i Konfigurera uppfyllelseflöden för AI-agentåtgärder.

Som en del av PCI-efterlevnad stöder autonom AI-agent för närvarande inte uppfyllande som involverar betalkort eller kreditkort. All användarverifiering eller betalning som involverar ett betalkort eller kreditkort måste göras genom tredjepartsintegration.

1	På sidan Lägg till en ny åtgärd anger du följande information: Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel,Boka `biljetter`. Maxlängden på fältet Åtgärdsnamn är 64 tecken. Åtgärdsbeskrivning – Ge en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maxlängden på åtgärdsbeskrivningen är 1024 tecken.
2	Konfigurera platser. Se Konfigurera platsfyllning för mer information.
3	Konfigurera uppfyllelse. I avsnittet Webex Connect Flow Builder Fulfillment konfigurerar du följande inställningar: Välj tjänst – Välj den tjänst som krävs och konfigureras på klientarbetsytan Webex Connect. AI Agent Studio Webex kan bara komma åt tjänster och flöden som konfigurerats på arbetsytan på klientnivå. Välj ett flöde – Välj den tjänst som krävs som konfigureras på klientarbetsytan Webex Connect.
4	Klicka på Lägg till för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen.

Konfigurera platsfyllning

Platsfyllning innebär att du lägger till de indataenheter som krävs för AI-motorn. I avsnittet Platsfyllning på sidan Åtgärder lägger du till indataentiteterna:

Du kan lägga till entiteterna en i taget i tabellformat. Mer information finns i Lägga till indataentiteter i tabellformat.
Du kan också använda JSON-filen och definiera entiteterna. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat .

Lägga till indataenheter i tabellformat

1	Om du vill lägga till en indataentitet klickar du på +Ny indataentitet.
2	På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på indataenheten. Enhetsnamnet får vara högst 256 tecken. Enhetstyp – Välj datatyp för enheten. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maxlängden på entitetsbeskrivningen får vara 512 tecken. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatorisk om du vill göra entiteten obligatorisk.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till indataentiteten. Du kan lägga till så många indataentiteter som du behöver.
4	Klicka på Lägg till för att lägga till åtgärden i AI-agenten.
5	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent. När du har lagt till åtgärden använder du alternativet Kontroller för att redigera eller ta bort entiteterna.

Lägga till entiteter med hjälp av en JSON-redigerare

Om du vill lägga till en indataentitet i JSON klickar du på Använd JSON i stället.
Ange indataparameterschemat i JSON-format.
Klicka på Lägg till.

Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Parameterstruktur för indata

Ingångsparametrarna måste följa följande struktur:

type – datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid "objekt" för att beteckna att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

properties – Ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och dess associerade metadata.

required – En matris med strängar med namnen på parametrar som är obligatoriska.

Egenskaper Objekt

Varje nyckel i egenskapsobjektet representerar en indataenhet/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata ska alltid innehålla följande nyckelord:

type – parameterns datatyp. De tillåtna typerna är:
- string – Textdata.
- heltal – numeriska data utan decimaler.
- tal – numeriska data som kan innehålla decimaler.
- booleskt – Sant/falskt-värden.
- array – En lista med objekt som vanligtvis är av samma typ.
- object – En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning – En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå syftet med och användningen av parametern. En beskrivning som är kortfattad och överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning är bra för bättre noggrannhet.
Validering verkställs endast av plattformen för "typ". "Beskrivning" tillämpas inte för alla entiteter, men vi rekommenderar starkt att den läggs till. Andra användbara nyckelord för entitetsmetadata är:
- enum – I uppräkningsfältet visas möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som endast ska acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- pattern – Använd mönsterfältet med strängtyper för att ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är användbart för validering av specifika format, till exempel telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel – I fältet exempel finns ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data den behöver och kan vara särskilt användbar för tolkning och validering.

Det finns andra nyckelord som kan göra enhetsdefinitionen mer exakt och robust. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord:

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord: { "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Det unika användarnamnet för kontot.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Lösenordet för kontot.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "E-postadressen för kontot.", "pattern": "\\w+([-+.']\\w+)*@\\w+([-.]\\w+)*\\.\\w+([-.]\\w+)*" }, "födelsedatum": { "type": "string", "description": "Användarens födelsedatum.", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Om användaren vill få nyhetsbrev.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferred notification method.", "enum": ["email", "SMS", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "Lista över roller som tilldelats användaren.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["användarnamn", "lösenord", "e-post"] }

Det här exemplet innehåller följande entiteter:

username – En strängtyp med begränsning för minsta och högsta längd.
password – En strängtyp med en minsta längd och ett visst format (lösenordet anger att säker hantering krävs).
e-post – en strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum – En strängtyp med exempel som anger datumets format.
preferences – En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och meddelanden), inklusive en boolesk med ett standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roles – En matristyp där varje objekt är en sträng som är begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i matrisen "obligatoriskt".

I det här exemplet har entiteterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer en konsekvent struktur och namngivningskonvention. Följ dessa metodtips för att skapa väldefinierade entiteter som är enkla för AI-motorn att tolka och tillämpa.

Det här schemat resulterar i att JSON-format skickas för att ansluta AI Agent-startnoden som ser ut så här:

{ "användarnamn":"användarnamn-exempel", "lösenord":"lösenord-exempel", "e-post":"fake@example.com", "inställningar": { "nyhetsbrev":true, "meddelanden":"e-post, SMS" }, "roller":"användare" }

Webex Connect kanske inte får in inställningar och roller i vissa situationer eftersom de inte har angetts som obligatoriska i schemat.

Konfigurera MCP-klientåtgärd

MCP-klientfunktionen (Model Context Protocol) gör det möjligt för autonoma AI-agenter att ansluta direkt till verktyg och tjänster från tredje part utan att kräva specialbyggda API-integreringar. Detta effektiviserar hur agenter hämtar data och utför åtgärder under live-kundkonversationer.

Genom att konfigurera en MCP-klient kan dina AI-agenter:

Anropa automatiskt verktyg från tredje part under livekonversationer.
Hämta realtidsdata från externa system.
Utför åtgärder utan mänsklig inblandning.

Innan du börjar

Innan du konfigurerar MCP-åtgärden i Webex AI Agent Studio måste du:

Ha MCP-serverns URL, autentiseringstyp och autentiseringsuppgifter för de verktyg från tredje part som du vill ansluta.
Registrera MCP-appar på utvecklarportalen för Webex. Mer information finns i avsnittet Registrera agentappen i utvecklarportalen.
Auktorisera verktyget i Control Hub för din organisation. Mer information finns i avsnittet Etablera på Control Hub i utvecklarportalen.

MCP-åtgärder är skrivskyddade när de har skapats. Om du behöver ändra åtgärdsinställningarna måste du skapa en ny åtgärd.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Välj den AI-agent som du vill konfigurera MCP-åtgärden för. Du kan också skapa en ny autonom AI-agent. Mer information finns i avsnittet Skapa en autonom AI-agent .
3	Navigera till Åtgärder Tab. Klicka på +Lägg till åtgärder.
4	I popup-fönstret Lägg till åtgärder , under Bläddra bland åtgärder , väljer du Välj tillgänglig Då visas alla tillgängliga MCP-verktyg med providernamn och MCP-etikett.
5	Välj det MCP-verktyg du vill lägga till. Du kan lägga till flera MCP-verktyg när som helst. Klicka på Lägg till. Agenten har stöd för ett maximalt antal åtgärder som definieras i organisationens konfiguration.

Nästa steg

När ett MCP-verktyg har lagts till fyller systemet automatiskt i följande information från MCP-serverdefinitionen:

Åtgärdsnamn (namn på MCP-verktyg)
Beskrivning
Indataenheter (obligatoriska fält och datatyper)

Om du behöver ändra någon av dessa uppgifter måste du uppdatera MCP-serverdefinitionen i registrerings- eller etableringsfasen. Ändringar synkroniseras automatiskt till AI Agent Studio via aviseringar.

Kontrollera MCP-verktygets status

När du har lagt till en MCP-åtgärd verifierar du dess status i åtgärdslistan:

Verktygets namn, beskrivning och serverinformation
Inmatningsparametrar som skickas till verktyget
Utdata som returneras av verktyget
Körningstillstånd (lyckat eller misslyckat)
Svarstid (i millisekunder)
Servernamn och ID
Transaktion ID

Begränsningar

Var medveten om följande begränsningar:

Åtkomstkontroll på gruppnivå stöds inte. MCP-verktygsåtkomst hanteras endast på organisationsnivå.
MCP-åtgärder är skrivskyddade när de har skapats i AI Agent Studio. Om du vill uppdatera en åtgärd skapar du en ny.
Maximalt antal åtgärder per agent definieras av organisationens konfiguration. Kontakta administratören om du vill ha mer information.

Skapa en anpassad överföringsåtgärd

Den anpassade överföringsfunktionen gör det möjligt att överföra samtal från en AI-agent till en annan AI-agent eller till en mänsklig agent för att säkerställa en sömlös kundupplevelse. I stället för att skapa en enda komplex agent kan du skapa flera mini-AI-agenter som hanterar olika uppgifter. Du kan sedan använda alternativet för anpassad överföringsåtgärd för att överföra samtalet till en annan AI-agent eller mänsklig agent, vilket förbättrar agenternas effektivitet.

Funktionen för anpassade överföringsåtgärder är för närvarande i betaversion.

Innan du börjar

Skapa de autonoma AI-agenter som krävs för att överföra samtal.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Gå till Konfigurationer > Åtgärder Tab.
3	Klicka på listrutan Skapa ny .
4	På sidan Skapa en överföringsåtgärd anger du följande information: I avsnittet Allmän information anger du följande information: Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel FavoritdestinationHandover Överföringsvillkor – Beskriv villkoret för överföringen. Om kunden till exempel anger sin favoritdestination överför du samtalet till en annan agent. Välj ett av följande alternativ i rutan Välj hur du vill tilldela en agent: Välj en AI-agent Ange anpassad logik för att tilldela en människa eller AI-agent. Klicka på +Ny inmatningsenhet. På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Enhetens namn Typ av enhet Beskrivning av enhet Exempel på entiteter Klicka på Lägg till.

Nästa steg

Den anpassade överföringsåtgärden visas på sidan Åtgärder.

Konfigurera kunskapsbas

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent.

1	På sidan Dashboard klickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Kunskap Tab.
3	Välj den kunskapsbas som krävs i listrutan. Vi rekommenderar starkt att du väljer en kunskapsbas som använder samma språk som din AI-agent för optimala prestanda. Om du vill navigera till den valda kunskapsbasen väljer du Hantera kunskapsbas i listrutan. Om du vill koppla bort kunskapsbasen från AI-agenten väljer du Ingen i listrutan. Om du vill skapa en ny kunskapsbas väljer du +Lägg till ny i listrutan. Mer information finns i Skapa kunskapsbas för AI-agent. När du har mappat en kunskapsbas till en AI-agent kan du inte associera samma kunskapsbas med en annan AI-agent.
4	Klicka på Spara ändringar.
5	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent.

Konfigurera konversationsinställningar

I det här avsnittet beskrivs hur du konfigurerar AI-agentens språk och röst, väljer en svarsstil, lägger till anpassade ord för igenkänning och hanterar hur AI-agenten hanterar pauser eller avbrott under konversationer.

Innan du börjar

Kontrollera att du är inloggad i Webex AI Agent Studio.
Kontrollera att du har skapat den autonoma AI-agenten.

1	På sidan Dashboard klickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	På konfigurationssidan för AI-agenten navigerar du till Configuration > Conversation Tab.
3	Konfigurera inställningarna för språk- och svarsformat : Språk: Konfigurera önskat språkalternativ baserat på den valda AI-motorn för AI-agenten (när du skapar agenten eller uppdaterar AI-agentprofilen): För Webex AI Pro 1.0-motorn är standardspråket inställt på `engelska`. Välj önskat språk i listrutan. En lista över språk som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds. För Webex AI Pro-US 1.0-motor är engelska det enda språket som stöds som standard. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Svarsstil: Välj önskad svarsstil för hur AI-agenten svarar kunder. Aktiva - snabba bekräftelser före ett substantiellt svar: Ger snabba bekräftelser innan du ger ett fullständigt svar. Det betyder att agenten först säger något som "Jag förstår ditt svar" eller "Jag förstår", vilket hjälper till att försäkra kunden om att deras input mottogs innan han går vidare till ett detaljerat svar. Direkt – liten fördröjning, returnerar bara substanssvaret: Agenten väntar en stund och svarar sedan med endast substanssvaret, utan någon inledande bekräftelse. Markera kryssrutan Inkludera avvikelser om du vill lägga till fyllmedel som "umm" eller "liknande" för att få agenten att låta mer mänsklig och relaterbar.
4	Konfigurera inställningarna för röstkanalen : Röst: Välj önskad röst för AI-agenten i listrutan Välj röst , baserat på vald AI-motor och konfigurerat språk. En lista över röster som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds. För Webex AI Pro 1.0-motorn är `standardrösten för engelska en-US-Jennifer`. Om du vill använda ett annat språk eller en annan röst väljer du önskat språk i föregående steg. De tillgängliga rösterna för det språket visas sedan i listrutan. För Webex AI Pro-US 1.0-motorn är `standardrösten för engelska en-US-Jess`. För närvarande kan du bara byta till andra engelska röster. Uppläsningshastighet: Ange det numeriska värdet för att öka eller minska hastigheten/hastigheten för talutmatning. Giltiga värden är mellan 0,7 och 1,2, med standardvärdet 1,0 för normal hastighet. Den här inställningen åsidosätter talhastigheten som konfigurerats i flödesdesignern. Extrema värden nära den lägsta eller högsta talhastigheten kan påverka kvaliteten på det genererade talet.
5	Konfigurera anpassad vokabulär. Ange ord eller fraser avgränsade med kommatecken (upp till 100 ord eller fraser). Genom att lägga till ett anpassat ordförråd kan AI-agenten bättre känna igen och svara på specifika termer, namn eller branschspecifika språk som är relevanta för ditt användningsfall.
6	Konfigurera inställningarna för fördröjningar och avbrott: Växla alternativet Tillåt kunden att avbryta för att aktivera eller inaktivera kunder som talar över agenten. Om du aktiverar det här alternativet kan uppringare avbryta agenten utan att vänta på en paus. Justera skjutreglaget Känslighet för slut på tal för att ställa in hur snabbt agenten svarar när uppringaren slutar prata. Giltiga värden är 500 ms (aggressiv) till 2000 ms (avslappnad) med standardvärdet 500 ms (aggressiv). Ange tidsgränsen för uppfyllelse (i sekunder) om du vill ange en tidsgräns för utförandet av uppgiften och stoppa uppgiften med våld. Giltiga värden är mellan 10 och 30 sekunder med standardvärdet 30. Ange timeout # TURN (i millisekunder) för att ange hur länge systemet ska vänta innan det kontrollerar om kunden har pratat färdigt. Giltiga värden är 750 och 3000 millisekunder med standardvärdet 1500. Ange timeout för ingen inmatning (i sekunder) för att ställa in maximal väntetid på kundindata innan systemet antar att kunden inte svarar. Giltiga värden är mellan 10 och 30 med standardvärdet 10.
7	Konfigurera inställningarna DTMF : Ange tidsgränsen mellan två siffror (i sekunder). Detta anger hur länge AI-agenten väntar på nästa DTMF-indata från kunden innan han fortsätter med konversationsflödet. Standardvärdet är 5 sekunder. Värdet kan variera från 2 till 10 sekunder. Ange avslutningstecknet som kunden kan använda för att indikera slutet på DTMF-indata. Avslutningstecknet kan vara antingen #eller . Ange Maxlängd* (i tecken) för att ställa in maximal tillåten längd för DTMF indata från kunder. Standardvärdet är 16 tecken. Värdet kan vara mellan 8 och 32 tecken.
8	Klicka på Spara ändringar. Du kan förhandsgranska konversationsupplevelsen innan du publicerar ändringarna, och samma konversationsinställningar gäller för röstförhandsgranskningen.
9	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent.

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, när du redigerar och efter distributionen av agenten.

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort blir alternativet Förhandsgranskning för AI-agenten synligt. Klicka här om du vill öppna förhandsgranskningen av AI-agenten.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna AI-agenten. Alternativet Förhandsgranskning är alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan. Du kan använda det här alternativet för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att kontrollera AI-agentens svar och se till att de fungerar korrekt.

Du kan också minimera förhandsgranskningswidgeten, tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att testa AI-agenten.

Förhandsgranska chattkonversation

Med chattförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0 eller Webex AI Pro-Europe 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer endast på engelska.
2	Klicka på Starta en chatt. AI-agenten visar ett standardvälkomstmeddelande för att initiera interaktionen.
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Retur.
4	Du kan sedan se och utvärdera svaret från AI-agenten. Om du vill starta en ny chattkonversation eller chattsession klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet.

Förhandsgranska röstkonversation

Med röstförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via rösten.

Du behöver webbläsarbehörighet för att förhandsgranska röstkonversationer. När du uppmanas av din webbläsare, se till att klicka på "Tillåt" för att aktivera den åtkomst som krävs. Vi rekommenderar att du använder följande webbläsare:
- Safari på macOS
- Chrome på Windows
Använd ett headset för bästa upplevelse. När en uppringare avbryter AI-agenten (via inbrytning) upptäcker AI-agenten talet, stoppar uppmaningen om att det ska spelas upp och bearbetar uppringarens indata därefter – detta fungerar bara optimalt när du använder ett headset.
När du inte använder ett headset ska du undvika att ställa in volymen på 100 %.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0-motor kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0-motor eller Webex AI Pro-Europe 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer endast på engelska.
2	Klicka på Starta ett samtal. Samtalet initieras med AI-agenten, som spelar upp ett standardvälkomstmeddelande för att påbörja interaktionen. Du kan också se den direktsända transkriptionen av konversationen i widgeten.
3	Röst din fråga. Medan du pratar kan du se liveutskriften av konversationen. Om du vill stänga av rösten medan du interagerar klickar du på Stäng av.
4	För din fråga kan du sedan höra och utvärdera svaret från AI-agenten.
5	Avsluta samtalet genom att klicka på Avsluta samtal.

Publicera din autonoma AI-agent

När du har konfigurerat och förhandsgranskat AI-agenten kan du publicera agenten så att den visas live.

Innan du börjar

Skapa den autonoma AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Publicera.
2	På skärmen Publicera ändringar anger du versionsnamnet och klickar på Publicera. Du kan visa information om versionen på sidan Historik . Mer information finns i avsnittet Historik .

Visa sessioner och historik för autonoma AI-agenter

Du kan visa information om sessioner som upprättats med kunderna och historiken för de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten.

Sessioner

På sidan Sessioner finns ett omfattande register över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. Så här kommer du åt sessioner:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa sessionsinformation för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Sessioner.

Sidan Sessioner visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Den här informationen är användbar för att granska, analysera och förbättra AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessioner/rum som skapats för AI-agenten. Tabellen sidnumreras om det finns fler rader än vad som ryms på en skärm. Vilket som helst av fälten i tabellen kan sorteras eller filtreras med hjälp av avsnittet Förfina resultat till vänster. Fälten representerar följande information om en viss session:

Sessions-id – unikt rums-id eller sessions-id för en konversation.
Konsument-ID – ID för konsumenten som interagerade med AI-agenten.
Kanaler – Kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterad vid – Tidpunkt då rummet stängdes.
Rumsmetadata – Innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Dölj testsessioner – Om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan med livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – för att filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agenten överlämnas visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – för att filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – För att filtrera de nedröstade sessionerna.

Visa sessionsinformation

Så här visar du information om sessionen:

Klicka på en enskild rad i sessionstabellen om du vill se en detaljerad vy över sessionen. Om sessionen är låst måste du ha behörighet att dekryptera sessionen.
Klicka på dekryptera innehållet för att visa sessionsdata.

Knappen Dekryptera innehåll visas bara om du har dekrypteringsåtkomst i AI-agentstudioprogrammet.
Systemet visar följande sessionsinformation:
- Visar en transkription av alla sessioner i kronologisk ordning, vilket ger sammanhang för konversationen. Använd sökfältet för att snabbt hitta en specifik konversationstranskription. Detta gör att du enkelt kan navigera i långa interaktioner utan att behöva bläddra manuellt genom hela texten.
- Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
  - AI-agentens funktion för inbrytningsidentifiering identifierar fall där en användare avbryter eller talar under ett pågående agentyttrande. Till exempel när AI-agenten svarar med "Jag har kontrollerat ditt konto och ditt saldo är...", och användaren avbryter med "Okej.", identifierar AI-agenten dessa användarindata. Följaktligen stoppar det omedelbart sitt nuvarande yttrande, vilket förhindrar att det avsedda meddelandet fullbordas helt.
  - AI-agentsvaret visas med meddelandebubblan "Användaravbrott upptäcktes" i sessionstranskriptionen och meddelar AI-agentutvecklare om den specifika agentprompten som avbröts och den exakta avbrottspunkten.
  - Avsnittet Svar avbrutet i den högra panelen ger en detaljerad uppdelning av inbrytningshändelsen. Den visar till exempel det fullständiga, avsedda AI-agentsvaret (till exempel "Jag har kontrollerat ditt konto och ditt saldo är fem tusen dollar."). Den identifierar också "Ospelat innehåll" (till exempel "fem tusen dollar"), vilket uttryckligen anger den del av AI-agentens svar som undertrycktes eller trunkerades på grund av användarens avbrott i realtid.
    
    För närvarande är "Ospelat innehåll" endast tillgängligt för uppfyllande svar. Det kommer snart att utvidgas till allmänna uppmaningar.
- För motsvarande svar visar den högra panelen avsnittet Utförda åtgärder med följande information:
  - Åtgärd för agentöverföring
  - Platsfyllning och uppfyllande relaterat till alla åtgärder
  I avsnittet Allmän information finns detaljerad information om var och en av åtgärderna.
  
  Använd knappen Expandera alla för att expandera transaktionen. Den högra panelen visar också detaljer om kunskapsanvändningen med detaljer om dokumentnamn och filer som laddats upp.

Historik

På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten. Så här visar du historiken för en viss agent:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa historiken för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Historik.

Sidan Historik visas med följande flikar:

Versionshistorik – Klicka på Versionshistorik Tab om du vill visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten.
Ändringsloggar – Klicka på Ändringsloggar Tab om du vill visa de ändringar som gjorts i AI-agenterna.

Versionshistorik

När du publicerar den autonoma AI-agenten sparas en version av den autonoma AI-agenten som är tillgänglig i versionshistoriken Tab. Du kan visa de olika versionerna av AI-agenten från Versionshistorik Tab.

Versionsbeskrivning – En kort beskrivning av AI-agentens version.
AI-motor – AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Uppdaterad vid – Datum och tid då versionen skapades.
Åtgärder – Gör att du kan utföra följande åtgärder på AI-agenten:
- Läs in som utkast – alla ändringar på AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Exportera – Använd för att exportera AI-agenten.

Ändra loggar

Ändringsloggarna Tab spårar de ändringar som gjorts i den autonoma AI-agenten. Du kan visa information om ändringarna under de senaste 35 dagarna. Ändringsloggar Tab visar följande information:

Användare med administratörs- eller AI-agentutvecklarroller kan bara komma åt ändringsloggarna Tab. Användare med anpassade roller som har behörigheten Hämta granskningslogg kan också visa granskningsloggarna.

Uppdaterad vid – Data och tidpunkt för ändringen.
Uppdaterad av – namnet på användaren som införlivade ändringen.
Ändra plats – Det specifika avsnitt i AI-agenten där ändringen gjordes.
Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med sökalternativen Uppdaterad av, Ändra plats och Beskrivning . Du kan sortera loggarna baserat på fälten Uppdaterad på och Uppdaterad efter .

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med hjälp av analyser

Avsnittet AI-agentanalys ger en grafisk representation av nyckelmåtten för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Så här genererar du analyser för den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten på instrumentpanelen .
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

I det första avsnittet visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Dagliga genomsnittliga sessioner.
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Dagliga genomsnittliga meddelanden.

Det andra avsnittet visar statistik om användarna. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare.

I det tredje avsnittet visas AI-agentsvaren och agentöverlämningarna.

Konfigurera skriptad AI-agent

Skriptade AI-agenter förbättrar funktionerna för att skapa agenter utan kod i Webex AI Agent Studio-plattformen. De möjliggör konversationer med flera varv och samlar in relevant data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Köra enkla kommandon – Följ instruktionerna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbetar data – manipulera och transformera data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – Kommunicera med och styr andra lösningar.

Skriptade AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en korpus av frågor och svar. Skriptad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar. Den här funktionen är användbar i scenarier där:

Specifika kunskaper krävs – agenten måste svara på frågor inom en fördefinierad domän.
Konsekvens är viktigt – Agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet krävs – agentens svar begränsas av informationen i utbildningskorpusen.

Skapa en skriptad AI-agent

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på + Skapa agent på instrumentpanelen.
3	På skärmen Skapa en AI-agent väljer du Börja från början och klickar på Nästa. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen till `Skriptad`. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt. Mer information om mallarna finns i Använda AI-agentmallar.
4	Välj Typ av skriptad agent.
5	Ange följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj en AI-motor i listrutan. De alternativ som finns är: Webex AI Agent Pro 2.0 (med Swiftmatch) – det här är standardalternativet. Webex AI Agent Pro 1.0 (med Swiftmatch) Webex AI Agent Pro 1.0 (med Mindmeld) Mer information om varje AI-motors funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter .
6	Klicka på Skapa. Nu har du skapat den skriptade AI-agenten som nu är tillgänglig på instrumentpanelen . Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilket inkluderar både skriptade och autonoma typer. I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsvisning Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i Uppgifter på AI-agentkort. Du kan också importera AI-agenterna. Mer information finns i Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera den skriptade AI-agenten.

Konfigurera skriptad AI-agent

Följande avsnitt vägleder dig om hur du konfigurerar skriptad AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Konfigurera skript
Konfigurera agentöverlämning
Konfigurera språk och röst

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Configurations > Profile Tab och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs. Beskrivning – Ange information om AI-agenten. Tidszon – välj tidszon i listrutan. URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Ange ett anpassat felmeddelande för server- eller proxyfel. AI-motor – Visar den valda AI-motorn. Du kan uppdatera AI-motorn genom att klicka på ikonen bredvid listrutan. Mer information finns i Uppdatera inställningarna för AI-motorn.
3	Klicka på Spara ändringar.
4	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Uppdatera inställningarna för AI-motorn

Skriptade AI-agenter använder AI-motorer (som drivs av maskininlärning) för att förstå och svara på kundfrågor. Här är en snabb översikt över de AI-motorer som används:

Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch) – En snabb och lätt träningsmotor som stöder flera språk.
Webex AI Pro 1.0 (med Mindmeld) – Ett avancerat ramverk för att skapa högkvalitativa konversationsflöden med olika NLU-funktioner (Natural Language Understanding).

Så här ändrar du AI-motorn för AI-agenten:

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Navigera till Konfigurationer > Profil Tab.

3

Klicka på ikonen bredvid AI-motorn.

4

På sidan Hantera AI-motor konfigurerar du följande fält:

Träningsmotor – Välj den AI-motor som krävs i listrutan.

Att träna en AI-agent med modellen Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch) kan ta något längre tid än modellen Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).

Slutledning – Ange följande information:

Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att visa ett svar, under vilket ett återställningssvar visas. Observera att om du byter AI-motor ändras standardvärdet för den här inställningen.

Tabell 1. Återgångspoängvärden för AI-motorer
AI-motor	Värdeintervall	Standardvärde	Inmatningsmetod
Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)	-0.1, -0.05, 0.0, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2	0.05	Välj ett fördefinierat värde i listrutan.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)	0 till 1	0.3	Ange ett giltigt värde i textrutan.

Skillnad i poäng för partiell matchning – Det minsta gapet mellan konfidensnivåerna för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas. Observera att om du byter AI-motor ändras standardvärdet för den här inställningen. För båda motorerna är poängen 0 -1.

Tabell 2. Partiella matchningspoängvärden för AI-motorer
AI-motor	Värdeintervall	Standardvärde	Inmatningsmetod
Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)	0—1	0.02	Ange ett giltigt värde i textrutan.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)	0—1	0.05	Ange ett giltigt värde i textrutan.

I de flesta fall räcker standardtröskelvärdet. För användningsfall som kräver anpassning validerar du alternativa återställningströskelvärden med hjälp av testfunktionen och väljer det intervall som fungerar bäst baserat på de tillagda exemplen.

Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch) använder två poäng: en likhetspoäng och en partiell matchningspoäng för att bestämma avsiktsmatchningar. En avsikt anses vara en matchning om dess poäng är över 0,05.

Partiell matchning: Om två eller flera avsikter har poäng över 0,05 och skillnaden mellan deras poäng är mindre än eller lika med 0,02, utlöser AI-agenten en partiell matchning och ber användaren att klargöra mellan alternativen.
Säker matchning: Om skillnaden mellan de två bästa avsiktspoängen är större än 0,02 identifierar systemet avsikten med högst poäng som den potentiella matchningen.

Avancerade inställningar – Ange följande information:
- Utöka sammandragningar – Markera det här alternativet om du vill konvertera sammandragningar i träningsdata och konsumentfrågor till fullständiga formulär för bättre noggrannhet. Det här alternativet är tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch) och Webex AI Pro 1.0 (med Mindmeld).
- Stavningskontroll i slutledning – Markera det här alternativet om du vill identifiera och åtgärda stavfel innan du bearbetar texten. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorerna.
- Prioritera platsfyllning – Markera det här alternativet om du vill prioritera platsfyllning framför avsiktsidentifiering. Det här alternativet är tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch) och Webex AI Pro 1.0 (med Mindmeld).
- Entitetsroller – Markera det här alternativet om du vill aktivera olika roller för en enskild entitet. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Mindmeld).
- Resultat som lagras per meddelande – Ange antalet transaktioner (som AI-agenten har beräknat konfidenspoäng för) som ska visas under Transaktionsinformation i sessionerna. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorerna.
- Flerspråkig modell – Välj modell i listrutan för att aktivera flerspråkig slutsatsledning. Konfigurera mer än ett språk för en AI-agent för att aktivera det här alternativet och det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Vektormodell – Välj vektormodell i listrutan för att förbättra AI-agentens noggrannhet. Den här funktionen är endast tillgänglig för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Ta bort stoppord – Markera det här alternativet om du vill ta bort stoppord under träning och slutsatsledning. Den här funktionen är endast tillgänglig för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Ta bort specialtecken – Markera det här alternativet om du vill ta bort specialtecken från kundernas frågor för bättre svar. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Ersätt entiteter i slutledning – Markera det här alternativet om du vill ersätta entitetsvärden i träningsdata och inferens med entitets-id:n. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Wordform-expansion – Markera det här alternativet om du vill utöka träningsdata med ordformer (till exempel pluralformer, verb och så vidare), tillsammans med synonymerna i data. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).

5

Klicka på Uppdatera om du vill ändra AI-agentens AI-motorinställningar.

6

Klicka på Spara ändringar för att uppdatera AI-motorinställningarna.

Konfigurera skript

Skript är byggstenarna som driver din AI-agents förståelse och svar. I det här avsnittet beskrivs tre huvudkomponenter:

Avsikter fångar de olika mål eller åtgärder som användarna vill uppnå när de interagerar med din AI-agent. Mappning av användaravsikter gör det möjligt för AI-agenten att känna igen och svara på lämpligt sätt på användarförfrågningar. Information om hur du skapar en avsikt finns i Skapa en avsikt.
Entiteter är den specifika information som AI-agenten behöver extrahera från användarindata. Dessa inkluderar datum, produktnamn eller anpassade värden som är unika för kundens användningsfall. Entiteter är viktiga variabler som AI-agenten måste förstå för att uppfylla användarbegäranden effektivt. Information om hur du skapar en entitet finns i Skapa en entitet.
Svaren är AI-agentens noggrant utformade svar på användarförfrågningar. De dikterar hur din AI-agent kommunicerar med användarna efter att ha förstått deras avsikt och samlat in nödvändiga enheter. Information om hur du skapar ett svar finns i Skapa ett svar.

Tillsammans skapar komponenterna smidiga och ändamålsenliga konversationer mellan agenten och användarna. Mer information finns i Förstå avsikter, entiteter och svar i AI Agent Studio.

Skapa en avsikt

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Konfigurationer > skript > avsikter.
3	Klicka på +Skapa avsikt.
4	På skärmen Lägg till en ny avsikt anger du följande information: Avsiktsnamn – Ange ett namn för avsikten. Beskrivning av avsikt – Ange en tydlig och kortfattad beskrivning av avsikten. Om du vill optimera AI-agentens prestanda anger du en beskrivande fras i stället för bara ett eller två ord. Det här fältet är obligatoriskt och gäller endast förWebex AI Pro 2.0-motorn (Swiftmatch). Om du byter från Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch) -motor till Webex AI Pro 2.0-motor (Swiftmatch) måste du ange en beskrivning för att lösa eventuella valideringsfel. Om skadligt innehåll upptäcks i avsiktsbeskrivningen visas en allmän varning och du kan inte spara ändringarna förrän innehållet har tagits bort eller korrigerats. Inställningar – Aktivera och inaktivera följande inställningar för avsikten: Återställ platser när de är klara – Aktivera för att återställa platsvärdena som samlats in i konversationen när avsikten är klar. Om den här växlingsknappen är inaktiverad behåller facket de gamla värdena och visar samma svar. Avsluta konversation – Aktivera för att stänga sessionen efter den här avsikten. Webex Connect- och röstflöden kan använda detta för att avsluta en konversation med kunder. Kontext – Ange in- och utträdeskontexter för avsikten. Mer information finns i Kontexter. Inmatningskontext – Ange önskad inmatning i textrutan och tryck på Enter eller Retur för att lägga till postkontexten. Du kan konfigurera högst 5 inmatningskontexter för en viss avsikt. Inmatningskontexter styr om en avsikt kan matchas med kundfrågan baserat på sessionens aktiva kontext. Avsluta kontext – Ange önskad inmatning i textrutan och tryck på Enter eller Retur för att lägga till avslutningskontexten. Du kan konfigurera högst 15 avslutningskontexter för en viss avsikt. Avslutningskontexter styr de aktiva kontexterna för en session. Avsikt och yttranden – Lägg till ett yttrande eller en fras för att fastställa avsikten och klicka på +Lägg till. Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch) -motorn kräver minst `10 yttranden` per avsikt. Det här antalet beräknas för alla konfigurerade språk inom avsikten. När du byter från Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch) -motor till Webex AI Pro 2.0-motor (Swiftmatch) måste du uppfylla detta minimum på 10 yttranden för att lösa valideringsfelet. Om skadligt innehåll upptäcks i yttrandena visas en allmän varning och du kan inte spara ändringarna förrän innehållet har tagits bort eller korrigerats. Generera varianter – Om du vill att systemet ska generera yttranden automatiskt baserat på avsikten klickar du på Generera varianter. I dialogrutan Generera varianter beskriver du din avsikt att generera relevanta träningsdata eller yttranden. Ange antalet varianter som ska genereras och välj hur kreativ du vill att den underliggande LLM ska vara när du genererar dessa varianter. Klicka på Generera. Lägg till entiteter som platser – Om det finns några entiteter i de tillagda yttrandena kommenteras de automatiskt i yttrandena och visas i avsnittet Slots . Du kan välja den del av yttrandet som en plats för den avsikten och välja en redan skapad entitet eller skapa en ny entitet. Avsikten kräver minst 3 yttranden och 2 platsanteckningar för träning med den aktuella AI-motorn. Varje fack visar följande: Platser (valfritt) – Länka enheterna för platsfyllningen. Detta säkerställer att AI-agenten samlar in all nödvändig information. Klicka på +Länka om du vill länka en entitet till avsikten. Om det inte finns någon entitet i listan visas inte alternativet +Länk . Information om hur du skapar en entitet finns i avsnittet Skapa en entitet . Följande platsinformation visas och du kan konfigurera nya försök och svar för den önskade platsen: Namnet på den länkade enheten. Obligatoriskt – Markera kryssrutan för att avgöra om det krävs för att avsikten ska kunna slutföras. Återförsök – Ange antalet nya försök som AI-agenten försöker få platsvärdet från kunden. Svar – Välj svar för platsen i listrutan. Om du vill skapa ett nytt anpassat svar klickar du på +Skapa nytt. Konfigurera följande inställningar: Aktivera värdena för Uppdatera plats om du vill uppdatera platsvärdet under samtalet med kunden. AI-agenten tar hänsyn till det senast ifyllda värdet i facket för att bearbeta data. Om du aktiverar den här funktionen uppdaterar systemet värdena för fyllda platser när kunder lämnar ny information för samma platstyp. Aktivera Ge förslag på platser för att ge förslag på platsfyllning och alternativa platsvärden i det slutliga svaret, baserat på kundinmatning. Svar – I avsnittet Svar väljer du det svar som du vill ska returneras till kunderna när avsikten har slutförts. När du har valt klickar du på Visa innehållet i det valda svaret för att visa svarsinnehållet. Om du vill lägga till ett nytt anpassat svar klickar du på +Skapa nytt för att skapa ett nytt svar. Mer information finns i Skapa ett svar.
5	Klicka på Lägg till för att skapa en avsikt.
6	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Skapa en entitet

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Konfigurationer > Skript > entiteter.
3	Klicka på+Skapa entitet.
4	I fönstret Skapa entitet anger du följande fält: Enhetsnamn – ange enhetens namn. Enhetstyp – välj en enhetstyp i listrutan. Ange ett värde i det ytterligare fältet, om det visas, baserat på den valda entitetstypen. Om AI-agenten har svårt att identifiera en persons namn med entitetstypen `Personnamn` kan du prova att använda entitetstypen `Fritt formulär` för bättre igenkänning. Om AI-agenten inte känner igen indata som förväntat när du använder `Regex` - eller `alfanumeriskt` enhetsvärde med blanksteg i teckenklassen (till exempel `^[a-zA-Z 0-9]+$`) kan du prova att använda entitetstypen `Friform` för bredare matchning. Om du föredrar att använda `Regex-` eller `alfanumeriska` enhetsvärden med blanksteg kan du avmarkera alternativet "Ersätt enheter i slutledning" i de avancerade motorinställningarna.
5	Klicka på Spara ändringar. Du kan använda alternativen Redigera och Ta bort i kolumnen Åtgärder för att utföra relaterade åtgärder. Du kan bara redigera entitetsnamnet och inte entitetstypen.

Skapa ett svar

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Konfigurationer > Skript > svar. Systemet tillhandahåller villkorliga standardsvar för webbkanalen som du kan använda för kundinteraktioner. Du kan också använda ikonen Redigera i varje svar för att ändra svarsinställningarna. Du kan inte ta bort standardsvar och webbkanal.
3	Om du vill skapa ett anpassat svar klickar du på +Skapa svar. Skärmen Lägg till ett nytt svar visas.
4	På skärmen Lägg till ett nytt svar anger du det nya svarsnamnet.
5	För det konfigurerade språket kan du också lägga till ett villkorligt svar genom att klicka på Lägg till villkor. Ange villkorets namn och klicka på Skapa. Klicka på villkoret och gå till avsnittet Regler , ange OM- och ELLER-variabelvillkoren efter behov. I fältet Vänster variabel väljer du svarsvariabeln i listrutan. Mer information om svarsvariabler finns i tabellen Lista över vanliga svarsvariabler . Den här tabellen innehåller en lista över variabler som du kan använda i det här fältet för att definiera regler. Dessa variabler kan också användas för att anpassa AI-agentsvar. Välj lämplig operator för att köra regeln. Välj datatyp i listrutan. Datatyper fylls i baserat på den valda operatorn. I fältet Höger variabel anger du svarsvariabeln. Den typ av variabelvärde som syntaxen i den vänstra variabeln måste matcha med. Det här fältet visas bara när du ställer in operatorn på något av följande värden – Lika med, Inte lika med, In, Större än, Mindre än. Du kan också använda listan med variabler för att definiera regler i rätt variabel av typen villkorligt svar om du anger `Datatyp` till `Variabel`. Klicka på Åtgärder för att skapa ett svar för den definierade regeln. I avsnittet Åtgärder kan du konfigurera svaret som ska visas för kundfrågan när regeln är uppfylld. Så här lägger du till ett svar för webbkanal (standard): Välj svarstyp i den högra rutan. De svarstyper som stöds är Text, Carousel, Quick Reply, Image, Video, Audio och File. Konfigurera de obligatoriska inställningarna för den valda svarstypen. Information om hur du konfigurerar olika svar för Web (standard) finns i avsnittet Konfigurera svarstyper . Så här lägger du till ett svar för de andra kanalerna: Klicka på + bredvid Webb (standard). Välj önskad kanal i listrutan. De kanaler som stöds är Messenger, SMS, WhatsApp, Apple Messages for Business, RCS och Voice. Välj svarstyp för den valda kanalen i den högra rutan. Information om svarstyper som stöds för olika kanaler finns i avsnittet Svarstyper som stöds för kanaler . Konfigurera nödvändiga inställningar för den valda svarstypen. Information om hur du konfigurerar olika svar finns i avsnittet Konfigurera svarstyper .
6	Klicka på Skapa för att skapa ett svar.

Konfigurera svarstyper

I Svarsdesignern kan du konfigurera kanalspecifika svar för avsikterna. Mer information om hur du skapar ett svar finns i avsnittet Skapa ett svar .

Mer information finns i följande avsnitt:

Konfigurera textsvarstyp
Konfigurera carousel-svarstyp
Konfigurera svarstyp för snabbsvar
Konfigurera svarstyp för avbildning
Konfigurera videosvarstyp
Konfigurera ljudsvarstyp
Konfigurera filens svarstyp
Konfigurera svarsknappens svarstyp
Konfigurera svarstyp för listmeddelanden
Konfigurera svarstyp för numrerad lista
Konfigurera svarstyp för listväljare
Konfigurera svarstyp för tidsväljaren
Konfigurera mediesvar
Konfigurera svarstyp för avancerade länkar
Konfigurera formulärsvarstyp
Konfigurera svarstyper för anpassade händelser

Konfigurera textsvarstyp

Du kan konfigurera textmeddelanden som svar för alla kanaler. Så här lägger du till en textsvarstyp för den valda kanalen (standard eller anpassad):

1	För den valda kanalen väljer du Textsvarstyp .
2	Ange textmeddelandet i textrutan Variant . Du kan anpassa agentsvaren med hjälp av variabler som tas emot från kanalen eller samlas in från kunder under konversationen. Du kan också ange `${` för att välja önskad variabel i textområdet.
3	Om du vill lägga till flera varianter klickar du på Lägg till variant och skriver textmeddelandet.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera carousel-svarstyp

Du kan konfigurera carousel-svar för webb- (standard) och Messenger-kanaler. Varje carousel-svar kan innehålla en bild, en beskrivning och upp till tre knappar. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Carousel i den högra rutan. Det rika karusellkortet visas.
2	Klicka på Konfigurera för att visa eller redigera bildens URL. Som standard visas bildens URL i systemet.
3	Ange titel och beskrivning (valfritt) för kortet.
4	Om du vill skicka en konfigurerad nyttolast till AI-agenten och anropa motsvarande svar för avsikten klickar du på + Lägg till snabbsvar. Välj typen Text och ange text och nyttolast/identifierare. Klicka på Klar. För URL-omdirigering väljer du typen av URL-knapp (gäller endast för webbkanal), anger texten och URL:en och klickar på Klar. Klicka på Förnya nu om du vill ändra omdirigering av text och URL.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för snabbsvar

Du kan konfigurera snabbsvar för webbkanaler (standard), SMS, Messenger, Apple Messages för företag och RCS. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Snabbsvar i den högra rutan.
2	Ange snabbsvarsmeddelandet för avsikten.
3	Om du vill skicka en konfigurerad nyttolast till AI-agenten klickar du på + Lägg till snabbsvar. Välj typen Text och ange text och nyttolast/identifierare. Klicka på Klar för att lägga till ett snabbtextsvar. Vid omdirigering av webbadresser väljer du typ av URL-knapp (gäller endast webbchatt), anger texten och URL:en och klickar på Klar.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret. En partiell matchning inträffar när det finns osäkerhet om inkommande användarfrågor. AI-agenten svarar med avsikter som ligger nära användarfrågan som alternativ. Svar på partiella matchningar visas för webben.

Konfigurera svarstyp för avbildning

Du kan konfigurera bildsvar för webbkanaler (standard), Messenger och WhatsApp. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Bild i den högra rutan. Bildkortet visas med standardkonfigurationerna.
2	Uppdatera bildens URL.
3	Välj bildtyp (jpeg eller png).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera videosvarstyp

Du kan konfigurera videosvar för webbkanaler (standard), Messenger och WhatsApp-kanaler. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Video i den högra rutan. Videokortet visas med standardkonfigurationen.
2	Uppdatera videons webbadress.
3	Välj önskad videotyp (mp4).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera ljudsvarstyp

Du kan konfigurera ljudsvar för Web (standard) och WhatsApp. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Ljud i den högra rutan. Ljudkortet visas med standardkonfigurationen.
2	Uppdatera ljud-URL:en.
3	Välj ljudtyp (mp3 eller aac).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera filens svarstyp

Du kan konfigurera filen som ett svar för webb- (standard) och WhatsApp-kanaler. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Arkiv i den högra rutan. Filkortet visas.
2	Ange filens URL.
3	Välj filtyp. Filtyper som stöds är .html, .PDF, klartext, .jpeg, .png, .mp4, .mp3 och .aac.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarsknappens svarstyp

Du kan konfigurera svarsknappssvar för WhatsApp-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Svara knappen i den högra rutan.
2	Konfigurera rubrikinformationen (valfritt). Välj typ av rubrik – Text (får vara 20 tecken lång), Video, Bild, Dokument. Ange värdet beroende på vilken rubriktyp som valts.
3	Ange brödtexten. Det här fältet kan innehålla upp till 1024 tecken.
4	Ange sidfotstexten (valfritt). Det här fältet kan innehålla upp till 60 tecken.
5	Om du vill lägga till en ny svarsknapp klickar du på Lägg till, anger texten och nyttolasten och klickar på Klar Du kan konfigurera upp till tre svarsknappar (med en gräns på 20 tecken).
6	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för listmeddelanden

Du kan konfigurera listmeddelandena som svar för WhatsApp-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Lista meddelanden i den högra rutan.
2	Gå till Configuration Tab och konfigurera följande inställningar: (Valfritt) Konfigurera rubrikinformationen (kan vara 20 tecken lång). Ange brödtexten (får vara 1024 tecken lång). (Valfritt) Ange sidfotstexten (får vara 60 tecken lång). Ange listans rubrik.
3	Navigera till List Sections Tab och konfigurera följande inställningar: (Valfritt) Ange avsnittets namn (kan vara 24 tecken långt). Ange radrubriken (får vara 24 tecken lång). Ange rad-ID, som är en unik identifierare för varje rad som hjälper dig att identifiera användarnas val. Ange radbeskrivningen (får vara 20 tecken lång). Om du vill lägga till ett nytt avsnitt klickar du på Lägg till avsnitt.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för numrerad lista

Du kan konfigurera den numrerade listan som ett svar för WhatsApp-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Numrerad lista i den högra rutan.
2	Redigera standardtexten.
3	Klicka på +Lägg till listobjekt.
4	Konfigurera följande under knappen Text : Ange text och nyttolast/identifierare för att skicka nyttolasten till AI-agenten när användaren klickar på knappen. Klicka på Klar.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för listväljare

Du kan konfigurera svar på listväljare för meddelandekanalen i Apple Business. Gör så här:

1	Klicka på Listväljare i den högra rutan.
2	Gå till Konfiguration Tab och konfigurera följande inställningar: Ange listväljarens titel. (Valfritt) Ange förhandsvisningsbildens URL och välj bildstil (Ikon, Liten, Stor). Ange en beskrivning av listväljaren. Ange titel och beskrivning för svarsmeddelandet baserat på det valda listväljaralternativet.
3	Navigera till Lista avsnitt# Tab och konfigurera följande inställningar: Ange rubrik för objekten i listan. Ange rubrik för objekten i listan. Konfigurera följande inställningar i fältet Listobjekt : Ange bild-URL:en för listobjektet. Ange en titel. Ange identifieraren för ett objekt. När en användare väljer ett objekt skickas identifieraren till AI-agenten, som visar nästa steg. Ange en beskrivning av listobjektet. Om du vill lägga till ytterligare ett objekt klickar du på + ikonen. Om du vill ta bort ett objekt klickar du på ikonen Ta bort .
4	Om du vill lägga till ett nytt listavsnitt klickar du på Lägg till listavsnitt.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för tidsväljaren

Du kan konfigurera tidsväljarsvar för meddelandekanalen i Apple Business. Gör så här:

1

Klicka på Timerväljare i den högra rutan.

Gå till Configuration Tab och konfigurera följande:

Ange en rubrik för tidsväljaren.
(Valfritt) Ange förhandsvisningsbildens URL och välj bildstil (Ikon, Liten, Stor).
Ange beskrivningen.
Ange titel och beskrivning för svarsmeddelandet baserat på det valda tidsväljaralternativet.

2

Navigera till Händelseinformation Tab och konfigurera:

Ange händelsens titel.
Ange tidszonen för händelsen.
Konfigurera platser:
1. Ange datum och tid för plats1.
2. Ange varaktighet för fack1.
3. Ange identifierare för kortplatsen. När en användare väljer en plats skickas identifieraren till AI-agenten, som visar nästa steg.
4. Om du vill lägga till en ny plats klickar du på Lägg till plats.

3

Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera mediesvar

Du kan konfigurera mediesvar för meddelandekanalen i Apple Business. Gör så här:

1	Klicka på Media i den högra rutan.
2	Skriv texten.
3	Välj medietyp och ange URL-adressen.
4	Om du vill lägga till mer ok fick det klickar du på Lägg till ok fick det.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för avancerade länkar

Du kan konfigurera RTF-svar för Apple Business Messages-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Rich Link i den högra rutan.
2	Ange bildens URL och välj bildtyp (jpeg eller png).
3	Ange webbplatsens URL för omdirigering.
4	Ange videons eller bildens URL-titel.
5	Ange video-URL:en som stöder MIME-protokollet och välj typ (video/mp4).
6	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera formulärsvarstyp

Du kan konfigurera formulärsvar för Apple Business Messages-kanalen. Gör så här:

1

Klicka på Formulär i den högra rutan.

2

Ange formuläret i JSON-format. Varje JSON innehåller information om sidorna som går som en del av formuläret med anpassningar. Sidorna kan vara av olika slag:

Splash: En introduktionssida med titel, beskrivning, åtgärdsknapp och bild.
Välj: En sida för antingen ett enskilt "Sant/falskt"-val eller flera markeringar med stöd för bildresurser.
Väljare: En sida för ett enskilt val från flera alternativ.
Date Picker: Ger Apples standard Date Picker med anpassningsbart datumformat och gränser.
Input: En sida med olika inmatningsfält för att samla in information.

Med metadata för strukturerat innehåll kan användaren ange formulärets sidor och visuella layout. Den här mallen består av två avsnitt:

BusinessFormEvent: Konfigurerar sididentifierare, sammanfattning, sidor och bilder.
BusinessChatMessage: Konfigurerar information om mottagna meddelanden och svarsmeddelanden.

Klicka på Ladda ned exempel-JSON för att ladda ned JSON-exempelfilen och förstå formulärstrukturen.

Mer information finns i Apples officiella dokumentation .

Konfigurera svarstyper för anpassade händelser

Du kan konfigurera anpassade händelser som svar för röstkanalen. Gör så här:

1	Klicka på Anpassade händelser i den högra rutan.
2	Ange namnet på den inkommande händelsen som AI-agenten tar emot.
3	I röstinställningarna konfigurerar du följande inställningar som ska läggas till i varje agentsvar: Timeout(er): Ange hur lång tid, i sekunder, som agenten ska vänta på ett användarsvar. Om det inte finns något svar kan du ställa in det så att användaren antingen uppmanas igen eller avslutas med konversationen. Standardtidsgränsen är 5 sekunder. Timeout-svar: Ange svarsmeddelandet som ska skickas till användaren om en timeout inträffar. Tillåt inbrytning: Markera det här alternativet om du vill att användaren ska kunna avbryta agentens svar med nya indata. Om det inte är markerat måste användaren vänta tills agenten har slutfört sitt svar innan han eller hon svarar. DTMF-inmatning: Markera det här alternativet om du vill låta användare ange specifika detaljer via knappsatsen. Detta är användbart för att samla in information uttryckt som långa siffror. Om du aktiverar DTMF-indata kan du konfigurera följande inställningar: Inmatningsläge: Välj önskat inmatningsläge för att låta användaren svara med endast DTMF eller med båda – DTMF och röst. Timeout mellan siffror: Ställ in den maximala tillåtna inaktivitetstiden mellan inmatning av varje siffra. Om användaren överskrider den här tiden skickas de siffror som hittills har angetts till flödet som indata. Avslutningstecken: Ange avslutningstecknet, till exempel # eller , för att markera slutet på användarens indata. När användaren trycker på den här knappen skickas föregående knappsatsinmatning till flödet som användarindata. Maxlängd: Ange maxlängden* på tecken som tillåts för användarinmatning.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret. Information om hur du konfigurerar anpassade händelser för skriptad AI-agent finns i artikeln Konfigurera anpassade händelser .

Konfigurera agentöverlämning

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.

2

Navigera till Konfiguration > Överlämning och slå på eller av de nödvändiga inställningarna:

Överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan initiera en överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Överlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan initiera en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Överlämning efter upprepade agentsvar – Upprepade meddelanden i följd under en session kan initiera agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.
Överlämning när gränsen för återförsök för fyllning av platser har nåtts – När återförsöksförsöken för fyllning av facket har nått maxgränsen initieras en agentöverlämning.

3

Klicka på Spara ändringar.

Nästa steg

Gå till förhandsversionen av din skriptade AI-agent.

Konfigurera språk och röst

Du kan konfigurera flera språk och språkspecifika röster för den skriptade AI-agenten för att hantera kundinteraktioner.

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten navigerar du till Configuration > Language Tab. Standardspråk och röst är inställda på engelska. Information om andra språk och röster som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds.
2	Om du vill lägga till fler språk i AI-agenten klickar du på +Lägg till språk.
3	Välj önskat språk och språkinställning i listrutan och klicka på Lägg till.
4	Klicka på Lägg till språk. Det nyligen tillagda språket visas i Språk Tab med växlingsknappen Aktiverad inställd på "på" som standard. Om du lägger till fler än ett språk aktiveras den flerspråkiga Polymatch-modellen i de avancerade inställningarna för AI Engine.
5	Välj lämplig röst i listrutan Röstnamn . De tillgängliga rösterna visas automatiskt baserat på det valda språket.
6	Om du vill ange önskat språk och önskad röst som standard för AI-agenten klickar du på Ange som standard under kolumnen Kontroller . Du kan inte ta bort standardspråk och standardröst, men du kan ändra dem efter behov. Om du ändrar standardspråket kan det påverka svar, avsikter, kurering, testning och förhandsgranskningsupplevelser.

Konfigurera uppfyllelse

Du kan konfigurera uppfyllelsen för skriptade AI-agenter så att de interagerar med externa system och hämtar, uppdaterar eller lagrar data via API:er. Mer information finns i artikeln Konfigurera uppfyllelse för skriptade AI-agenter .

Förhandsgranska din skriptade AI-agent

Webex Med AI Agent Studio kan du förhandsgranska dina AI-agenter under och efter utvecklingen. Med den här funktionen kan du testa hur AI-agenten fungerar och kontrollera om den ger de förväntade svaren på olika indatafrågor. Du kan förhandsgranska den skriptade AI-agenten på följande sätt:

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort visas alternativet Förhandsgranska för AI-agenten. Klicka på den för att öppna förhandsgranskningen.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna agenten. Alternativet Förhandsgranskning är alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan. Du kan använda den här widgeten för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att se hur AI-agenten svarar, vilket hjälper dig att bekräfta att det fungerar som förväntat. Förhandsversionen av AI-agenten har stöd för flera språk och kan automatiskt identifiera språket för dina indata. Du kan också välja språk manuellt i förhandsgranskningen genom att klicka på språkväljaren och välja bland de tillgängliga alternativen.

Du kan maximera förhandsgranskningswidgeten för en bättre vy. Du kan också tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att noggrant testa AI-agenten.

Förhandsgranska chattkonversation

Med chattförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranskai sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas.
2	Klicka på Starta en chatt. AI-agenten visar ett standardvälkomstmeddelande för att initiera interaktionen. Som standard kan du förhandsgranska chattkonversationer på engelska (en-US). (Tillgänglig i beta) Du kan förhandsgranska chattkonversationer på andra språk som du har konfigurerat. Om du vill konfigurera fler språk läser du avsnittet Konfigurera språk och röst .
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Retur.
4	Du kan sedan se och utvärdera svaret från AI-agenten. Om du vill starta en ny chattkonversation eller chattsession klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet.

Förhandsgranska röstkonversation

Med röstförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via rösten.

Du behöver webbläsarbehörighet för att förhandsgranska röstkonversationer. När du uppmanas av din webbläsare, se till att klicka på "Tillåt" för att aktivera den åtkomst som krävs. Vi rekommenderar att du använder följande webbläsare:
- Safari på macOS
- Chrome på Windows
Använd ett headset för bästa upplevelse. När en uppringare avbryter AI-agenten (via inbrytning) upptäcker AI-agenten talet, stoppar uppmaningen om att det ska spelas upp och bearbetar uppringarens indata därefter – detta fungerar bara optimalt när du använder ett headset.
När du inte använder ett headset ska du undvika att ställa in volymen på 100 %.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas.
2	Om du vill förhandsgranska röstkonversationen på ett annat språk som konfigurerats för agenten väljer du önskat språk och önskad språkinställning i listrutan. Standardspråket är en-US. Du kan förhandsgranska röstkonversationer på de språk du har konfigurerat (tillgängligt i betaversionen).
3	Klicka på Starta ett samtal. Samtalet initieras med AI-agenten, som spelar upp ett standardvälkomstmeddelande för att påbörja interaktionen. Du kan också se den direktsända transkriptionen av konversationen i widgeten.
4	Röst din fråga. Medan du pratar kan du se liveutskriften av konversationen. Om du vill stänga av rösten medan du interagerar klickar du på Stäng av.
5	För din fråga kan du sedan höra och utvärdera svaret från AI-agenten.
6	Avsluta samtalet genom att klicka på Avsluta samtal.

Publicera din skriptade AI-agent

När du har konfigurerat och förhandsgranskat AI-agenten kan du publicera agenten så att den visas live.

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Publicera.
2	Ange versionsnamnet och klicka på Publicera. Du kan visa information om versionen på sidan Historik . Mer information finns i avsnittet Historik.

Gemensamma hanteringsavsnitt för skriptad AI-agent

Följande avsnitt visas i den vänstra panelen på konfigurationssidan för AI-agenten:

Testskriptad agent

När AI-agenter utvecklas och blir mer komplexa kan ändringar i deras logik eller Natural Language Understanding (NLU) ibland få oavsiktliga konsekvenser. För att säkerställa optimal prestanda och identifiera potentiella problem erbjuder AI-agentplattformen ett bekvämt ramverk för testning av AI-agenter med ett klick. Du kan:

Skapa och kör enkelt en omfattande uppsättning testfall.
Definiera testmeddelanden och förväntade svar för olika scenarier.
Simulera komplexa interaktioner genom att skapa testfall med flera meddelanden.

Definiera tester

Du kan definiera tester med följande steg:

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.
Klicka på Testning i den vänstra rutan. Som standard visas Testcases Tab.
Välj ett testfall och klicka på Utför valda tester.

Varje rad i tabellen representerar ett testfall med följande parametrar:

Tabell 3. Testfall
Parameter	Beskrivning
Meddelande	Ett exempelmeddelande som representerar de typer av frågor och instruktioner som du kan förvänta dig att användarna skickar till din AI-agent.
Förväntat språk	Det språk som du interagerar med AI-agenten på.
Förväntat uppsåt	Ange den avsikt som ska visas som svar på ett visst användarmeddelande. För att hjälpa dig att hitta den mest relevanta avsikten har den här kolumnen en smart funktion för automatisk komplettering. När du anger föreslår systemet matchande avsikter baserat på den text som hittills har angetts.
Återställ tidigare kontext	Markera kryssrutan om du vill isolera testfall och köra dem oberoende av befintlig AI-agentkontext. När det här alternativet är aktiverat simuleras varje testfall i en ny session, vilket förhindrar störningar från tidigare interaktioner eller lagrade data.
Inkludera partiella matchningar	Aktivera den här växlingsknappen för att betrakta testfall som framgångsrika även om de förväntade avsikterna endast delvis matchar det faktiska svaret.
Importera från CSV	Importera testfall från en kommaseparerad fil (CSV). I detta fall skrivs alla befintliga testfall över.
Exportera till CSV	Exportera testfall till en kommaseparerad filfil (CSV).
Testa återuppringningar	Aktivera den här växlingsknappen för att simulera inkommande återuppringningar och testa flödesbeteendet utan att kräva faktiska inkommande samtal.
Återuppringning i flöde	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill ange att en avsikt måste utlösa en återuppringning.
Förväntad motringningsmall	Ange mallnyckeln som ska aktiveras när återuppringningen sker.
Timeout för återuppringning (er)	Den maximala tid (i sekunder) som AI-agenten kan vänta på ett återuppringningssvar innan tidsgränsen för återuppringningen bedöms. Systemet tillåter en timeout på högst 20 sekunder.

Utför tester

I Exekvering Tab klickar du på Kör valda tester för att initiera en sekventiell körning av alla valda testfall.

Du kan också köra testfall från Testfall Tab.

.

När varje testfall har slutförts visar systemet sitt resultat bredvid motsvarande post. Om du vill avsluta ett pågående testfall klickar du på Avbryt körning längst upp till höger på skärmen.

Om du vill visa testfall med specifika resultat klickar du på önskat resultat (till exempel Godkänd,Godkänd med partiell matchning,Misslyckades,Väntar ) i menyfliksområdet Sammanfattning. Detta filtrerar testfallslistan så att endast de som matchar det valda resultatet visas.

Sessions-ID som är associerat med varje testfall visas i resultaten. Detta gör att du snabbt kan korsreferera testfall och visa transaktionsdetaljer. Det gör du genom att välja alternativet Transaktionsinformation i kolumnen Åtgärder .

Körningshistorik

I Historik Tab får du åtkomst till alla utförda testfall.

Klicka på ikonen Hämta i kolumnen Åtgärder om du vill exportera körda testdata som en CSV-fil för offlineanalys eller rapportering.
Granska de specifika motor- och algoritminställningarna som används för varje testfallskörning. Den här informationen hjälper utvecklare att optimera AI-agentens prestanda.
Om du vill visa de avancerade algoritmkonfigurationsinställningar som används för en viss träningsmotor klickar du på ikonen Info bredvid träningsmotorns namn. Detta ger insikter om de parametrar och inställningar som påverkade AI-agentens beteende under testningen.

Visa agentsessioner

Avsnittet Sessioner innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och kunder. Varje session innehåller en detaljerad historik över meddelanden som utbytts. Du kan exportera sessionsdata som en CSV-fil för offlineanalys och granskning. Använd dessa data för att analysera användarinteraktioner, identifiera förbättringsområden och förfina AI-agentsvar.

Den kan hantera stora datamängder genom att visa resultat på sidor. Du kan använda avsnittet Förfina resultat för att filtrera och sortera sessioner baserat på olika kriterier. Varje rad i tabellen visar viktig sessionsinformation, inklusive:

Kanaler – kanalen där interaktionen ägde rum (till exempel chatt, röst).
Sessions-ID – en unik identifierare för sessionen.
Konsument-ID – användarens unika identifierare.
Meddelanden – Antalet meddelanden som utbytts under sessionen.
Uppdaterad vid – Den senast uppdaterade systemtiden.
Metadata – Ytterligare information om sessionen.
- Dölj testsessioner – Markera den här kryssrutan om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner som vi lämnar över till en agent. Om agentöverlämning sker visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner där ett fel inträffade.
- Nedröstad – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de nedröstade sessionerna.

Klicka på en rad om du vill visa detaljerad information om en viss session. Använd kryssrutor för att filtrera sessioner baserat på agentöverlämning, fel och nedröstningar. Dekrypteringssessioner kräver behörighet på användarnivå och avancerade dataskyddsinställningar. Klicka på Dekryptera innehåll för att visa sessionsinformationen.

Visa sessionsinformation i den skriptade AI-agenten

Klicka på sessionen på varje rad för att visa information om den enskilda sessionen.

Transaktionsinfo Tab ger en detaljerad uppdelning av en specifik interaktion och kategoriserar information i fyra avsnitt:

Avsnittet Meddelanden :

Visar en transkription av alla sessioner i kronologisk ordning, vilket ger sammanhang för konversationen.
Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.

Avsnittet Avsikter identifierade :

Visar de avsikter som identifierats för kundens fråga.
Anger konfidensnivån för varje identifierad avsikt.
Visar de platser som är associerade med den identifierade avsikten. Klicka på platsen om du vill visa ytterligare information om dess värde och hur systemet extraherar det från användarens fråga.

I avsnittet Identifierade entiteter visas de entiteter som systemet extraherar från kundens meddelande och associerar det med den aktiva konsumentavsikten. Dessa entiteter representerar de viktigaste informationsdelarna som AI-agenten identifierat i användarens fråga.

Avsnittet Algoritmresultat ger insikter om de underliggande processerna som ledde till AI-agentens svar. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

List of Intents – Visar de identifierade avsikterna och deras motsvarande likhetspoäng.
Entitetslista – Visar de entiteter som extraherades från användarens meddelande.

Övrig info visar:

Bearbetad fråga – Anger den förbehandlade versionen av kundens indata efter att AI-agentens NLU-pipeline (Natural Language Understanding) har bearbetat dem.
Leverantör av språkidentifiering – Den leverantör som erbjuder teknik som automatiskt kan identifiera språket i en viss text.
Språk identifierat – Det språk som identifierats av tekniken. 
Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Mallnyckel – Anger mallnyckeln som är kopplad till avsikten som utlöste AI-agentens svar.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU AI Engine – Identifierar NLU AI-motorn som används för att bearbeta kundens fråga.
Vektormodell – Ett sätt att representera text som numeriska vektorer. 
Lägsta tröskelvärdespoäng – Visar lägsta tröskelvärdespoäng.
Skillnad i partiellt matchresultat – Den partiella matchpoängskillnad som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Systemet avgör om en fråga inte omfattas eller kräver agentingripande baserat på dessa värden.
Felsökningsloggar – Innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-ID:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Du kan också ladda ned och visa transaktionsinformationen i JSON-format med hjälp av nedladdningsalternativet.

Visa versionshistorik och ändringsloggar

När du lägger till eller uppdaterar avsikter eller entiteter tränar systemet om din skriptade AI-agent för att hålla den uppdaterad. Efter varje träningspass testar du AI-agenten noggrant för att säkerställa noggrannhet och effektivitet. Varje gång du publicerar en skriptad AI-agent sparas en version som är tillgänglig i Versionshistorik Tab, där du kan visa alla versioner av den skriptade AI-agenten.

På sidan Historik kan du komma åt följande uppdateringar som gjorts för dina agenter:

Spåra när du publicerade versionshistoriken och de ändringar som gjorts i form av en anteckning som lämnats av utvecklare vid publicering. 
Visa AI-motorn som används för varje publicerad version, tillsammans med dess inställningar. Du kan också se hur lång tid det har tagit att publicera varje version. 
Övervaka ändringar av inställningar, avsikter, entiteter, svar och kuratering i ändringsloggarna Tab.
Publicera, förhandsgranska eller ladda en äldre version som utkast om det behövs.
Visa träningshistorik – spåra när du tränade en korpus och de ändringar som gjorts.
Jämför träningsmotorer – Granska de träningsmotorer som används för olika iterationer och deras motsvarande träningsvaraktigheter.
Spåra ändringar – övervaka ändringar av inställningar, avsikter, svar och kurering.
Återgå till tidigare versioner – återgå enkelt till en äldre träningsuppsättning om det behövs.

Ändra loggar

Avsnittet Ändringsloggar innehåller en detaljerad förteckning över ändringar som gjorts i din skriptade AI-agent under de senaste 35 dagarna. Så här kommer du åt ändringsloggar:

Gå till instrumentpanelen och klicka på AI-agenten som du har skapat.
Klicka på Versionshistorik Tab om du vill visa AI-agentens historik.
Klicka på Ändringsloggar Tab om du vill se en detaljerad logg över ändringar:
- Uppdaterad vid – Datum och tid då systemet gjorde ändringen.
- Uppdaterad av – användaren som gjorde ändringen.
- Ändra plats – Den del av AI-agenten där ändringen inträffade (till exempel korpus, avsikt och svar).
- Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Använd sökalternativen Uppdaterad av och Ändra plats för att hitta specifika ändringsloggposter.
Versionshistorik Tab visar högst 10 korpusar för varje AI-agent.

Kuraterad skriptad AI-agent

Systemet lägger till meddelanden i kurationskonsolen baserat på följande kriterier:

Reservmeddelanden – när AI-agenten inte förstår ditt meddelande och utlöser reservavsikten.
Nedröstade meddelanden – Meddelanden som användarna har röstat ned under förhandsvisningar av AI-agenter.
Agentöverlämning – meddelanden som resulterar i en mänsklig agentöverlämning på grund av konfigurerade regler.
Från session – meddelanden som flaggats av användare som inte får önskat svar från sessions- eller rumsdata.
Låg konfidens – Meddelanden med en konfidenspoäng som ligger inom den angivna gränsen för låg konfidensnivå.
Delvis matchning – meddelanden där AI-agenten inte kunde lista ut rätt avsikt eller svar.

Lösa problem

Med Issues Tab kan du granska och adressera meddelanden som har flaggats för kurering. Du kan göra följande:

Välj att lösa eller ignorera problem baserat på deras allvarlighetsgrad och relevans.
Undersök det ursprungliga användaryttrandet, AI-agentens svar och eventuella bifogade media.

Du kan visa hela innehållet i krypterade sessioner med hjälp av alternativet Dekryptera innehåll , om du har aktiverat dekrypteringsåtkomst.

Om Avancerat dataskydd är aktiverat i backend beviljar systemet den dekrypterade åtkomsten på användarnivå.

Du kan lösa ett problem genom att:

Länka till en befintlig avsikt – Om du vill koppla ett problem till en befintlig avsikt väljer du alternativet Länka och söker efter önskad avsikt.
Lägg till i en ny avsikt – Använd alternativet Lägg till i en ny avsikt för att skapa en ny avsikt direkt från kurationskonsolen.
Ignorera problem – Lös eller ignorera problem för att ta bort dem från kureringskonsolen.

Du kan inte länka till standardmetoder (välkomstmeddelande, reservmeddelande, partiell matchning).
För en skriptad AI-agent väljer du lämplig avsikt i listrutan och taggar relevanta entiteter.
När du har gjort ändringar tränar systemet om AI-agenten för att säkerställa att den återspeglar den nya kunskapen i svaren.
Lös eller ignorera flera problem samtidigt för effektiv hantering.

Löst Tab visar alla problem som åtgärdats av systemet. Du kan visa en sammanfattning av varje löst problem, inklusive om vi har länkat det till en befintlig avsikt, skapat en ny avsikt eller ignorerat det. Om du ser svar som du inte gillar som systemet inte fångade upp kan du manuellt lägga till specifika exempel i Curation Console.

Så här lägger du till problem från sessioner:

Identifiera yttrandet – Leta reda på yttrandet som utlöste det felaktiga svaret.
Kontrollera kurationsstatus – Om problemet inte redan finns i kurationskonsolen visas växlingsknappen Kureringsstatus .
Växla flagga – Aktivera växlingsknappen Kureringsstatus för att lägga till yttrandet i Curation Console för granskning och lösning.

Om problemet redan finns i kurationskonsolen ändras växlingsknappens utseende så att dess status visas.

Visa prestanda för dina skriptade AI-agenter med Analytics

Avsnittet Analytics innehåller en grafisk representation av viktiga mått för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Nyckeltalen är indelade i fyra avsnitt som representeras som flikar, nämligen Översikt, Svar, Utbildning och Kurering.

På sidan Analytics kan du välja den AI-agent som du vill se analyserna för. Du kan anpassa analysvyn genom att välja kanal, datumintervall och datakornighet. Som standard visar systemet analysdata för den senaste månaden för alla kanaler, med varje dag som datapunkt.

Översikt

Översikten innehåller viktiga mått och diagram som ger en ögonblicksbild av den övergripande AI-agentanvändningen och prestandan för utvecklarna.

På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du har skapat.
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

Sessioner och meddelanden

Det första avsnittet i översikten visar följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten:

Antalet totala sessioner och sessioner som AI-agenten hanterar utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är ett antal sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Systemet följer detta med en grafisk representation av sessioner (staplad kolumn som representerar sessioner som hanteras av AI-agenten och sessioner som överlämnas) och de totala svaren som skickas ut av AI-agenten.

Användare

Det andra avsnittet i översikten innehåller statistik om användare för AI-agenten. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare. Detta följs av ett diagram som visar nya och återkommande användare för varje enhet beroende på vald granularitet.

Föreställning

Det tredje avsnittet innehåller statistik om AI-agentens svar till användare. Här kan man se det totala antalet svar som skickas ut av AI-agenten och uppdelningen mellan svar där AI-agenten:

Identifierade användarens avsikt.
Svarade med ett reservmeddelande.
Svarade med ett partiellt matchningsmeddelande.
Informerade användaren om en agentöverlämning.

Detsamma aggregeras i ett cirkeldiagram och ett ytdiagram ger information baserad på vald kornighet.

Träning

Utbildningsavsnittet representerar "hälsan" hos en AI-agentkorpus. Vi rekommenderar att utvecklare konfigurerar 20+ träningsyttranden för varje avsikt i sina AI-agenter. I det här avsnittet visas alla avsikter som rektanglar, med färg och storlek som anger mängden träningsdata. Ju närmare en avsikt är vit färg, desto mer träningsdata behövs för att AI-agentens noggrannhet ska förbättras.

Svaren

Det här avsnittet ger en detaljerad bild av vad kunderna frågar om och hur ofta de frågar det. Den visar grafiskt de mest populära avsikterna för AI-agenter för att svara på frågor och svarsmallar för AI-agenter för att utföra åtgärder.

Det här avsnittet ger en detaljerad vy över kundförfrågningar och deras frekvens. Den visar visuellt de mest populära avsikterna och svarstyperna som AI-agenter använder för att lösa kundfrågor.

Kurering

I det här avsnittet sammanfattas visuellt antalet kurationsproblem som uppstår varje dag och antalet som AI-agenter löser.

Använd AI-agenter för kundinteraktioner

I det här avsnittet beskrivs hur du integrerar AI-agenter med både röstkanaler och digitala kanaler för att hantera kundkonversationer.

Använd AI-agenter för röstinteraktion och digitala interaktioner

När du har skapat och konfigurerat dina autonoma eller skriptade AI-agenter i Webex AI Agent Studio-plattformen är nästa steg att integrera dem med röstkanaler och digitala kanaler. Denna integration gör det möjligt för AI-agenterna att hantera både röstbaserade och digitala konversationer med dina kunder, vilket ger en sömlös och interaktiv användarupplevelse.

Mer information finns i artikeln Använda AI-agenter för röstinteraktion och digitala interaktioner .

Hantera anpassade rapporter för AI-agenter

Du kan använda globala variabler för att generera anpassade rapporter och analysera samtal som dirigerats till AI-agenten.

För närvarande är färdiga rapporter för AI-agenten inte tillgängliga i analysatorn.

Skapa en global variabel

1	Logga in i Control Hub.
2	I navigeringsfönstret i Contact Center väljer du Flöden > globala variabler.
3	Klicka på Skapa en ny global variabel och ange namn och beskrivning för variabeln. Skapa en variabel med namnet CustomAIAgentInteractionOutcome. Välj Sträng som variabeltyp.
4	Aktivera Gör rapporterbar om du vill visa variabeln i analysatorn i rapporteringssyfte.
5	Klicka på Spara.

Lägga till den globala variabeln i flödet

Följande instruktioner är också tillgängliga i den länkade exempelflödesimporten.

1	Logga in på din kundorganisation med Control Hub.
2	Gå till Contact Center > Customer Experience > Flows. Sidan Flöden visas.
3	Klicka på ikonen Gå till flödesdesigner bredvid flödet. Fönstret Flödesverktyg visas.
4	I fönstret Egenskaper för globalt flöde bläddrar du ned till avsnittet Variabeldefinition > fördefinierade variabler .
5	I avsnittet Globala variabler klickar du på Lägg till globala variabler. Lägg till den globala variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome i ditt flöde.
6	Använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet ABANDONED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
7	Konfigurera din virtuella agent V2-aktivitet i flödet.
8	Anslut det hanterade resultatet av aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet HANDLED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Anslut det eskalerade resultatet av aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet ESCALATED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
10	Anslut den felaktiga sökvägen till aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet ERRORED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
11	Slutför resten av flödena baserat på din affärslogik och publicera dem. Alla samtal som går igenom det här flödet har värdet för variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome inställt på Övergiven, Hanterad , Eskalerad eller Felaktig, beroende på vilken väg samtalet tar.

Skapa anpassade visualiseringar

Du kan skapa anpassade rapporter för samtalsposter för AI-agenter och resultatfördelning för AI-agenter i Analyzer.

Skapa visualisering av samtalsposter för AI-agenter

1	Ladda ned samtalsfilen för AI-agenten Records.json från samtalsposter förAI-agenter.
2	Logga in i analysatorn.
3	På sidan Home klickar du på ikonen Visualisering i Analysatorn.
4	Klicka på Importera.
5	Klicka på Bläddra och välj filen (.json format) som ska importeras.
6	Klicka på Importera för att importera anropsfilen för AI-agent Records.json en.
7	Klicka på Redigera om du vill ändra den importerade visualiseringen.
8	Klicka på Redigera filter för CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Klicka på alternativknappen är i och lägg till värdena ABANDONED,ESCALATED,ERRORED,HANDLED.
10	Spara och starta några testsamtal.
11	Kör visualiseringen för att visa resultatet.

Skapa visualisering av resultatfördelning för AI-agent

1	Ladda ned Distribution.json filen AI Agent Outcome från AI Agent Outcome Distribution.
2	Logga in i analysatorn.
3	På sidan Home klickar du på ikonen Visualisering i Analysatorn.
4	Klicka på Importera.
5	Klicka på Bläddra och välj vilken fil (i JSON-format) som ska importeras.
6	Klicka på Importera för att importera AI-agentens resultat Distribution.json filen.
7	Klicka på Redigera om du vill ändra den importerade visualiseringen.
8	Klicka på Redigera filter för CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Klicka på alternativknappen är i och lägg till värdena ABANDONED,ESCALATED,ERRORED,HANDLED.
10	Spara och starta några testsamtal.
11	Kör visualiseringen för att visa resultatet.

Förstå AI-efterlevnad

Det här avsnittet hjälper dig att förstå AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet.

AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och trygghet

AI-produktutveckling

För varje AI-driven funktion genomgår vi en AI-konsekvensbedömning mot våra principer för ansvarsfull AI och följer ramverket för ansvarsfull AI, utöver befintliga processer försäkerhet, integritet och mänskliga rättigheter genom design.

Sekretess och säkerhet

Vi behåller inte kundindata efter inferensprocessen och tredjepartsmodellleverantören, Microsoft, har inte åtkomst till, övervakar eller lagrar Cisco kunddata. Mer information om funktionsspecifika datalagringsprinciper finns iWebex teknisk anmärkning för AI-transparens för AI-agent i Cisco Trust Portal.

Datakällor för utbildning och utvärdering

Vår modellleverantör från tredje part, Microsoft använder inte kundinnehåll för att förbättra Azure OpenAI-modeller och lagrar eller behåller inte Cisco kunddata i Azure-infrastrukturen.

Säkerhet och etiska överväganden

Alla generativa AI-funktioner är felbenägna, så vi prioriterar innehållssäkerhet för AI-funktioner genom att välja innehållsfiltrering som tillhandahålls av Azure OpenAI.

Modellutvärdering och prestanda

Vi prioriterar prestanda och noggrannhet i AI Assistant genom att involvera människor i granskning, testning och kvalitetssäkring av den underliggande modellen.

Kom igång med Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundservice- och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter automatiserad hjälp till kunder innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i konversationer. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informativt digitala kanalinteraktioner via text och onlinechatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, får hjälp med frågor, informationshämtning och minimerar väntetider.

Viktiga fördelar för företag

Effektivitet & produktivitet
- Automatiserar repetitiva uppgifter, vilket frigör mänskliga anställda för strategiskt arbete.
- Ger tillgänglighet 24/7, hanterar högre volymer och förbättrar svarstiderna.
- Förbättrar noggrannheten i databehandling, analys och rapportering.
Kostnadsbesparingar
- Minskar arbetskostnaderna genom automatisering.
- Optimerar resursallokeringen för ökad effektivitet.
- Sänker driftskostnaderna genom att effektivisera processer och förebygga fel.
Förbättrat beslutsfattande
- Ger datadrivna insikter genom att analysera stora datamängder.
- Möjliggör prediktiv analys för att förutse framtida resultat.
- Förbättrar riskhanteringen genom identifiering och bedömning.
Förbättrad kundupplevelse
- Anpassar interaktioner baserat på kunddata.
- Erbjuder snabbare svarstider genom AI-drivna chatbots och virtuella assistenter.
- Ger 24/7 kundsupport.
Skalbarhet och flexibilitet
- Kan enkelt skalas upp eller ned för att uppfylla föränderliga affärsbehov.
- Lär sig och anpassar sig till nya situationer och information.
Konkurrensfördel
- Driver innovation och utveckling av nya produkter/tjänster.
- Ökar effektiviteten för en konkurrensfördel.
Medarbetarnas egenmakt
- Frigör mänsklig potential för mer kreativt och strategiskt arbete.
- Förbättrar samarbetet genom att tillhandahålla data, insikter och support.

Tabell 1. Tillgänglighet för Webex AI Agent
Kontaktcenterlösning	Typ av AI-agent
Webex Contact Center Webex Contact Center Enterprise (WxCCE) Unified CCE (UCCE) Förpackad CCE (PCCE)	Skriptad AI-agent Autonom AI-agent

Förstå AI-agenttyper och exempel

Följande tabell ger en glimt av AI-agenttyper och deras funktioner:

Tabell 2. AI-agenttyper och deras kapacitet
AI-agenttyp	Syfte	Hur ställer jag in?
Autonom	Autonoma agenter arbetar självständigt för att uppfylla de definierade målen, vilket minskar behovet av kontinuerlig mänsklig intervention. De fattar beslut baserat på tillgänglig information och fördefinierade åtgärder. De automatiserar tidskrävande eller repetitiva uppgifter. De får tillgång till och använder en kunskapsbas för att leverera informativa och korrekta svar på användarfrågor.	Konfigurera autonom AI-agent
Skript	Skriptade AI-agenter är programmerade att följa en uppsättning fördefinierade regler och instruktioner. De utför specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade. De svarar på frågor baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar.	Konfigurera skriptad AI-agent

Exempel

Både autonoma och skriptade AI-agenter gäller för olika användningsfall, beroende på de specifika kraven och önskade funktionerna. Några exempel är:

Kundtjänst – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan ge kundsupport, med autonoma agenter som erbjuder mer flexibilitet och förståelse för naturligt språk.
Virtuella assistenter – Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller eftersom de kan hantera en mängd olika uppgifter och erbjuda mer personliga interaktioner.

Valet mellan autonoma och skriptade AI-agenter beror på uppgifternas komplexitet, den nivå av autonomi som krävs och tillgängligheten för träningsdata.

Förutsättningar

Webex Contact Center

Om en organisation inte har en aktiv provperiod eller prenumeration på ett kontaktcenter kan partner konfigurera en utvärderingsversion av ett kontaktcenter med funktionen Webex AI-agent. Mer information finns i artikeln Webex Contact Center Self-Service Utvärderingsversioner .
För att registrera sig för prenumeration måste kunderna köpa AI Agent-tillägget för Flex-3.0 Contact Center-licensen. Baserat på berättiganden etablerar Webex Contact Center AI Agent som en av sina tjänster för en organisation. Mer information om hur du etablerar Webex Contact Center finns i Komma igång med Webex Contact Center.

Webex Contact Center Enterprise och Contact Center Enterprise

Kontrollera att följande komponenter finns i version 15.0(1) ES202511 eller senare: Cisco Unified CVP, Cisco VVB och Cloud Connect.
För att registrera sig för prenumeration måste kunderna köpa AI Agent-tilläggstillägget för Webex AI Agent i Cisco Commerce Workspace (CCW). Se sidan Cisco Collaboration Flex Plan Contact Center Ordering Guide på https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/customer-collaboration/collab-flex-3-contact-center-og.html.

Aktivera hybridorganisationskonfigurationen, som integrerar både molnmiljöer och lokala miljöer med nödvändiga rättigheter. Beställningsprocessen omfattar att välja lämpliga AI-agentenheter under Collaboration Flex 3.0 Contact Center Offering. Digitala AI-agenter aktiveras också som en del av röstprenumerationsbeställningen. Berättigandet till röst-AI-agenten ger åtkomst till Webex AI Agent Studio, så att du kan utforma och skapa AI-agenter som är skräddarsydda för dina specifika användningsfallskrav.

Mer information om hur du konfigurerar AI-agenter finns i kapitlet Webex AI Agent i funktionsguiden för Cisco Unified Contact Center Enterprise på https://www.cisco.com/c/en/us/support/customer-collaboration/unified-contact-center-enterprise/products-feature-guides-list.html och funktionsguiden för Cisco Packaged Contact Center Enterprise på https://www.cisco.com/c/en/us/support/contact-center/packaged-contact-center-enterprise-15-0-1/model.html.

Användarroller och behörigheter

Det här avsnittet innehåller information om användarroller och behörigheter som krävs inom en organisation för åtkomst till AI Agent Studio-programmet:

Roll	Kundorganisation	Partnerorganisation	Alla andra organisationer
Fullständig administratör	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, inklusive hantering av transkriptåtkomst för andra användare	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner
Tjänstadministratör för kontaktcenter	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som transkriptioner
Etableringsadministratör	Ej tillämpligt	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt
Skrivskyddad administratör	Det går inte att komma åt tjänsten Webex Contact Center i Control Hub	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner
Arbetsledare	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt	Ej tillämpligt

Fullständiga administratörer från kundorganisationen kan komma åt företagsprofilen. De använder detta för att hantera transkriptionsåtkomst för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till transkriptioner. Fullständiga administratörer måste uttryckligen bevilja denna åtkomst till användare i organisationen.

Hantera transkriptionsåtkomst

Som fullständig administratör kan du hantera transkriptionsåtkomst för användare i organisationen.

Starta AI Agent Studio.
Håll muspekaren över användarikonen längst ned till vänster i navigeringsmenyn och klicka på Företagsprofil.
Klicka på Teammates Tab om du vill visa en lista över befintliga lagmedlemmar.
Klicka på ikonen Ändra under kolumnen Åtgärder .
Aktivera växlingsknappen Dekryptera åtkomst för att ge användare åtkomst till transkriptioner.
Klicka på Ändra för att spara ändringarna.

Få åtkomst till Webex AI Agent Studio

Om du vill skapa AI-agenter måste du logga in på programmet Webex AI Agent Studio. Du kan logga in på följande sätt:

Logga in från Control Hub

Om du inte ser Webex AI Agent kontaktar du Cisco supporten för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in i Control Hub.
Välj Tjänster > Kontaktcenter.
I navigeringsfönstret i Contact Center väljer du Customer experience > AI Agent .
Klicka på Webex AI-agent för att komma åt programmet.

Då öppnas programmet Webex AI Agent Studio i en annan webbläsare Tab och du är redo att konfigurera dina AI-agenter.

Röstförhandsgranskning för AI-agenter är endast tillgänglig när du öppnar Webex AI Agent Studio via Control Hub > Services > Contact Center, där röstkanalinteraktioner stöds.

Logga in från Webex Connect

Om du vill komma åt programmet Webex AI Agent Studio bör du ha åtkomst till Webex Connect.

Logga in på programmet Webex Connect med den klientorganisations-URL som angetts för ditt företag och dina autentiseringsuppgifter.
Som standard visas sidan Tjänster som en Home-sida.
eller
Logga in på Control Hub och välj Tjänster > Kontaktcenter. I navigeringsfönstret för kontaktcenter väljer du Klientinställningar > Digital. Välj Webex Connect. Sidan Tjänster visas som en Home sida.
 På menyn i appfältet i det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Webex AI Agent för att komma åt programmet.
Systemet öppnar Webex AI Agent Studio-programmet i en annan webbläsare Tab och du loggas automatiskt in på programmet.

Chattförhandsgranskning för AI-agenter är endast tillgänglig när Webex AI Agent Studio nås direkt via programmet Webex Connect, som stöder digitala kanaler som chatt.

Home sidlayout

Välkommen till programmet Webex AI Agent Studio. När du loggar in visas följande layout på sidan Home:

Navigeringsfält

Navigeringsfältet som visas till vänster ger tillgång till följande menyer:
- Instrumentpanel – Visar en lista över AI-agenter som användaren har åtkomst till, enligt företagsadministratörens beviljande.
- Kunskap – Visar den centrala kunskapsdatabasen eller kunskapsbasen, som fungerar som hjärnan där autonoma AI-agenter kan svara på kundfrågor.
- Hjälp – Ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI Agent Studio i hjälpcentret för Webex.
- Logga ut – Gör att du kan logga ut från programmet Webex AI Agent Studio.
Användarprofil
På användarprofilmenyn kan du visa din profilinformation, växla mellan gränssnittsteman och logga ut från programmet. Om du vill ändra temat klickar du på Ändra tema och väljer önskat alternativ – Ljust, mörkt och System (standardtema). Det valda temat tillämpas direkt på alla sidor.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentens klientorganisation.
- Overview Tab innehåller följande information:
  - Företagsidentifierare – inkluderar Webex organisations-ID, CPaaS-organisations-ID, prenumerations-ID för företaget. Detta är tillgängligt för företag med Webex Contact Center-integrering för motsvarande Webex Connect-klientorganisation.
  - Profilinställningar – Innehåller företagsnamn, unikt företagsnamn och logotypens webbadress.
  - Inställningar för global agent – Gör det möjligt att välja standardagent för röstkanal för hantering av reservscenarier.
  - Sammanfattning av datalagring – ger en sammanfattning av datalagringsperioderna för företaget.
- I Teammates Tab kan du visa och hantera listan över teammedlemmar som har åtkomst till programmet. Varje användare tilldelas en roll som avgör vilka åtgärder de kan utföra baserat på beviljade behörigheter.
  
  Fullständiga administratörer från kundorganisationen kan komma åt företagsprofilen. De använder detta för att hantera transkriptionsåtkomst för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till transkriptioner. Fullständiga administratörer måste uttryckligen bevilja denna åtkomst till användare i organisationen.

Lär känna din instrumentpanel

På instrumentpanelen representeras AI-agenterna med kort. Varje kort visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterad av, senast uppdaterad och motorn som används för att träna agenten.

Uppgifter på AI-agentkort

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa följande alternativ:

Förhandsgranskning – Klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenter.
Ellipsikon – Klicka på den här ikonen om du vill utföra följande uppgifter:
- Kopiera åtkomsttoken – Kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att anropa agenten via API:er.
- Exportera – exportera AI-agentinformationen (i JSON-format) till den lokala mappen.
- Ta bort – Ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- PIN – PIN AI-agenten till den första positionen på instrumentpanelen eller lossa för att flytta tillbaka den till sin tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent med hjälp av alternativet + Skapa agent längst upp till höger på instrumentpanelen. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

Information om hur du skapar skriptade och autonoma AI-agenter finns i följande avsnitt:

Skapa en autonom AI-agent
Skapa en skriptad AI-agent

Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilket inkluderar både skriptade och autonoma typer.

Importera AI-agent

Du kan importera en AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Kontrollera först att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till den lokala mappen. Följ dessa steg för att importera den:

Klicka på Importera agent.
Klicka på Ladda upp för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporterats från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du AI-agentnamnet.
(Valfritt) Redigera den systemgenererade unika identifieraren i system-ID :t.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent Studio-plattformen och är tillgänglig på instrumentpanelen.

Sök nyckelord

Plattformen ger robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan utföra nyckelordssökning med hjälp av agentnamnet. Ange agentnamnet eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom nyckelordssökning kan du förfina sökresultaten genom att filtrera baserat på typen av AI-agent. Välj ett av agenttypfiltren i listrutan – Manus, Autonomt och Alla.

Hantera kunskapsbaser

En kunskapsbas är en central databas med information för LLM-drivna AI-agenter (Large Language Model). AI-agenterna använder avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera människoliknande text. AI-motorn tränar AI-agenterna med hjälp av stora mängder data, så att de kan ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. I kunskapsbaser lagras de data som krävs för att autonoma AI-agenter ska fungera.

Skapa den kunskapsbas som krävs för de AI-agenter som du konfigurerar.

Skapa kunskapskälla för AI-agent

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
Klicka på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret för att navigera till sidan Kunskap.

Du kan skapa och hantera kunskapsbaskällor från kunskapssidan. Kunskapskällor för autonoma AI-agenter kan vara filer, artiklar eller webbplatskällor. Om du lägger till källor för första gången visas följande paneler på sidan Kunskap:

Ladda upp filer: Välj det här alternativet för att ladda upp filer. Se avsnittet Ladda upp filer för mer information.
Skapa en artikel: Välj det här alternativet om du vill skapa en artikel. Mer information finns i avsnittet Skapa en artikel .
Extrahera webbplats: Välj det här alternativet för att extrahera webbplatsinnehåll. Mer information finns i avsnittet Extrahera webbplatser .

Klicka på önskad panel för att skapa lämplig kunskapsbaskälla. Du kan också använda den nedrullningsbara knappen Lägg till källa längst upp till höger på sidan om du vill lägga till kunskapsbaskällor. Välj filer, artiklar eller webbplatser efter behov.

Ladda upp filer

Du kan ladda upp filer som kunskapskällor för dina agenter. Filer kan vara PDF, .docx, .doc, .txt, .xlsx, .xls och .CSV.

1	Välj Lägg till källa > filer.
2	På sidan Ladda upp filer drar och släpper du filerna i kunskapsbasen. Du kan också klicka på Lägg till fil för att lägga till en fil. Håll filnamnet så beskrivande som möjligt. Filnamnet används som källnamn i kunskapsbasen. Viktiga överväganden: Du kan lägga till flera filer samtidigt. För varje klientorganisation gäller följande filöverföringsbegränsningar: Total lagringsgräns för alla filer kombinerat över flera KB: 2 GB. Maximalt antal filer: 100 filer per kB. Storleksgräns för enskilda filer: 10 MB. Filstorleksgräns för enskild text (.txt): 2 MB. PDF filstorleksgräns: Förutom filstorleksgränsen gäller också en gräns på 300 sidor per PDF. Filer med PDF och CSV stöder inte hyperlänkar. .docx, .xlsx och .xls stöder dock hyperlänkar. Tänk på följande riktlinjer när du laddar upp MS Excel-filer: Rubrikerna måste finnas på den första raden för att systemet ska kunna bearbeta rubrikraden korrekt. Systemet konsoliderar alla tabeller från ett enda Excel-ark till en enhetlig tabell. Rensa därför filen innan du laddar upp. Tomma celler i Excel-filer ersätts med NA. Om det tar för lång tid att bearbeta Excel-filen kan det bero på den stora mängden data i filen. Överväg att dela upp data över flera filer och ladda upp de enskilda filerna separat.
3	Klicka på Bearbeta filer för att bearbeta de överförda filerna. Klicka på Rensa lista för att rensa filerna. Du kan också välja att stänga och behålla bearbetningen. När du är klar kan du visa de bearbetade filerna i Bearbetade filer Tab. Ytterligare bearbetningsanmärkningar Den maximala väntetiden för bearbetning av en fil innan tidsgränsen överskrids är 2 timmar. Bildbehandlingsstöd är endast tillgängligt för PDF filer. Filen visas på sidan Källor.

Nästa steg

Öppna sidan med kunskapskällor:

Klicka på ikonen Redigera under Kontroller för att redigera filen.
Klicka på ikonen Ta bort under Kontroller för att ta bort källan.

Skapa en artikel

1	Välj Lägg till källa > Artiklar.
2	På sidan Skriv en artikel, under Källinformation , anger du källnamnet och anger en detaljerad beskrivning.
3	Skriv in den information som krävs i textredigeraren. Formatera texten med hjälp av formatalternativen efter behov. Viktiga överväganden: Du kan inte lägga till tabeller i dokument.
4	Klicka på Lägg till källa. Artikeln läggs till på sidan Källor.

Nästa steg

Öppna sidan med kunskapskällor:

Klicka på ikonen Redigera under Kontroller för att redigera filen.
Klicka på ikonen Ta bort under Kontroller för att ta bort källan.

Om du vill göra ändringar i artikeln klickar du på ikonen Redigera under Kontroller. Om du vill ta bort källan klickar du på ikonen Ta bort .

Extrahera webbplats

Du kan lägga till kunskap till dina AI-agenter genom att extrahera information från webbplatser du äger. Webbplatsextrahering använder automatiserade genomsökningstekniker för att surfa på internet för att hitta och ladda ned relevant innehåll från webbsidor och omvandla det till kunskap som dina AI-agenter kan komma åt.

Genomsökningen börjar med den startadress som du anger. Baserat på djupet och sidgränserna navigerar sökrobotprogrammet från sidan Home, besöker webbplatserna och hämtar det innehåll som krävs baserat på webbadressmönster och underdomändefinitioner.

Hur identifierar Cisco Webex AI-agentens sökrobot sig själv?

Cisco Webex AI-agentens sökrobot identifierar sig med hjälp av User-Agent Header-mekanismen. Använd följande information för att konfigurera webbservern, WAF-, CDN- eller bothanteringssystemet så att sökroboten kan komma åt din webbplats när den är auktoriserad.

Varje HTTP-begäran från sökroboten innehåller ett anpassat User-Agent-huvud , som vanligtvis följer det här mönstret:

CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0 (+url/ai-agent-crawler-info; ask-aiagent@cisco.com)

Eller en webbläsarliknande sträng som innehåller sökrobotidentifieraren:

Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel MAC OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, som Gecko; kompatibel; CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0; + url / ai-agent-crawler-info; ask-aiagent@cisco.com) Chrome/145.0.0.0 Safari/537.36

Nyckelidentifierare för godkännandelista: CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0

När du konfigurerar godkännandelistor eller robotidentifieringsregler använder du den här strängen (eller en prefixmatchning som "CiscoWebexAIAgentCrawler") för att identifiera sökroboten.

Skapa kunskapskälla för webb-URL

Innan du börjar

Innan du skapar en kunskapskälla för webbadresser bör du kontrollera att du har:

Tillgång till offentligt tillgängliga webbplatser som du äger.
En förståelse för webbplatsstrukturen som du vill genomsöka.

Du kan bara använda webbplatsextrahering med offentligt tillgänglig information som du har laglig rätt att komma åt och behandla. Använd inte den här funktionen med:

PCI-data (Payment Card Industry).
Personligt identifierbar information (PII).
Skyddad hälsoinformation (PHI).
All känslig, konfidentiell eller reglerad information.

Genom att använda den här funktionen samtycker du till att följa alla tillämpliga dataskyddslagar, sekretessbestämmelser och tredje parts rättigheter. Se ansvarsfriskrivningen innan du konfigurerar URL-källan.

1	Välj Lägg till källa > webbplatser. På sidan Extrahera webbplatser utför du konfigurationerna.
2	I KällinformationTab anger du källnamnet och en kort beskrivning av källan i fältet Beskrivning .
3	I avsnittet Källkonfiguration definierar du följande parametrar: Under källa: Start-URL: Ange webbadressen till webbsidan som du vill genomsöka och lägga till som källa. Filter: Använd följande växlingsalternativ för att definiera vad du behöver extrahera: Extrahera endast webbadresser som matchar specifik jokerteckensyntax: Använd webbadressmönster för att fokusera genomsökningen. Du kan lägga till upp till 10 mönster. Exempel: product– matchar och extraherar webbadresser som innehåller "product". hjälp – matchar och extraherar endast webbadresser som innehåller "hjälp". /blog/ - matchar och extraherar URL med /blog/ i sökvägen. Extrahera endast underdomäner till startwebbadressen: Om målinnehållet sträcker sig över flera underdomäner kan du ange upp till 10 underdomäner som ska inkluderas (till exempel support.example.com). Under Extrahera omfattning: Definiera omfattningen baserat på vilken systemet extraherar innehållet från webbsidorna. Djupgräns 0: Genomsöker bara startsidan eller målsidesadressen. 1: Genomsöker startsidan och alla sidor som är direkt länkade från den. 2: Genomsöker startsidan, direkt länkade sidor och sidor länkade från dessa. Sidbegränsning: Ange antalet sidor som du vill att systemet ska genomsöka. Du kan genomsöka upp till 250 sidor. Om du definierar djupgränsen som "0" kan du inte konfigurera sidbegränsning. Till exempel: Om sidgräns =100 och crawl_depth=1, och om bara 50 länkar är tillgängliga, returnerar sökroboten 50 sidor. Innehållsuteslutningar: Alla: Exkludera sidhuvuden, sidfot, navigeringselement och formulärelement. Nav: Exkludera navigeringselement. Sidfot: Exkludera sidfotselement. Formulär: Exkludera formulärelement. Schema för synkroniseringskörning: I det här avsnittet kan du konfigurera frekvensen för datasynkroniseringskällan. Du kan också välja att konfigurera hur ändringarna ska tillämpas på agenter. Synkroniseringsfrekvens: Standardalternativet som stöds för närvarande är Kör på begäran. Detta gör att du kan synkronisera webbsidor manuellt för de senaste ändringarna. Synkronisera innehållsändring: Välj att tillämpa ändringar automatiskt eller vänta med dem för godkännande. Tillämpa automatiskt ändringar på agenter eller kompetenser (standardalternativ). Vänta på ändringar för administratörsgodkännande innan du gör dem tillgängliga.
4	Klicka på Lägg till källa. Webbadressen läggs till på sidan Källor. Statusen visas som synkronisering. Systemet: Konverterar innehållet som extraheras från webbsidorna till ett strukturerat markdown-format. Extraherar huvudartikeln. Filtrerar navigering och reklaminnehåll enligt inställningarna. Tabeller och listor behåller sin struktur.

Nästa steg

Om du vill göra ändringar i URL-källan klickar du på ikonen Redigera under Kontroller. Om du vill ta bort källan klickar du på ikonen Ta bort .

Utlösa en manuell synkronisering

När du har skapat en webb-URL-kunskapskälla utför du en manuell synkronisering för att hålla informationen om kunskapskällan aktuell och uppdaterad.

1	Gå till kunskapsbassidan.
2	Bläddra till den post i webb-URL-kunskapskällelistan som krävs.
3	Klicka på ikonen Synkronisera nu under Kontroller. Du kan också klicka på ikonen Redigera för att öppna kunskapskällsidan för webbadressen. Klicka på Spara ändringar och synkronisera för att synkronisera innehållet med de senaste ändringarna på webbplatsen. Statusen visas som Synkronisering.
4	Om alternativet för godkännande av innehåll är aktiverat granskar du det extraherade innehållet innan det blir tillgängligt för dina AI-agenter.

Nästa steg

Synkronisera endast när du förväntar dig innehållsändringar.
Övervaka synkroniseringshistoriken för att identifiera optimal frekvens.
Tänk på påverkan på systemresurser.
Planera synkroniseringar under perioder med låg användning när det är möjligt.
Antal samtidiga synkroniseringar som tillåts: 1 webbplatssynkronisering/genomsökning tillåts åt gången i en kB. 3 webbplatssynkroniseringar/genomsökningar tillåts per organisation.

Godkänn innehåll efter granskning

Om godkännande av innehåll är aktiverat granskar du det extraherade innehållet innan det blir tillgängligt för dina AI-agenter.

1	När synkroniseringsstatusen visar Väntar på godkännande klickar du på Granska innehåll.
2	Förhandsgranska den extraherade informationen i strukturerat markdown-format.
3	Se en sammanfattning av ändringarna: Tillagt: Nytt innehåll som hittades under synkroniseringen. Ändrad: Befintligt innehåll som har ändrats. Borttaget: Innehåll som inte längre är tillgängligt på källwebbplatsen.

Nästa steg

Efter att ha granskat:

Klicka på Godkänn om du vill lägga till innehållet i kunskapsbasen direkt.
Klicka på Avböj för att ignorera innehållet. Avvisat innehåll ignoreras permanent.

Metodtips och begränsningar

Följ dessa riktlinjer för att få ut mesta möjliga värde från kunskapskällor för webbadresser samtidigt som efterlevnad och optimala prestanda säkerställs.

Strategi:

Planera genomsökningsstrategin i förväg.
Börja fokuserat och expandera sedan. Börja med smala krypningar för att förstå extraheringsresultaten.
Testa URL-mönster på små avsnitt först.
Välj rätt startadress:
- Bäst: Målsidor för specifika innehållsområden.
- Bra: Direktlänkar till innehållsavsnitt.
- Undvik: URL:er till startsidan som leder till blandade innehållstyper.
Använd webbadressmönster strategiskt. Efter den första genomsökningen:
- Granska kvaliteten på extraherat innehåll.
- Identifiera oönskade avsnitt som har inkluderats.
- Justera webbadressmönster eller uteslutningsinställningar.
- Kryp igen med förfinade inställningar, om det behövs.

Prestanda och effektivitet

Ställ in realistiska sidgränser baserat på dina behov.
Använd lämpligt genomsökningsdjup för dina innehållsmål.
Fokusera först på innehållsområden med högt värde.
Övervaka bearbetningstiderna och justera därefter.

Att tänka på

Stora genomsökningar förbrukar mer bearbetningstid.
Flera samtidiga genomsökningar kan påverka prestandan.
Lagringskraven ökar med innehållsvolymen.
Nätverksresurser delas mellan alla användare.

Begränsningar för innehållstyp

Främst utformad för HTML-innehåll.
En del interaktivt innehåll kanske inte fångas in.
Vissa webbplatser blockeras baserat på deras klassificering.

Efterlevnad och etisk genomsökning

Respektera webbplatsens policyer: Se till att du har behörighet att genomsöka och respektera hastighetsbegränsningar.
Dataansvar: Genomsök endast offentligt tillgängligt innehåll som du äger eller har behörighet att genomsöka.
Äganderätt till innehåll: Överväg konsekvenserna för immateriella rättigheter och behåll attribution där det behövs.

Få hjälp

Om du stöter på problem:

Granska synkroniseringshistoriken för felinformation.
Kontrollera att måladresserna är tillgängliga för allmänheten.
Kontrollera att webbadressmönstren matchar avsett innehåll.
Överväg att justera genomsökningsdjupet eller sidgränserna.
Kontakta supporten för ihållande tekniska problem.

Få tillgång till kunskapsbasen

Innan du börjar

Skapa den kunskapsbas som krävs för AI-agenten.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret. Kunskapsbaserna visas som kort på sidan Kunskap . Varje kort visar antalet källfiler som är associerade med den specifika kunskapsbasen.
3	Klicka på ett kort för att navigera till den specifika kunskapsbasen. Du kan se följande: Källor: Uppgifter om de källor som är kopplade till kunskapsbasen, till exempel: Källnamn Beskrivning Typ Skapad av Senast uppdaterad av Senast uppdaterad på Status Kontroller Används av: Information om AI-agenten som använder den specifika kunskapsbasen. Historia: Historik över aktiviteter på kunskapsbasen. Du kan också komma åt kunskapsbasen från Knowledge Tab på AI-agentkonfigurationssidan. Mer information finns i avsnittet Konfigurera kunskapsbasen . Du kan söka efter den kunskapsbas som krävs med hjälp av följande kriterier: Namn på kunskapsbasen. Typ av kunskapsbas. Kunskapsbaser som uppdateras mellan angivna datum. Kunskapsbaser som skapats mellan angivna datum. Klicka på Återställ alla om du vill återställa sökkriterierna.

Konfigurera autonom AI-agent

Autonoma AI-agenter arbetar oberoende utan direkt mänsklig inblandning. Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor. Dessa agenter använder avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera data, lära av sin miljö och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål.

Du kan använda autonoma AI-agenter i olika scenarier, inklusive:

Ge kundsupport – svara på vanliga frågor, felsök problem och vägled kunder genom processer.
Erbjud teknisk hjälp – ge expertråd om specifika ämnen eller områden.
Natural Language Processing (NLP) - Förstå och svara på mänskligt språk på ett naturligt och konversationsmässigt sätt.
Beslutsfattande – Gör välgrundade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Skyddsräcken som konfigurerats i de autonoma AI-agenterna säkerställer att AI-agenten inte svarar med oetiskt och skadligt innehåll.

Skapa en autonom AI-agent

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten. Mer information finns i Skapa kunskapsbas för AI-agent.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent väljer du Börja från början och klickar på Nästa. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som `Autonom.` I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt. Mer information om mallarna finns i Använda AI-agentmallar.
4	Välj autonom agenttyp.
5	Ange följande obligatoriska uppgifter: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. Agentnamnet får vara högst 256 tecken. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj en av följande AI-motorer i listrutan som uppfyller dina kontaktcenterbehov: Webex AI Pro 1.0: Det här standardalternativet stöder AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter och levererar mänskliga konversationer. Webex AI Pro-US. 1.0: Levererar naturliga, människoliknande konversationer på engelska, skräddarsydda för amerikanska regionala accenter och lagstadgade krav. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Webex AI Pro-Europe 1.0: Levererar en lokaliserad upplevelse skräddarsydd för regionala accenter, vilket ger förbättrad användarupplevelse och efterlevnad av europeiska bestämmelser. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för EU-kunder. Ditt val av AI-motor avgör vilka konversationsinställningar – till exempel språk, röst, DTMF, fördröjningar och avbrott samt vokabulär – som är tillgängliga för att konfigurera din AI-agent. Eftersom varje motor erbjuder unika funktioner uppdateras konfigurationsalternativen som visas i Konversationer Tab dynamiskt baserat på ditt val. Mer information om AI-motorns funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter . Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Om du vill Insert ett exempel klickar du på Insert exempel. Se vad du ska göra och inte göra när du skriver mål för bästa praxis. Agentmål och instruktioner kan tillsammans ha en maximal längd på 5120 tecken.
6	Klicka på Skapa. Nu har du skapat den autonoma AI-agenten som nu är tillgänglig på instrumentpanelen . Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, som innehåller både skriptade och autonoma typer. Skapa inte en enda autonom AI-agent med ett komplext omfång. Skapa i stället flera AI-agenter med begränsat omfång. Använd alternativet för överföringsåtgärd för att överföra samtalet från en AI-agent till en annan. Mer information finns i avsnittet Skapa en anpassad överföringsåtgärd . I AI-agenthuvudet kan du utföra följande uppgifter: Förhandsvisning Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i Uppgifter på AI-agentkort. Du kan också importera fördefinierade AI-agenter. Mer information finns i Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera den autonoma AI-agenten.

Konfigurera autonom AI-agent

Följande avsnitt vägleder dig om hur du konfigurerar autonom AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera autonom AI-agentprofil
Lägga till åtgärder för autonom AI-agent
- Konfigurera platsfyllning
- Konfigurera uppfyllelse
Konfigurera kunskapsbas
Konfigurera konversationsinställningar

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Gå till Configurations > Profile Tab och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs. URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs. Tidszon – Välj tidszon för AI-agenten i listrutan. Standardtidszonen är Europa/London. AI-motor – Välj ett av följande alternativ i listrutan för att uppdatera AI-motorn: Webex AI Pro 1.0: Stöder AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter och levererar mänskliga konversationer. Webex AI Pro-US 1.0: Levererar naturliga, människoliknande konversationer på engelska, skräddarsydda för amerikanska regionala accenter och lagkrav. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Webex AI Pro-Europe 1.0: Levererar en lokaliserad upplevelse skräddarsydd för regionala accenter, vilket ger förbättrad användarupplevelse och efterlevnad av europeiska bestämmelser. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för EU-kunder. Ditt val av AI-motor avgör vilka konversationsinställningar – till exempel språk, röst, DTMF, fördröjningar och avbrott samt vokabulär – som är tillgängliga för att konfigurera din AI-agent. Eftersom varje motor erbjuder unika funktioner uppdateras konfigurationsalternativen som visas i Konversationer Tab dynamiskt baserat på ditt val. Mer information om AI-motorns funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter . Välkomstmeddelande – Det standardvälkomstmeddelande som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta efter behov. Ange välkomstmeddelandet på önskat språk för AI-agenten. Det här meddelandet översätts inte automatiskt och visas eller spelas upp som konfigurerat, oavsett vilket språk som har konfigurerats för AI-agenten. Agentens mål – Redigera AI-agentens mål om det behövs. Se vad du ska göra och inte göra när du skriver mål för bästa praxis. Instruktioner – Ange anvisningarna för AI-agenten. Se Snabba tekniska tips när du skriver instruktioner. Agentmål och instruktioner kan tillsammans innehålla upp till 5120 tecken.
3	Klicka på Spara ändringar.
4	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i avsnittet Publicera din autonoma AI-agent .

Nästa steg

Lägg till nödvändiga åtgärder i AI-agenten.

Lägga till åtgärder för autonom AI-agent

Autonoma AI-agenter är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Tänk till exempel på en restaurang med behov av att automatisera matorderingången online. För att utföra uppgiften skapar du en autonom AI-agent som utför följande åtgärder:

Få nödvändig information från kunden.
Överför informationen till önskat flöde.
Leverera kundkravet.

Den autonoma AI-agenten arbetar med följande tre byggstenar:

Åtgärd – En uppgift som en AI-agent utför genom att förstå användarens avsikter och slutför genom att ansluta till externa system.
Entitet eller plats – Representerar ett steg i uppfyllandet av användarens avsikt. Slotfyllning innebär att ställa specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikt baserat på yttranden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd.
Uppfyllelse – Avgör hur AI-agenten slutför åtgärden genom att ansluta till externa system.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till Konfigurationer > Åtgärder Tab.

På sidan Åtgärder visas åtgärden Agentöverlämning . Agentöverlämningsåtgärden är aktiverad som standard så att AI-agenten kan eskalera konversationen till en mänsklig agent. Använd växlingsalternativet för att inaktivera det.

3

Klicka på +Lägg till åtgärder om du vill lägga till en ny åtgärd för en AI-agent.

Välj Bläddra bland åtgärder > Välj tillgänglig för MCP-klientkonfiguration.
Välj Skapa ny åtgärd > Uppfyllelse för att skapa en åtgärd för uppfyllelse.
Välj Skapa ny åtgärd > Överför om du vill skapa en anpassad överföringsåtgärd.

Du kan konfigurera högst 10 åtgärder för en AI-agent.

Mer information finns i följande avsnitt.

Konfigurera uppfyllelse

Du kan konfigurera uppfyllelseflöden för AI-agentåtgärder i Webex Connect flödesbyggaren. Mer information finns i Konfigurera uppfyllelseflöden för AI-agentåtgärder.

Som en del av PCI-efterlevnad stöder autonom AI-agent för närvarande inte uppfyllande som involverar betalkort eller kreditkort. All användarverifiering eller betalning som involverar ett betalkort eller kreditkort måste göras genom tredjepartsintegration.

1	På sidan Lägg till en ny åtgärd anger du följande information: Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel,Boka `biljetter`. Maxlängden på fältet Åtgärdsnamn är 64 tecken. Åtgärdsbeskrivning – Ge en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maxlängden på åtgärdsbeskrivningen är 1024 tecken.
2	Konfigurera platser. Se Konfigurera platsfyllning för mer information.
3	Konfigurera uppfyllelse. I avsnittet Webex Connect Flow Builder Fulfillment konfigurerar du följande inställningar: Välj tjänst – Välj den tjänst som krävs och konfigureras på klientarbetsytan Webex Connect. AI Agent Studio Webex kan bara komma åt tjänster och flöden som konfigurerats på arbetsytan på klientnivå. Välj ett flöde – Välj den tjänst som krävs som konfigureras på klientarbetsytan Webex Connect.
4	Klicka på Lägg till för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen.

Konfigurera platsfyllning

Platsfyllning innebär att du lägger till de indataenheter som krävs för AI-motorn. I avsnittet Platsfyllning på sidan Åtgärder lägger du till indataentiteterna:

Du kan lägga till entiteterna en i taget i tabellformat. Mer information finns i Lägga till indataentiteter i tabellformat.
Du kan också använda JSON-filen och definiera entiteterna. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat .

Lägga till indataenheter i tabellformat

1	Om du vill lägga till en indataentitet klickar du på +Ny indataentitet.
2	På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på indataenheten. Enhetsnamnet får vara högst 256 tecken. Enhetstyp – Välj datatyp för enheten. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maxlängden på entitetsbeskrivningen får vara 512 tecken. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatorisk om du vill göra entiteten obligatorisk.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till indataentiteten. Du kan lägga till så många indataentiteter som du behöver.
4	Klicka på Lägg till för att lägga till åtgärden i AI-agenten.
5	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent. När du har lagt till åtgärden använder du alternativet Kontroller för att redigera eller ta bort entiteterna.

Lägga till entiteter med hjälp av en JSON-redigerare

Om du vill lägga till en indataentitet i JSON klickar du på Använd JSON i stället.
Ange indataparameterschemat i JSON-format.
Klicka på Lägg till.

Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Parameterstruktur för indata

Ingångsparametrarna måste följa följande struktur:

type – datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid "objekt" för att beteckna att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

properties – Ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och dess associerade metadata.

required – En matris med strängar med namnen på parametrar som är obligatoriska.

Egenskaper Objekt

Varje nyckel i egenskapsobjektet representerar en indataenhet/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata ska alltid innehålla följande nyckelord:

type – parameterns datatyp. De tillåtna typerna är:
- string – Textdata.
- heltal – numeriska data utan decimaler.
- tal – numeriska data som kan innehålla decimaler.
- booleskt – Sant/falskt-värden.
- array – En lista med objekt som vanligtvis är av samma typ.
- object – En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning – En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå syftet med och användningen av parametern. En beskrivning som är kortfattad och överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning är bra för bättre noggrannhet.
Validering verkställs endast av plattformen för "typ". "Beskrivning" tillämpas inte för alla entiteter, men vi rekommenderar starkt att den läggs till. Andra användbara nyckelord för entitetsmetadata är:
- enum – I uppräkningsfältet visas möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som endast ska acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- pattern – Använd mönsterfältet med strängtyper för att ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är användbart för validering av specifika format, till exempel telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel – I fältet exempel finns ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data den behöver och kan vara särskilt användbar för tolkning och validering.

Det finns andra nyckelord som kan göra enhetsdefinitionen mer exakt och robust. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord:

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord: { "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Det unika användarnamnet för kontot.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Lösenordet för kontot.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "E-postadressen för kontot.", "pattern": "\\w+([-+.']\\w+)*@\\w+([-.]\\w+)*\\.\\w+([-.]\\w+)*" }, "födelsedatum": { "type": "string", "description": "Användarens födelsedatum.", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Om användaren vill få nyhetsbrev.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferred notification method.", "enum": ["email", "SMS", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "Lista över roller som tilldelats användaren.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["användarnamn", "lösenord", "e-post"] }

Det här exemplet innehåller följande entiteter:

username – En strängtyp med begränsning för minsta och högsta längd.
password – En strängtyp med en minsta längd och ett visst format (lösenordet anger att säker hantering krävs).
e-post – en strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum – En strängtyp med exempel som anger datumets format.
preferences – En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och meddelanden), inklusive en boolesk med ett standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roles – En matristyp där varje objekt är en sträng som är begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i matrisen "obligatoriskt".

I det här exemplet har entiteterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer en konsekvent struktur och namngivningskonvention. Följ dessa metodtips för att skapa väldefinierade entiteter som är enkla för AI-motorn att tolka och tillämpa.

Det här schemat resulterar i att JSON-format skickas för att ansluta AI Agent-startnoden som ser ut så här:

{ "användarnamn":"användarnamn-exempel", "lösenord":"lösenord-exempel", "e-post":"fake@example.com", "inställningar": { "nyhetsbrev":true, "meddelanden":"e-post, SMS" }, "roller":"användare" }

Webex Connect kanske inte får in inställningar och roller i vissa situationer eftersom de inte har angetts som obligatoriska i schemat.

Konfigurera MCP-klientåtgärd

MCP-klientfunktionen (Model Context Protocol) gör det möjligt för autonoma AI-agenter att ansluta direkt till verktyg och tjänster från tredje part utan att kräva specialbyggda API-integreringar. Detta effektiviserar hur agenter hämtar data och utför åtgärder under live-kundkonversationer.

Genom att konfigurera en MCP-klient kan dina AI-agenter:

Anropa automatiskt verktyg från tredje part under livekonversationer.
Hämta realtidsdata från externa system.
Utför åtgärder utan mänsklig inblandning.

Innan du börjar

Innan du konfigurerar MCP-åtgärden i Webex AI Agent Studio måste du:

Ha MCP-serverns URL, autentiseringstyp och autentiseringsuppgifter för de verktyg från tredje part som du vill ansluta.
Registrera MCP-appar på utvecklarportalen för Webex. Mer information finns i avsnittet Registrera agentappen i utvecklarportalen.
Auktorisera verktyget i Control Hub för din organisation. Mer information finns i avsnittet Etablera på Control Hub i utvecklarportalen.

MCP-åtgärder är skrivskyddade när de har skapats. Om du behöver ändra åtgärdsinställningarna måste du skapa en ny åtgärd.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Välj den AI-agent som du vill konfigurera MCP-åtgärden för. Du kan också skapa en ny autonom AI-agent. Mer information finns i avsnittet Skapa en autonom AI-agent .
3	Navigera till Åtgärder Tab. Klicka på +Lägg till åtgärder.
4	I popup-fönstret Lägg till åtgärder , under Bläddra bland åtgärder , väljer du Välj tillgänglig Då visas alla tillgängliga MCP-verktyg med providernamn och MCP-etikett.
5	Välj det MCP-verktyg du vill lägga till. Du kan lägga till flera MCP-verktyg när som helst. Klicka på Lägg till. Agenten har stöd för ett maximalt antal åtgärder som definieras i organisationens konfiguration.

Nästa steg

När ett MCP-verktyg har lagts till fyller systemet automatiskt i följande information från MCP-serverdefinitionen:

Åtgärdsnamn (namn på MCP-verktyg)
Beskrivning
Indataenheter (obligatoriska fält och datatyper)

Om du behöver ändra någon av dessa uppgifter måste du uppdatera MCP-serverdefinitionen i registrerings- eller etableringsfasen. Ändringar synkroniseras automatiskt till AI Agent Studio via aviseringar.

Kontrollera MCP-verktygets status

När du har lagt till en MCP-åtgärd verifierar du dess status i åtgärdslistan:

Verktygets namn, beskrivning och serverinformation
Inmatningsparametrar som skickas till verktyget
Utdata som returneras av verktyget
Körningstillstånd (lyckat eller misslyckat)
Svarstid (i millisekunder)
Servernamn och ID
Transaktion ID

Begränsningar

Var medveten om följande begränsningar:

Åtkomstkontroll på gruppnivå stöds inte. MCP-verktygsåtkomst hanteras endast på organisationsnivå.
MCP-åtgärder är skrivskyddade när de har skapats i AI Agent Studio. Om du vill uppdatera en åtgärd skapar du en ny.
Maximalt antal åtgärder per agent definieras av organisationens konfiguration. Kontakta administratören om du vill ha mer information.

Skapa en anpassad överföringsåtgärd

Den anpassade överföringsfunktionen gör det möjligt att överföra samtal från en AI-agent till en annan AI-agent eller till en mänsklig agent för att säkerställa en sömlös kundupplevelse. I stället för att skapa en enda komplex agent kan du skapa flera mini-AI-agenter som hanterar olika uppgifter. Du kan sedan använda alternativet för anpassad överföringsåtgärd för att överföra samtalet till en annan AI-agent eller mänsklig agent, vilket förbättrar agenternas effektivitet.

Funktionen för anpassade överföringsåtgärder är för närvarande i betaversion.

Innan du börjar

Skapa de autonoma AI-agenter som krävs för att överföra samtal.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Gå till Konfigurationer > Åtgärder Tab.
3	Klicka på listrutan Skapa ny .
4	På sidan Skapa en överföringsåtgärd anger du följande information: I avsnittet Allmän information anger du följande information: Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel FavoritdestinationHandover Överföringsvillkor – Beskriv villkoret för överföringen. Om kunden till exempel anger sin favoritdestination överför du samtalet till en annan agent. Välj ett av följande alternativ i rutan Välj hur du vill tilldela en agent: Välj en AI-agent Ange anpassad logik för att tilldela en människa eller AI-agent. Klicka på +Ny inmatningsenhet. På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Enhetens namn Typ av enhet Beskrivning av enhet Exempel på entiteter Klicka på Lägg till.

Nästa steg

Den anpassade överföringsåtgärden visas på sidan Åtgärder.

Konfigurera kunskapsbas

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent.

1	På sidan Dashboard klickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Kunskap Tab.
3	Välj den kunskapsbas som krävs i listrutan. Vi rekommenderar starkt att du väljer en kunskapsbas som använder samma språk som din AI-agent för optimala prestanda. Om du vill navigera till den valda kunskapsbasen väljer du Hantera kunskapsbas i listrutan. Om du vill koppla bort kunskapsbasen från AI-agenten väljer du Ingen i listrutan. Om du vill skapa en ny kunskapsbas väljer du +Lägg till ny i listrutan. Mer information finns i Skapa kunskapsbas för AI-agent. När du har mappat en kunskapsbas till en AI-agent kan du inte associera samma kunskapsbas med en annan AI-agent.
4	Klicka på Spara ändringar.
5	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent.

Konfigurera konversationsinställningar

I det här avsnittet beskrivs hur du konfigurerar AI-agentens språk och röst, väljer en svarsstil, lägger till anpassade ord för igenkänning och hanterar hur AI-agenten hanterar pauser eller avbrott under konversationer.

Innan du börjar

Kontrollera att du är inloggad i Webex AI Agent Studio.
Kontrollera att du har skapat den autonoma AI-agenten.

1	På sidan Dashboard klickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	På konfigurationssidan för AI-agenten navigerar du till Configuration > Conversation Tab.
3	Konfigurera inställningarna för språk- och svarsformat : Språk: Konfigurera önskat språkalternativ baserat på den valda AI-motorn för AI-agenten (när du skapar agenten eller uppdaterar AI-agentprofilen): För Webex AI Pro 1.0-motorn är standardspråket inställt på `engelska`. Välj önskat språk i listrutan. En lista över språk som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds. För Webex AI Pro-US 1.0-motor är engelska det enda språket som stöds som standard. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Svarsstil: Välj önskad svarsstil för hur AI-agenten svarar kunder. Aktiva - snabba bekräftelser före ett substantiellt svar: Ger snabba bekräftelser innan du ger ett fullständigt svar. Det betyder att agenten först säger något som "Jag förstår ditt svar" eller "Jag förstår", vilket hjälper till att försäkra kunden om att deras input mottogs innan han går vidare till ett detaljerat svar. Direkt – liten fördröjning, returnerar bara substanssvaret: Agenten väntar en stund och svarar sedan med endast substanssvaret, utan någon inledande bekräftelse. Markera kryssrutan Inkludera avvikelser om du vill lägga till fyllmedel som "umm" eller "liknande" för att få agenten att låta mer mänsklig och relaterbar.
4	Konfigurera inställningarna för röstkanalen : Röst: Välj önskad röst för AI-agenten i listrutan Välj röst , baserat på vald AI-motor och konfigurerat språk. En lista över röster som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds. För Webex AI Pro 1.0-motorn är `standardrösten för engelska en-US-Jennifer`. Om du vill använda ett annat språk eller en annan röst väljer du önskat språk i föregående steg. De tillgängliga rösterna för det språket visas sedan i listrutan. För Webex AI Pro-US 1.0-motorn är `standardrösten för engelska en-US-Jess`. För närvarande kan du bara byta till andra engelska röster. Uppläsningshastighet: Ange det numeriska värdet för att öka eller minska hastigheten/hastigheten för talutmatning. Giltiga värden är mellan 0,7 och 1,2, med standardvärdet 1,0 för normal hastighet. Den här inställningen åsidosätter talhastigheten som konfigurerats i flödesdesignern. Extrema värden nära den lägsta eller högsta talhastigheten kan påverka kvaliteten på det genererade talet.
5	Konfigurera anpassad vokabulär. Ange ord eller fraser avgränsade med kommatecken (upp till 100 ord eller fraser). Genom att lägga till ett anpassat ordförråd kan AI-agenten bättre känna igen och svara på specifika termer, namn eller branschspecifika språk som är relevanta för ditt användningsfall.
6	Konfigurera inställningarna för fördröjningar och avbrott: Växla alternativet Tillåt kunden att avbryta för att aktivera eller inaktivera kunder som talar över agenten. Om du aktiverar det här alternativet kan uppringare avbryta agenten utan att vänta på en paus. Justera skjutreglaget Känslighet för slut på tal för att ställa in hur snabbt agenten svarar när uppringaren slutar prata. Giltiga värden är 500 ms (aggressiv) till 2000 ms (avslappnad) med standardvärdet 500 ms (aggressiv). Ange tidsgränsen för uppfyllelse (i sekunder) om du vill ange en tidsgräns för utförandet av uppgiften och stoppa uppgiften med våld. Giltiga värden är mellan 10 och 30 sekunder med standardvärdet 30. Ange timeout # TURN (i millisekunder) för att ange hur länge systemet ska vänta innan det kontrollerar om kunden har pratat färdigt. Giltiga värden är 750 och 3000 millisekunder med standardvärdet 1500. Ange timeout för ingen inmatning (i sekunder) för att ställa in maximal väntetid på kundindata innan systemet antar att kunden inte svarar. Giltiga värden är mellan 10 och 30 med standardvärdet 10.
7	Konfigurera inställningarna DTMF : Ange tidsgränsen mellan två siffror (i sekunder). Detta anger hur länge AI-agenten väntar på nästa DTMF-indata från kunden innan han fortsätter med konversationsflödet. Standardvärdet är 5 sekunder. Värdet kan variera från 2 till 10 sekunder. Ange avslutningstecknet som kunden kan använda för att indikera slutet på DTMF-indata. Avslutningstecknet kan vara antingen #eller . Ange Maxlängd* (i tecken) för att ställa in maximal tillåten längd för DTMF indata från kunder. Standardvärdet är 16 tecken. Värdet kan vara mellan 8 och 32 tecken.
8	Klicka på Spara ändringar. Du kan förhandsgranska konversationsupplevelsen innan du publicerar ändringarna, och samma konversationsinställningar gäller för röstförhandsgranskningen.
9	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent.

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, när du redigerar och efter distributionen av agenten.

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort blir alternativet Förhandsgranskning för AI-agenten synligt. Klicka här om du vill öppna förhandsgranskningen av AI-agenten.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna AI-agenten. Alternativet Förhandsgranskning är alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan. Du kan använda det här alternativet för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att kontrollera AI-agentens svar och se till att de fungerar korrekt.

Du kan också minimera förhandsgranskningswidgeten, tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att testa AI-agenten.

Förhandsgranska chattkonversation

Med chattförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0 eller Webex AI Pro-Europe 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer endast på engelska.
2	Klicka på Starta en chatt. AI-agenten visar ett standardvälkomstmeddelande för att initiera interaktionen.
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Retur.
4	Du kan sedan se och utvärdera svaret från AI-agenten. Om du vill starta en ny chattkonversation eller chattsession klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet.

Förhandsgranska röstkonversation

Med röstförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via rösten.

Du behöver webbläsarbehörighet för att förhandsgranska röstkonversationer. När du uppmanas av din webbläsare, se till att klicka på "Tillåt" för att aktivera den åtkomst som krävs. Vi rekommenderar att du använder följande webbläsare:
- Safari på macOS
- Chrome på Windows
Använd ett headset för bästa upplevelse. När en uppringare avbryter AI-agenten (via inbrytning) upptäcker AI-agenten talet, stoppar uppmaningen om att det ska spelas upp och bearbetar uppringarens indata därefter – detta fungerar bara optimalt när du använder ett headset.
När du inte använder ett headset ska du undvika att ställa in volymen på 100 %.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0-motor kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0-motor eller Webex AI Pro-Europe 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer endast på engelska.
2	Klicka på Starta ett samtal. Samtalet initieras med AI-agenten, som spelar upp ett standardvälkomstmeddelande för att påbörja interaktionen. Du kan också se den direktsända transkriptionen av konversationen i widgeten.
3	Röst din fråga. Medan du pratar kan du se liveutskriften av konversationen. Om du vill stänga av rösten medan du interagerar klickar du på Stäng av.
4	För din fråga kan du sedan höra och utvärdera svaret från AI-agenten.
5	Avsluta samtalet genom att klicka på Avsluta samtal.

Publicera din autonoma AI-agent

När du har konfigurerat och förhandsgranskat AI-agenten kan du publicera agenten så att den visas live.

Innan du börjar

Skapa den autonoma AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Publicera.
2	På skärmen Publicera ändringar anger du versionsnamnet och klickar på Publicera. Du kan visa information om versionen på sidan Historik . Mer information finns i avsnittet Historik .

Visa sessioner och historik för autonoma AI-agenter

Du kan visa information om sessioner som upprättats med kunderna och historiken för de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten.

Sessioner

På sidan Sessioner finns ett omfattande register över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. Så här kommer du åt sessioner:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa sessionsinformation för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Sessioner.

Sidan Sessioner visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Den här informationen är användbar för att granska, analysera och förbättra AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessioner/rum som skapats för AI-agenten. Tabellen sidnumreras om det finns fler rader än vad som ryms på en skärm. Vilket som helst av fälten i tabellen kan sorteras eller filtreras med hjälp av avsnittet Förfina resultat till vänster. Fälten representerar följande information om en viss session:

Sessions-id – unikt rums-id eller sessions-id för en konversation.
Konsument-ID – ID för konsumenten som interagerade med AI-agenten.
Kanaler – Kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterad vid – Tidpunkt då rummet stängdes.
Rumsmetadata – Innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Dölj testsessioner – Om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan med livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – för att filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agenten överlämnas visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – för att filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – För att filtrera de nedröstade sessionerna.

Visa sessionsinformation

Så här visar du information om sessionen:

Klicka på en enskild rad i sessionstabellen om du vill se en detaljerad vy över sessionen. Om sessionen är låst måste du ha behörighet att dekryptera sessionen.
Klicka på dekryptera innehållet för att visa sessionsdata.

Knappen Dekryptera innehåll visas bara om du har dekrypteringsåtkomst i AI-agentstudioprogrammet.
Systemet visar följande sessionsinformation:
- Visar en transkription av alla sessioner i kronologisk ordning, vilket ger sammanhang för konversationen. Använd sökfältet för att snabbt hitta en specifik konversationstranskription. Detta gör att du enkelt kan navigera i långa interaktioner utan att behöva bläddra manuellt genom hela texten.
- Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
  - AI-agentens funktion för inbrytningsidentifiering identifierar fall där en användare avbryter eller talar under ett pågående agentyttrande. Till exempel när AI-agenten svarar med "Jag har kontrollerat ditt konto och ditt saldo är...", och användaren avbryter med "Okej.", identifierar AI-agenten dessa användarindata. Följaktligen stoppar det omedelbart sitt nuvarande yttrande, vilket förhindrar att det avsedda meddelandet fullbordas helt.
  - AI-agentsvaret visas med meddelandebubblan "Användaravbrott upptäcktes" i sessionstranskriptionen och meddelar AI-agentutvecklare om den specifika agentprompten som avbröts och den exakta avbrottspunkten.
  - Avsnittet Svar avbrutet i den högra panelen ger en detaljerad uppdelning av inbrytningshändelsen. Den visar till exempel det fullständiga, avsedda AI-agentsvaret (till exempel "Jag har kontrollerat ditt konto och ditt saldo är fem tusen dollar."). Den identifierar också "Ospelat innehåll" (till exempel "fem tusen dollar"), vilket uttryckligen anger den del av AI-agentens svar som undertrycktes eller trunkerades på grund av användarens avbrott i realtid.
    
    För närvarande är "Ospelat innehåll" endast tillgängligt för uppfyllande svar. Det kommer snart att utvidgas till allmänna uppmaningar.
- För motsvarande svar visar den högra panelen avsnittet Utförda åtgärder med följande information:
  - Åtgärd för agentöverföring
  - Platsfyllning och uppfyllande relaterat till alla åtgärder
  I avsnittet Allmän information finns detaljerad information om var och en av åtgärderna.
  
  Använd knappen Expandera alla för att expandera transaktionen. Den högra panelen visar också detaljer om kunskapsanvändningen med detaljer om dokumentnamn och filer som laddats upp.

Historik

På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten. Så här visar du historiken för en viss agent:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa historiken för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Historik.

Sidan Historik visas med följande flikar:

Versionshistorik – Klicka på Versionshistorik Tab om du vill visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten.
Ändringsloggar – Klicka på Ändringsloggar Tab om du vill visa de ändringar som gjorts i AI-agenterna.

Versionshistorik

När du publicerar den autonoma AI-agenten sparas en version av den autonoma AI-agenten som är tillgänglig i versionshistoriken Tab. Du kan visa de olika versionerna av AI-agenten från Versionshistorik Tab.

Versionsbeskrivning – En kort beskrivning av AI-agentens version.
AI-motor – AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Uppdaterad vid – Datum och tid då versionen skapades.
Åtgärder – Gör att du kan utföra följande åtgärder på AI-agenten:
- Läs in som utkast – alla ändringar på AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Exportera – Använd för att exportera AI-agenten.

Ändra loggar

Ändringsloggarna Tab spårar de ändringar som gjorts i den autonoma AI-agenten. Du kan visa information om ändringarna under de senaste 35 dagarna. Ändringsloggar Tab visar följande information:

Användare med administratörs- eller AI-agentutvecklarroller kan bara komma åt ändringsloggarna Tab. Användare med anpassade roller som har behörigheten Hämta granskningslogg kan också visa granskningsloggarna.

Uppdaterad vid – Data och tidpunkt för ändringen.
Uppdaterad av – namnet på användaren som införlivade ändringen.
Ändra plats – Det specifika avsnitt i AI-agenten där ändringen gjordes.
Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med sökalternativen Uppdaterad av, Ändra plats och Beskrivning . Du kan sortera loggarna baserat på fälten Uppdaterad på och Uppdaterad efter .

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med hjälp av analyser

Avsnittet AI-agentanalys ger en grafisk representation av nyckelmåtten för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Så här genererar du analyser för den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten på instrumentpanelen .
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

I det första avsnittet visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Dagliga genomsnittliga sessioner.
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Dagliga genomsnittliga meddelanden.

Det andra avsnittet visar statistik om användarna. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare.

I det tredje avsnittet visas AI-agentsvaren och agentöverlämningarna.

Konfigurera skriptad AI-agent

Skriptade AI-agenter förbättrar funktionerna för att skapa agenter utan kod i Webex AI Agent Studio-plattformen. De möjliggör konversationer med flera varv och samlar in relevant data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Köra enkla kommandon – Följ instruktionerna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbetar data – manipulera och transformera data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – Kommunicera med och styr andra lösningar.

Skriptade AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en korpus av frågor och svar. Skriptad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar. Den här funktionen är användbar i scenarier där:

Specifika kunskaper krävs – agenten måste svara på frågor inom en fördefinierad domän.
Konsekvens är viktigt – Agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet krävs – agentens svar begränsas av informationen i utbildningskorpusen.

Skapa en skriptad AI-agent

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på + Skapa agent på instrumentpanelen.
3	På skärmen Skapa en AI-agent väljer du Börja från början och klickar på Nästa. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen till `Skriptad`. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt. Mer information om mallarna finns i Använda AI-agentmallar.
4	Välj Typ av skriptad agent.
5	Ange följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj en AI-motor i listrutan. De alternativ som finns är: Webex AI Agent Pro 2.0 (med Swiftmatch) – det här är standardalternativet. Webex AI Agent Pro 1.0 (med Swiftmatch) Webex AI Agent Pro 1.0 (med Mindmeld) Mer information om varje AI-motors funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter .
6	Klicka på Skapa. Nu har du skapat den skriptade AI-agenten som nu är tillgänglig på instrumentpanelen . Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilket inkluderar både skriptade och autonoma typer. I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsvisning Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i Uppgifter på AI-agentkort. Du kan också importera AI-agenterna. Mer information finns i Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera den skriptade AI-agenten.

Konfigurera skriptad AI-agent

Följande avsnitt vägleder dig om hur du konfigurerar skriptad AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Konfigurera skript
Konfigurera agentöverlämning
Konfigurera språk och röst

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Configurations > Profile Tab och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs. Beskrivning – Ange information om AI-agenten. Tidszon – välj tidszon i listrutan. URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Ange ett anpassat felmeddelande för server- eller proxyfel. AI-motor – Visar den valda AI-motorn. Du kan uppdatera AI-motorn genom att klicka på ikonen bredvid listrutan. Mer information finns i Uppdatera inställningarna för AI-motorn.
3	Klicka på Spara ändringar.
4	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Uppdatera inställningarna för AI-motorn

Skriptade AI-agenter använder AI-motorer (som drivs av maskininlärning) för att förstå och svara på kundfrågor. Här är en snabb översikt över de AI-motorer som används:

Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch) – En snabb och lätt träningsmotor som stöder flera språk.
Webex AI Pro 1.0 (med Mindmeld) – Ett avancerat ramverk för att skapa högkvalitativa konversationsflöden med olika NLU-funktioner (Natural Language Understanding).

Så här ändrar du AI-motorn för AI-agenten:

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Navigera till Konfigurationer > Profil Tab.

3

Klicka på ikonen bredvid AI-motorn.

4

På sidan Hantera AI-motor konfigurerar du följande fält:

Träningsmotor – Välj den AI-motor som krävs i listrutan.

Att träna en AI-agent med modellen Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch) kan ta något längre tid än modellen Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).

Slutledning – Ange följande information:

Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att visa ett svar, under vilket ett återställningssvar visas. Observera att om du byter AI-motor ändras standardvärdet för den här inställningen.

Tabell 1. Återgångspoängvärden för AI-motorer
AI-motor	Värdeintervall	Standardvärde	Inmatningsmetod
Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)	-0.1, -0.05, 0.0, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2	0.05	Välj ett fördefinierat värde i listrutan.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)	0 till 1	0.3	Ange ett giltigt värde i textrutan.

Skillnad i poäng för partiell matchning – Det minsta gapet mellan konfidensnivåerna för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas. Observera att om du byter AI-motor ändras standardvärdet för den här inställningen. För båda motorerna är poängen 0 -1.

Tabell 2. Partiella matchningspoängvärden för AI-motorer
AI-motor	Värdeintervall	Standardvärde	Inmatningsmetod
Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)	0—1	0.02	Ange ett giltigt värde i textrutan.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)	0—1	0.05	Ange ett giltigt värde i textrutan.

I de flesta fall räcker standardtröskelvärdet. För användningsfall som kräver anpassning validerar du alternativa återställningströskelvärden med hjälp av testfunktionen och väljer det intervall som fungerar bäst baserat på de tillagda exemplen.

Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch) använder två poäng: en likhetspoäng och en partiell matchningspoäng för att bestämma avsiktsmatchningar. En avsikt anses vara en matchning om dess poäng är över 0,05.

Partiell matchning: Om två eller flera avsikter har poäng över 0,05 och skillnaden mellan deras poäng är mindre än eller lika med 0,02, utlöser AI-agenten en partiell matchning och ber användaren att klargöra mellan alternativen.
Säker matchning: Om skillnaden mellan de två bästa avsiktspoängen är större än 0,02 identifierar systemet avsikten med högst poäng som den potentiella matchningen.

Avancerade inställningar – Ange följande information:
- Utöka sammandragningar – Markera det här alternativet om du vill konvertera sammandragningar i träningsdata och konsumentfrågor till fullständiga formulär för bättre noggrannhet. Det här alternativet är tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch) och Webex AI Pro 1.0 (med Mindmeld).
- Stavningskontroll i slutledning – Markera det här alternativet om du vill identifiera och åtgärda stavfel innan du bearbetar texten. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorerna.
- Prioritera platsfyllning – Markera det här alternativet om du vill prioritera platsfyllning framför avsiktsidentifiering. Det här alternativet är tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch) och Webex AI Pro 1.0 (med Mindmeld).
- Entitetsroller – Markera det här alternativet om du vill aktivera olika roller för en enskild entitet. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Mindmeld).
- Resultat som lagras per meddelande – Ange antalet transaktioner (som AI-agenten har beräknat konfidenspoäng för) som ska visas under Transaktionsinformation i sessionerna. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorerna.
- Flerspråkig modell – Välj modell i listrutan för att aktivera flerspråkig slutsatsledning. Konfigurera mer än ett språk för en AI-agent för att aktivera det här alternativet och det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Vektormodell – Välj vektormodell i listrutan för att förbättra AI-agentens noggrannhet. Den här funktionen är endast tillgänglig för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Ta bort stoppord – Markera det här alternativet om du vill ta bort stoppord under träning och slutsatsledning. Den här funktionen är endast tillgänglig för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Ta bort specialtecken – Markera det här alternativet om du vill ta bort specialtecken från kundernas frågor för bättre svar. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Ersätt entiteter i slutledning – Markera det här alternativet om du vill ersätta entitetsvärden i träningsdata och inferens med entitets-id:n. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).
- Wordform-expansion – Markera det här alternativet om du vill utöka träningsdata med ordformer (till exempel pluralformer, verb och så vidare), tillsammans med synonymerna i data. Det här alternativet är endast tillgängligt för Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).

5

Klicka på Uppdatera om du vill ändra AI-agentens AI-motorinställningar.

6

Klicka på Spara ändringar för att uppdatera AI-motorinställningarna.

Konfigurera skript

Skript är byggstenarna som driver din AI-agents förståelse och svar. I det här avsnittet beskrivs tre huvudkomponenter:

Avsikter fångar de olika mål eller åtgärder som användarna vill uppnå när de interagerar med din AI-agent. Mappning av användaravsikter gör det möjligt för AI-agenten att känna igen och svara på lämpligt sätt på användarförfrågningar. Information om hur du skapar en avsikt finns i Skapa en avsikt.
Entiteter är den specifika information som AI-agenten behöver extrahera från användarindata. Dessa inkluderar datum, produktnamn eller anpassade värden som är unika för kundens användningsfall. Entiteter är viktiga variabler som AI-agenten måste förstå för att uppfylla användarbegäranden effektivt. Information om hur du skapar en entitet finns i Skapa en entitet.
Svaren är AI-agentens noggrant utformade svar på användarförfrågningar. De dikterar hur din AI-agent kommunicerar med användarna efter att ha förstått deras avsikt och samlat in nödvändiga enheter. Information om hur du skapar ett svar finns i Skapa ett svar.

Tillsammans skapar komponenterna smidiga och ändamålsenliga konversationer mellan agenten och användarna. Mer information finns i Förstå avsikter, entiteter och svar i AI Agent Studio.

Skapa en avsikt

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Konfigurationer > skript > avsikter.
3	Klicka på +Skapa avsikt.
4	På skärmen Lägg till en ny avsikt anger du följande information: Avsiktsnamn – Ange ett namn för avsikten. Beskrivning av avsikt – Ange en tydlig och kortfattad beskrivning av avsikten. Om du vill optimera AI-agentens prestanda anger du en beskrivande fras i stället för bara ett eller två ord. Det här fältet är obligatoriskt och gäller endast förWebex AI Pro 2.0-motorn (Swiftmatch). Om du byter från Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch) -motor till Webex AI Pro 2.0-motor (Swiftmatch) måste du ange en beskrivning för att lösa eventuella valideringsfel. Om skadligt innehåll upptäcks i avsiktsbeskrivningen visas en allmän varning och du kan inte spara ändringarna förrän innehållet har tagits bort eller korrigerats. Inställningar – Aktivera och inaktivera följande inställningar för avsikten: Återställ platser när de är klara – Aktivera för att återställa platsvärdena som samlats in i konversationen när avsikten är klar. Om den här växlingsknappen är inaktiverad behåller facket de gamla värdena och visar samma svar. Avsluta konversation – Aktivera för att stänga sessionen efter den här avsikten. Webex Connect- och röstflöden kan använda detta för att avsluta en konversation med kunder. Kontext – Ange in- och utträdeskontexter för avsikten. Mer information finns i Kontexter. Inmatningskontext – Ange önskad inmatning i textrutan och tryck på Enter eller Retur för att lägga till postkontexten. Du kan konfigurera högst 5 inmatningskontexter för en viss avsikt. Inmatningskontexter styr om en avsikt kan matchas med kundfrågan baserat på sessionens aktiva kontext. Avsluta kontext – Ange önskad inmatning i textrutan och tryck på Enter eller Retur för att lägga till avslutningskontexten. Du kan konfigurera högst 15 avslutningskontexter för en viss avsikt. Avslutningskontexter styr de aktiva kontexterna för en session. Avsikt och yttranden – Lägg till ett yttrande eller en fras för att fastställa avsikten och klicka på +Lägg till. Webex AI Pro 2.0 (Swiftmatch) -motorn kräver minst `10 yttranden` per avsikt. Det här antalet beräknas för alla konfigurerade språk inom avsikten. När du byter från Webex AI Pro 1.0 (Swiftmatch) -motor till Webex AI Pro 2.0-motor (Swiftmatch) måste du uppfylla detta minimum på 10 yttranden för att lösa valideringsfelet. Om skadligt innehåll upptäcks i yttrandena visas en allmän varning och du kan inte spara ändringarna förrän innehållet har tagits bort eller korrigerats. Generera varianter – Om du vill att systemet ska generera yttranden automatiskt baserat på avsikten klickar du på Generera varianter. I dialogrutan Generera varianter beskriver du din avsikt att generera relevanta träningsdata eller yttranden. Ange antalet varianter som ska genereras och välj hur kreativ du vill att den underliggande LLM ska vara när du genererar dessa varianter. Klicka på Generera. Lägg till entiteter som platser – Om det finns några entiteter i de tillagda yttrandena kommenteras de automatiskt i yttrandena och visas i avsnittet Slots . Du kan välja den del av yttrandet som en plats för den avsikten och välja en redan skapad entitet eller skapa en ny entitet. Avsikten kräver minst 3 yttranden och 2 platsanteckningar för träning med den aktuella AI-motorn. Varje fack visar följande: Platser (valfritt) – Länka enheterna för platsfyllningen. Detta säkerställer att AI-agenten samlar in all nödvändig information. Klicka på +Länka om du vill länka en entitet till avsikten. Om det inte finns någon entitet i listan visas inte alternativet +Länk . Information om hur du skapar en entitet finns i avsnittet Skapa en entitet . Följande platsinformation visas och du kan konfigurera nya försök och svar för den önskade platsen: Namnet på den länkade enheten. Obligatoriskt – Markera kryssrutan för att avgöra om det krävs för att avsikten ska kunna slutföras. Återförsök – Ange antalet nya försök som AI-agenten försöker få platsvärdet från kunden. Svar – Välj svar för platsen i listrutan. Om du vill skapa ett nytt anpassat svar klickar du på +Skapa nytt. Konfigurera följande inställningar: Aktivera värdena för Uppdatera plats om du vill uppdatera platsvärdet under samtalet med kunden. AI-agenten tar hänsyn till det senast ifyllda värdet i facket för att bearbeta data. Om du aktiverar den här funktionen uppdaterar systemet värdena för fyllda platser när kunder lämnar ny information för samma platstyp. Aktivera Ge förslag på platser för att ge förslag på platsfyllning och alternativa platsvärden i det slutliga svaret, baserat på kundinmatning. Svar – I avsnittet Svar väljer du det svar som du vill ska returneras till kunderna när avsikten har slutförts. När du har valt klickar du på Visa innehållet i det valda svaret för att visa svarsinnehållet. Om du vill lägga till ett nytt anpassat svar klickar du på +Skapa nytt för att skapa ett nytt svar. Mer information finns i Skapa ett svar.
5	Klicka på Lägg till för att skapa en avsikt.
6	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Skapa en entitet

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Konfigurationer > Skript > entiteter.
3	Klicka på+Skapa entitet.
4	I fönstret Skapa entitet anger du följande fält: Enhetsnamn – ange enhetens namn. Enhetstyp – välj en enhetstyp i listrutan. Ange ett värde i det ytterligare fältet, om det visas, baserat på den valda entitetstypen. Om AI-agenten har svårt att identifiera en persons namn med entitetstypen `Personnamn` kan du prova att använda entitetstypen `Fritt formulär` för bättre igenkänning. Om AI-agenten inte känner igen indata som förväntat när du använder `Regex` - eller `alfanumeriskt` enhetsvärde med blanksteg i teckenklassen (till exempel `^[a-zA-Z 0-9]+$`) kan du prova att använda entitetstypen `Friform` för bredare matchning. Om du föredrar att använda `Regex-` eller `alfanumeriska` enhetsvärden med blanksteg kan du avmarkera alternativet "Ersätt enheter i slutledning" i de avancerade motorinställningarna.
5	Klicka på Spara ändringar. Du kan använda alternativen Redigera och Ta bort i kolumnen Åtgärder för att utföra relaterade åtgärder. Du kan bara redigera entitetsnamnet och inte entitetstypen.

Skapa ett svar

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Konfigurationer > Skript > svar. Systemet tillhandahåller villkorliga standardsvar för webbkanalen som du kan använda för kundinteraktioner. Du kan också använda ikonen Redigera i varje svar för att ändra svarsinställningarna. Du kan inte ta bort standardsvar och webbkanal.
3	Om du vill skapa ett anpassat svar klickar du på +Skapa svar. Skärmen Lägg till ett nytt svar visas.
4	På skärmen Lägg till ett nytt svar anger du det nya svarsnamnet.
5	För det konfigurerade språket kan du också lägga till ett villkorligt svar genom att klicka på Lägg till villkor. Ange villkorets namn och klicka på Skapa. Klicka på villkoret och gå till avsnittet Regler , ange OM- och ELLER-variabelvillkoren efter behov. I fältet Vänster variabel väljer du svarsvariabeln i listrutan. Mer information om svarsvariabler finns i tabellen Lista över vanliga svarsvariabler . Den här tabellen innehåller en lista över variabler som du kan använda i det här fältet för att definiera regler. Dessa variabler kan också användas för att anpassa AI-agentsvar. Välj lämplig operator för att köra regeln. Välj datatyp i listrutan. Datatyper fylls i baserat på den valda operatorn. I fältet Höger variabel anger du svarsvariabeln. Den typ av variabelvärde som syntaxen i den vänstra variabeln måste matcha med. Det här fältet visas bara när du ställer in operatorn på något av följande värden – Lika med, Inte lika med, In, Större än, Mindre än. Du kan också använda listan med variabler för att definiera regler i rätt variabel av typen villkorligt svar om du anger `Datatyp` till `Variabel`. Klicka på Åtgärder för att skapa ett svar för den definierade regeln. I avsnittet Åtgärder kan du konfigurera svaret som ska visas för kundfrågan när regeln är uppfylld. Så här lägger du till ett svar för webbkanal (standard): Välj svarstyp i den högra rutan. De svarstyper som stöds är Text, Carousel, Quick Reply, Image, Video, Audio och File. Konfigurera de obligatoriska inställningarna för den valda svarstypen. Information om hur du konfigurerar olika svar för Web (standard) finns i avsnittet Konfigurera svarstyper . Så här lägger du till ett svar för de andra kanalerna: Klicka på + bredvid Webb (standard). Välj önskad kanal i listrutan. De kanaler som stöds är Messenger, SMS, WhatsApp, Apple Messages for Business, RCS och Voice. Välj svarstyp för den valda kanalen i den högra rutan. Information om svarstyper som stöds för olika kanaler finns i avsnittet Svarstyper som stöds för kanaler . Konfigurera nödvändiga inställningar för den valda svarstypen. Information om hur du konfigurerar olika svar finns i avsnittet Konfigurera svarstyper .
6	Klicka på Skapa för att skapa ett svar.

Konfigurera svarstyper

I Svarsdesignern kan du konfigurera kanalspecifika svar för avsikterna. Mer information om hur du skapar ett svar finns i avsnittet Skapa ett svar .

Mer information finns i följande avsnitt:

Konfigurera textsvarstyp
Konfigurera carousel-svarstyp
Konfigurera svarstyp för snabbsvar
Konfigurera svarstyp för avbildning
Konfigurera videosvarstyp
Konfigurera ljudsvarstyp
Konfigurera filens svarstyp
Konfigurera svarsknappens svarstyp
Konfigurera svarstyp för listmeddelanden
Konfigurera svarstyp för numrerad lista
Konfigurera svarstyp för listväljare
Konfigurera svarstyp för tidsväljaren
Konfigurera mediesvar
Konfigurera svarstyp för avancerade länkar
Konfigurera formulärsvarstyp
Konfigurera svarstyper för anpassade händelser

Konfigurera textsvarstyp

Du kan konfigurera textmeddelanden som svar för alla kanaler. Så här lägger du till en textsvarstyp för den valda kanalen (standard eller anpassad):

1	För den valda kanalen väljer du Textsvarstyp .
2	Ange textmeddelandet i textrutan Variant . Du kan anpassa agentsvaren med hjälp av variabler som tas emot från kanalen eller samlas in från kunder under konversationen. Du kan också ange `${` för att välja önskad variabel i textområdet.
3	Om du vill lägga till flera varianter klickar du på Lägg till variant och skriver textmeddelandet.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera carousel-svarstyp

Du kan konfigurera carousel-svar för webb- (standard) och Messenger-kanaler. Varje carousel-svar kan innehålla en bild, en beskrivning och upp till tre knappar. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Carousel i den högra rutan. Det rika karusellkortet visas.
2	Klicka på Konfigurera för att visa eller redigera bildens URL. Som standard visas bildens URL i systemet.
3	Ange titel och beskrivning (valfritt) för kortet.
4	Om du vill skicka en konfigurerad nyttolast till AI-agenten och anropa motsvarande svar för avsikten klickar du på + Lägg till snabbsvar. Välj typen Text och ange text och nyttolast/identifierare. Klicka på Klar. För URL-omdirigering väljer du typen av URL-knapp (gäller endast för webbkanal), anger texten och URL:en och klickar på Klar. Klicka på Förnya nu om du vill ändra omdirigering av text och URL.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för snabbsvar

Du kan konfigurera snabbsvar för webbkanaler (standard), SMS, Messenger, Apple Messages för företag och RCS. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Snabbsvar i den högra rutan.
2	Ange snabbsvarsmeddelandet för avsikten.
3	Om du vill skicka en konfigurerad nyttolast till AI-agenten klickar du på + Lägg till snabbsvar. Välj typen Text och ange text och nyttolast/identifierare. Klicka på Klar för att lägga till ett snabbtextsvar. Vid omdirigering av webbadresser väljer du typ av URL-knapp (gäller endast webbchatt), anger texten och URL:en och klickar på Klar.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret. En partiell matchning inträffar när det finns osäkerhet om inkommande användarfrågor. AI-agenten svarar med avsikter som ligger nära användarfrågan som alternativ. Svar på partiella matchningar visas för webben.

Konfigurera svarstyp för avbildning

Du kan konfigurera bildsvar för webbkanaler (standard), Messenger och WhatsApp. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Bild i den högra rutan. Bildkortet visas med standardkonfigurationerna.
2	Uppdatera bildens URL.
3	Välj bildtyp (jpeg eller png).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera videosvarstyp

Du kan konfigurera videosvar för webbkanaler (standard), Messenger och WhatsApp-kanaler. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Video i den högra rutan. Videokortet visas med standardkonfigurationen.
2	Uppdatera videons webbadress.
3	Välj önskad videotyp (mp4).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera ljudsvarstyp

Du kan konfigurera ljudsvar för Web (standard) och WhatsApp. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Ljud i den högra rutan. Ljudkortet visas med standardkonfigurationen.
2	Uppdatera ljud-URL:en.
3	Välj ljudtyp (mp3 eller aac).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera filens svarstyp

Du kan konfigurera filen som ett svar för webb- (standard) och WhatsApp-kanaler. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Arkiv i den högra rutan. Filkortet visas.
2	Ange filens URL.
3	Välj filtyp. Filtyper som stöds är .html, .PDF, klartext, .jpeg, .png, .mp4, .mp3 och .aac.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarsknappens svarstyp

Du kan konfigurera svarsknappssvar för WhatsApp-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Svara knappen i den högra rutan.
2	Konfigurera rubrikinformationen (valfritt). Välj typ av rubrik – Text (får vara 20 tecken lång), Video, Bild, Dokument. Ange värdet beroende på vilken rubriktyp som valts.
3	Ange brödtexten. Det här fältet kan innehålla upp till 1024 tecken.
4	Ange sidfotstexten (valfritt). Det här fältet kan innehålla upp till 60 tecken.
5	Om du vill lägga till en ny svarsknapp klickar du på Lägg till, anger texten och nyttolasten och klickar på Klar Du kan konfigurera upp till tre svarsknappar (med en gräns på 20 tecken).
6	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för listmeddelanden

Du kan konfigurera listmeddelandena som svar för WhatsApp-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Lista meddelanden i den högra rutan.
2	Gå till Configuration Tab och konfigurera följande inställningar: (Valfritt) Konfigurera rubrikinformationen (kan vara 20 tecken lång). Ange brödtexten (får vara 1024 tecken lång). (Valfritt) Ange sidfotstexten (får vara 60 tecken lång). Ange listans rubrik.
3	Navigera till List Sections Tab och konfigurera följande inställningar: (Valfritt) Ange avsnittets namn (kan vara 24 tecken långt). Ange radrubriken (får vara 24 tecken lång). Ange rad-ID, som är en unik identifierare för varje rad som hjälper dig att identifiera användarnas val. Ange radbeskrivningen (får vara 20 tecken lång). Om du vill lägga till ett nytt avsnitt klickar du på Lägg till avsnitt.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för numrerad lista

Du kan konfigurera den numrerade listan som ett svar för WhatsApp-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Numrerad lista i den högra rutan.
2	Redigera standardtexten.
3	Klicka på +Lägg till listobjekt.
4	Konfigurera följande under knappen Text : Ange text och nyttolast/identifierare för att skicka nyttolasten till AI-agenten när användaren klickar på knappen. Klicka på Klar.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för listväljare

Du kan konfigurera svar på listväljare för meddelandekanalen i Apple Business. Gör så här:

1	Klicka på Listväljare i den högra rutan.
2	Gå till Konfiguration Tab och konfigurera följande inställningar: Ange listväljarens titel. (Valfritt) Ange förhandsvisningsbildens URL och välj bildstil (Ikon, Liten, Stor). Ange en beskrivning av listväljaren. Ange titel och beskrivning för svarsmeddelandet baserat på det valda listväljaralternativet.
3	Navigera till Lista avsnitt# Tab och konfigurera följande inställningar: Ange rubrik för objekten i listan. Ange rubrik för objekten i listan. Konfigurera följande inställningar i fältet Listobjekt : Ange bild-URL:en för listobjektet. Ange en titel. Ange identifieraren för ett objekt. När en användare väljer ett objekt skickas identifieraren till AI-agenten, som visar nästa steg. Ange en beskrivning av listobjektet. Om du vill lägga till ytterligare ett objekt klickar du på + ikonen. Om du vill ta bort ett objekt klickar du på ikonen Ta bort .
4	Om du vill lägga till ett nytt listavsnitt klickar du på Lägg till listavsnitt.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för tidsväljaren

Du kan konfigurera tidsväljarsvar för meddelandekanalen i Apple Business. Gör så här:

1

Klicka på Timerväljare i den högra rutan.

Gå till Configuration Tab och konfigurera följande:

Ange en rubrik för tidsväljaren.
(Valfritt) Ange förhandsvisningsbildens URL och välj bildstil (Ikon, Liten, Stor).
Ange beskrivningen.
Ange titel och beskrivning för svarsmeddelandet baserat på det valda tidsväljaralternativet.

2

Navigera till Händelseinformation Tab och konfigurera:

Ange händelsens titel.
Ange tidszonen för händelsen.
Konfigurera platser:
1. Ange datum och tid för plats1.
2. Ange varaktighet för fack1.
3. Ange identifierare för kortplatsen. När en användare väljer en plats skickas identifieraren till AI-agenten, som visar nästa steg.
4. Om du vill lägga till en ny plats klickar du på Lägg till plats.

3

Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera mediesvar

Du kan konfigurera mediesvar för meddelandekanalen i Apple Business. Gör så här:

1	Klicka på Media i den högra rutan.
2	Skriv texten.
3	Välj medietyp och ange URL-adressen.
4	Om du vill lägga till mer ok fick det klickar du på Lägg till ok fick det.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för avancerade länkar

Du kan konfigurera RTF-svar för Apple Business Messages-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Rich Link i den högra rutan.
2	Ange bildens URL och välj bildtyp (jpeg eller png).
3	Ange webbplatsens URL för omdirigering.
4	Ange videons eller bildens URL-titel.
5	Ange video-URL:en som stöder MIME-protokollet och välj typ (video/mp4).
6	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera formulärsvarstyp

Du kan konfigurera formulärsvar för Apple Business Messages-kanalen. Gör så här:

1

Klicka på Formulär i den högra rutan.

2

Ange formuläret i JSON-format. Varje JSON innehåller information om sidorna som går som en del av formuläret med anpassningar. Sidorna kan vara av olika slag:

Splash: En introduktionssida med titel, beskrivning, åtgärdsknapp och bild.
Välj: En sida för antingen ett enskilt "Sant/falskt"-val eller flera markeringar med stöd för bildresurser.
Väljare: En sida för ett enskilt val från flera alternativ.
Date Picker: Ger Apples standard Date Picker med anpassningsbart datumformat och gränser.
Input: En sida med olika inmatningsfält för att samla in information.

Med metadata för strukturerat innehåll kan användaren ange formulärets sidor och visuella layout. Den här mallen består av två avsnitt:

BusinessFormEvent: Konfigurerar sididentifierare, sammanfattning, sidor och bilder.
BusinessChatMessage: Konfigurerar information om mottagna meddelanden och svarsmeddelanden.

Klicka på Ladda ned exempel-JSON för att ladda ned JSON-exempelfilen och förstå formulärstrukturen.

Mer information finns i Apples officiella dokumentation .

Konfigurera svarstyper för anpassade händelser

Du kan konfigurera anpassade händelser som svar för röstkanalen. Gör så här:

1	Klicka på Anpassade händelser i den högra rutan.
2	Ange namnet på den inkommande händelsen som AI-agenten tar emot.
3	I röstinställningarna konfigurerar du följande inställningar som ska läggas till i varje agentsvar: Timeout(er): Ange hur lång tid, i sekunder, som agenten ska vänta på ett användarsvar. Om det inte finns något svar kan du ställa in det så att användaren antingen uppmanas igen eller avslutas med konversationen. Standardtidsgränsen är 5 sekunder. Timeout-svar: Ange svarsmeddelandet som ska skickas till användaren om en timeout inträffar. Tillåt inbrytning: Markera det här alternativet om du vill att användaren ska kunna avbryta agentens svar med nya indata. Om det inte är markerat måste användaren vänta tills agenten har slutfört sitt svar innan han eller hon svarar. DTMF-inmatning: Markera det här alternativet om du vill låta användare ange specifika detaljer via knappsatsen. Detta är användbart för att samla in information uttryckt som långa siffror. Om du aktiverar DTMF-indata kan du konfigurera följande inställningar: Inmatningsläge: Välj önskat inmatningsläge för att låta användaren svara med endast DTMF eller med båda – DTMF och röst. Timeout mellan siffror: Ställ in den maximala tillåtna inaktivitetstiden mellan inmatning av varje siffra. Om användaren överskrider den här tiden skickas de siffror som hittills har angetts till flödet som indata. Avslutningstecken: Ange avslutningstecknet, till exempel # eller , för att markera slutet på användarens indata. När användaren trycker på den här knappen skickas föregående knappsatsinmatning till flödet som användarindata. Maxlängd: Ange maxlängden* på tecken som tillåts för användarinmatning.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret. Information om hur du konfigurerar anpassade händelser för skriptad AI-agent finns i artikeln Konfigurera anpassade händelser .

Konfigurera agentöverlämning

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.

2

Navigera till Konfiguration > Överlämning och slå på eller av de nödvändiga inställningarna:

Överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan initiera en överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Överlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan initiera en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Överlämning efter upprepade agentsvar – Upprepade meddelanden i följd under en session kan initiera agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.
Överlämning när gränsen för återförsök för fyllning av platser har nåtts – När återförsöksförsöken för fyllning av facket har nått maxgränsen initieras en agentöverlämning.

3

Klicka på Spara ändringar.

Nästa steg

Gå till förhandsversionen av din skriptade AI-agent.

Konfigurera språk och röst

Du kan konfigurera flera språk och språkspecifika röster för den skriptade AI-agenten för att hantera kundinteraktioner.

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten navigerar du till Configuration > Language Tab. Standardspråk och röst är inställda på engelska. Information om andra språk och röster som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds.
2	Om du vill lägga till fler språk i AI-agenten klickar du på +Lägg till språk.
3	Välj önskat språk och språkinställning i listrutan och klicka på Lägg till.
4	Klicka på Lägg till språk. Det nyligen tillagda språket visas i Språk Tab med växlingsknappen Aktiverad inställd på "på" som standard. Om du lägger till fler än ett språk aktiveras den flerspråkiga Polymatch-modellen i de avancerade inställningarna för AI Engine.
5	Välj lämplig röst i listrutan Röstnamn . De tillgängliga rösterna visas automatiskt baserat på det valda språket.
6	Om du vill ange önskat språk och önskad röst som standard för AI-agenten klickar du på Ange som standard under kolumnen Kontroller . Du kan inte ta bort standardspråk och standardröst, men du kan ändra dem efter behov. Om du ändrar standardspråket kan det påverka svar, avsikter, kurering, testning och förhandsgranskningsupplevelser.

Konfigurera uppfyllelse

Du kan konfigurera uppfyllelsen för skriptade AI-agenter så att de interagerar med externa system och hämtar, uppdaterar eller lagrar data via API:er. Mer information finns i artikeln Konfigurera uppfyllelse för skriptade AI-agenter .

Förhandsgranska din skriptade AI-agent

Webex Med AI Agent Studio kan du förhandsgranska dina AI-agenter under och efter utvecklingen. Med den här funktionen kan du testa hur AI-agenten fungerar och kontrollera om den ger de förväntade svaren på olika indatafrågor. Du kan förhandsgranska den skriptade AI-agenten på följande sätt:

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort visas alternativet Förhandsgranska för AI-agenten. Klicka på den för att öppna förhandsgranskningen.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna agenten. Alternativet Förhandsgranskning är alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan. Du kan använda den här widgeten för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att se hur AI-agenten svarar, vilket hjälper dig att bekräfta att det fungerar som förväntat. Förhandsversionen av AI-agenten har stöd för flera språk och kan automatiskt identifiera språket för dina indata. Du kan också välja språk manuellt i förhandsgranskningen genom att klicka på språkväljaren och välja bland de tillgängliga alternativen.

Du kan maximera förhandsgranskningswidgeten för en bättre vy. Du kan också tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att noggrant testa AI-agenten.

Förhandsgranska chattkonversation

Med chattförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranskai sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas.
2	Klicka på Starta en chatt. AI-agenten visar ett standardvälkomstmeddelande för att initiera interaktionen. Som standard kan du förhandsgranska chattkonversationer på engelska (en-US). (Tillgänglig i beta) Du kan förhandsgranska chattkonversationer på andra språk som du har konfigurerat. Om du vill konfigurera fler språk läser du avsnittet Konfigurera språk och röst .
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Retur.
4	Du kan sedan se och utvärdera svaret från AI-agenten. Om du vill starta en ny chattkonversation eller chattsession klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet.

Förhandsgranska röstkonversation

Med röstförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via rösten.

Du behöver webbläsarbehörighet för att förhandsgranska röstkonversationer. När du uppmanas av din webbläsare, se till att klicka på "Tillåt" för att aktivera den åtkomst som krävs. Vi rekommenderar att du använder följande webbläsare:
- Safari på macOS
- Chrome på Windows
Använd ett headset för bästa upplevelse. När en uppringare avbryter AI-agenten (via inbrytning) upptäcker AI-agenten talet, stoppar uppmaningen om att det ska spelas upp och bearbetar uppringarens indata därefter – detta fungerar bara optimalt när du använder ett headset.
När du inte använder ett headset ska du undvika att ställa in volymen på 100 %.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas.
2	Om du vill förhandsgranska röstkonversationen på ett annat språk som konfigurerats för agenten väljer du önskat språk och önskad språkinställning i listrutan. Standardspråket är en-US. Du kan förhandsgranska röstkonversationer på de språk du har konfigurerat (tillgängligt i betaversionen).
3	Klicka på Starta ett samtal. Samtalet initieras med AI-agenten, som spelar upp ett standardvälkomstmeddelande för att påbörja interaktionen. Du kan också se den direktsända transkriptionen av konversationen i widgeten.
4	Röst din fråga. Medan du pratar kan du se liveutskriften av konversationen. Om du vill stänga av rösten medan du interagerar klickar du på Stäng av.
5	För din fråga kan du sedan höra och utvärdera svaret från AI-agenten.
6	Avsluta samtalet genom att klicka på Avsluta samtal.

Publicera din skriptade AI-agent

När du har konfigurerat och förhandsgranskat AI-agenten kan du publicera agenten så att den visas live.

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Publicera.
2	Ange versionsnamnet och klicka på Publicera. Du kan visa information om versionen på sidan Historik . Mer information finns i avsnittet Historik.

Gemensamma hanteringsavsnitt för skriptad AI-agent

Följande avsnitt visas i den vänstra panelen på konfigurationssidan för AI-agenten:

Testskriptad agent

När AI-agenter utvecklas och blir mer komplexa kan ändringar i deras logik eller Natural Language Understanding (NLU) ibland få oavsiktliga konsekvenser. För att säkerställa optimal prestanda och identifiera potentiella problem erbjuder AI-agentplattformen ett bekvämt ramverk för testning av AI-agenter med ett klick. Du kan:

Skapa och kör enkelt en omfattande uppsättning testfall.
Definiera testmeddelanden och förväntade svar för olika scenarier.
Simulera komplexa interaktioner genom att skapa testfall med flera meddelanden.

Definiera tester

Du kan definiera tester med följande steg:

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.
Klicka på Testning i den vänstra rutan. Som standard visas Testcases Tab.
Välj ett testfall och klicka på Utför valda tester.

Varje rad i tabellen representerar ett testfall med följande parametrar:

Tabell 3. Testfall
Parameter	Beskrivning
Meddelande	Ett exempelmeddelande som representerar de typer av frågor och instruktioner som du kan förvänta dig att användarna skickar till din AI-agent.
Förväntat språk	Det språk som du interagerar med AI-agenten på.
Förväntat uppsåt	Ange den avsikt som ska visas som svar på ett visst användarmeddelande. För att hjälpa dig att hitta den mest relevanta avsikten har den här kolumnen en smart funktion för automatisk komplettering. När du anger föreslår systemet matchande avsikter baserat på den text som hittills har angetts.
Återställ tidigare kontext	Markera kryssrutan om du vill isolera testfall och köra dem oberoende av befintlig AI-agentkontext. När det här alternativet är aktiverat simuleras varje testfall i en ny session, vilket förhindrar störningar från tidigare interaktioner eller lagrade data.
Inkludera partiella matchningar	Aktivera den här växlingsknappen för att betrakta testfall som framgångsrika även om de förväntade avsikterna endast delvis matchar det faktiska svaret.
Importera från CSV	Importera testfall från en kommaseparerad fil (CSV). I detta fall skrivs alla befintliga testfall över.
Exportera till CSV	Exportera testfall till en kommaseparerad filfil (CSV).
Testa återuppringningar	Aktivera den här växlingsknappen för att simulera inkommande återuppringningar och testa flödesbeteendet utan att kräva faktiska inkommande samtal.
Återuppringning i flöde	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill ange att en avsikt måste utlösa en återuppringning.
Förväntad motringningsmall	Ange mallnyckeln som ska aktiveras när återuppringningen sker.
Timeout för återuppringning (er)	Den maximala tid (i sekunder) som AI-agenten kan vänta på ett återuppringningssvar innan tidsgränsen för återuppringningen bedöms. Systemet tillåter en timeout på högst 20 sekunder.

Utför tester

I Exekvering Tab klickar du på Kör valda tester för att initiera en sekventiell körning av alla valda testfall.

Du kan också köra testfall från Testfall Tab.

.

När varje testfall har slutförts visar systemet sitt resultat bredvid motsvarande post. Om du vill avsluta ett pågående testfall klickar du på Avbryt körning längst upp till höger på skärmen.

Om du vill visa testfall med specifika resultat klickar du på önskat resultat (till exempel Godkänd,Godkänd med partiell matchning,Misslyckades,Väntar ) i menyfliksområdet Sammanfattning. Detta filtrerar testfallslistan så att endast de som matchar det valda resultatet visas.

Sessions-ID som är associerat med varje testfall visas i resultaten. Detta gör att du snabbt kan korsreferera testfall och visa transaktionsdetaljer. Det gör du genom att välja alternativet Transaktionsinformation i kolumnen Åtgärder .

Körningshistorik

I Historik Tab får du åtkomst till alla utförda testfall.

Klicka på ikonen Hämta i kolumnen Åtgärder om du vill exportera körda testdata som en CSV-fil för offlineanalys eller rapportering.
Granska de specifika motor- och algoritminställningarna som används för varje testfallskörning. Den här informationen hjälper utvecklare att optimera AI-agentens prestanda.
Om du vill visa de avancerade algoritmkonfigurationsinställningar som används för en viss träningsmotor klickar du på ikonen Info bredvid träningsmotorns namn. Detta ger insikter om de parametrar och inställningar som påverkade AI-agentens beteende under testningen.

Visa agentsessioner

Avsnittet Sessioner innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och kunder. Varje session innehåller en detaljerad historik över meddelanden som utbytts. Du kan exportera sessionsdata som en CSV-fil för offlineanalys och granskning. Använd dessa data för att analysera användarinteraktioner, identifiera förbättringsområden och förfina AI-agentsvar.

Den kan hantera stora datamängder genom att visa resultat på sidor. Du kan använda avsnittet Förfina resultat för att filtrera och sortera sessioner baserat på olika kriterier. Varje rad i tabellen visar viktig sessionsinformation, inklusive:

Kanaler – kanalen där interaktionen ägde rum (till exempel chatt, röst).
Sessions-ID – en unik identifierare för sessionen.
Konsument-ID – användarens unika identifierare.
Meddelanden – Antalet meddelanden som utbytts under sessionen.
Uppdaterad vid – Den senast uppdaterade systemtiden.
Metadata – Ytterligare information om sessionen.
- Dölj testsessioner – Markera den här kryssrutan om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner som vi lämnar över till en agent. Om agentöverlämning sker visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner där ett fel inträffade.
- Nedröstad – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de nedröstade sessionerna.

Klicka på en rad om du vill visa detaljerad information om en viss session. Använd kryssrutor för att filtrera sessioner baserat på agentöverlämning, fel och nedröstningar. Dekrypteringssessioner kräver behörighet på användarnivå och avancerade dataskyddsinställningar. Klicka på Dekryptera innehåll för att visa sessionsinformationen.

Visa sessionsinformation i den skriptade AI-agenten

Klicka på sessionen på varje rad för att visa information om den enskilda sessionen.

Transaktionsinfo Tab ger en detaljerad uppdelning av en specifik interaktion och kategoriserar information i fyra avsnitt:

Avsnittet Meddelanden :

Visar en transkription av alla sessioner i kronologisk ordning, vilket ger sammanhang för konversationen.
Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.

Avsnittet Avsikter identifierade :

Visar de avsikter som identifierats för kundens fråga.
Anger konfidensnivån för varje identifierad avsikt.
Visar de platser som är associerade med den identifierade avsikten. Klicka på platsen om du vill visa ytterligare information om dess värde och hur systemet extraherar det från användarens fråga.

I avsnittet Identifierade entiteter visas de entiteter som systemet extraherar från kundens meddelande och associerar det med den aktiva konsumentavsikten. Dessa entiteter representerar de viktigaste informationsdelarna som AI-agenten identifierat i användarens fråga.

Avsnittet Algoritmresultat ger insikter om de underliggande processerna som ledde till AI-agentens svar. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

List of Intents – Visar de identifierade avsikterna och deras motsvarande likhetspoäng.
Entitetslista – Visar de entiteter som extraherades från användarens meddelande.

Övrig info visar:

Bearbetad fråga – Anger den förbehandlade versionen av kundens indata efter att AI-agentens NLU-pipeline (Natural Language Understanding) har bearbetat dem.
Leverantör av språkidentifiering – Den leverantör som erbjuder teknik som automatiskt kan identifiera språket i en viss text.
Språk identifierat – Det språk som identifierats av tekniken. 
Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Mallnyckel – Anger mallnyckeln som är kopplad till avsikten som utlöste AI-agentens svar.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU AI Engine – Identifierar NLU AI-motorn som används för att bearbeta kundens fråga.
Vektormodell – Ett sätt att representera text som numeriska vektorer. 
Lägsta tröskelvärdespoäng – Visar lägsta tröskelvärdespoäng.
Skillnad i partiellt matchresultat – Den partiella matchpoängskillnad som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Systemet avgör om en fråga inte omfattas eller kräver agentingripande baserat på dessa värden.
Felsökningsloggar – Innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-ID:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Du kan också ladda ned och visa transaktionsinformationen i JSON-format med hjälp av nedladdningsalternativet.

Visa versionshistorik och ändringsloggar

När du lägger till eller uppdaterar avsikter eller entiteter tränar systemet om din skriptade AI-agent för att hålla den uppdaterad. Efter varje träningspass testar du AI-agenten noggrant för att säkerställa noggrannhet och effektivitet. Varje gång du publicerar en skriptad AI-agent sparas en version som är tillgänglig i Versionshistorik Tab, där du kan visa alla versioner av den skriptade AI-agenten.

På sidan Historik kan du komma åt följande uppdateringar som gjorts för dina agenter:

Spåra när du publicerade versionshistoriken och de ändringar som gjorts i form av en anteckning som lämnats av utvecklare vid publicering. 
Visa AI-motorn som används för varje publicerad version, tillsammans med dess inställningar. Du kan också se hur lång tid det har tagit att publicera varje version. 
Övervaka ändringar av inställningar, avsikter, entiteter, svar och kuratering i ändringsloggarna Tab.
Publicera, förhandsgranska eller ladda en äldre version som utkast om det behövs.
Visa träningshistorik – spåra när du tränade en korpus och de ändringar som gjorts.
Jämför träningsmotorer – Granska de träningsmotorer som används för olika iterationer och deras motsvarande träningsvaraktigheter.
Spåra ändringar – övervaka ändringar av inställningar, avsikter, svar och kurering.
Återgå till tidigare versioner – återgå enkelt till en äldre träningsuppsättning om det behövs.

Ändra loggar

Avsnittet Ändringsloggar innehåller en detaljerad förteckning över ändringar som gjorts i din skriptade AI-agent under de senaste 35 dagarna. Så här kommer du åt ändringsloggar:

Gå till instrumentpanelen och klicka på AI-agenten som du har skapat.
Klicka på Versionshistorik Tab om du vill visa AI-agentens historik.
Klicka på Ändringsloggar Tab om du vill se en detaljerad logg över ändringar:
- Uppdaterad vid – Datum och tid då systemet gjorde ändringen.
- Uppdaterad av – användaren som gjorde ändringen.
- Ändra plats – Den del av AI-agenten där ändringen inträffade (till exempel korpus, avsikt och svar).
- Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Använd sökalternativen Uppdaterad av och Ändra plats för att hitta specifika ändringsloggposter.
Versionshistorik Tab visar högst 10 korpusar för varje AI-agent.

Kuraterad skriptad AI-agent

Systemet lägger till meddelanden i kurationskonsolen baserat på följande kriterier:

Reservmeddelanden – när AI-agenten inte förstår ditt meddelande och utlöser reservavsikten.
Nedröstade meddelanden – Meddelanden som användarna har röstat ned under förhandsvisningar av AI-agenter.
Agentöverlämning – meddelanden som resulterar i en mänsklig agentöverlämning på grund av konfigurerade regler.
Från session – meddelanden som flaggats av användare som inte får önskat svar från sessions- eller rumsdata.
Låg konfidens – Meddelanden med en konfidenspoäng som ligger inom den angivna gränsen för låg konfidensnivå.
Delvis matchning – meddelanden där AI-agenten inte kunde lista ut rätt avsikt eller svar.

Lösa problem

Med Issues Tab kan du granska och adressera meddelanden som har flaggats för kurering. Du kan göra följande:

Välj att lösa eller ignorera problem baserat på deras allvarlighetsgrad och relevans.
Undersök det ursprungliga användaryttrandet, AI-agentens svar och eventuella bifogade media.

Du kan visa hela innehållet i krypterade sessioner med hjälp av alternativet Dekryptera innehåll , om du har aktiverat dekrypteringsåtkomst.

Om Avancerat dataskydd är aktiverat i backend beviljar systemet den dekrypterade åtkomsten på användarnivå.

Du kan lösa ett problem genom att:

Länka till en befintlig avsikt – Om du vill koppla ett problem till en befintlig avsikt väljer du alternativet Länka och söker efter önskad avsikt.
Lägg till i en ny avsikt – Använd alternativet Lägg till i en ny avsikt för att skapa en ny avsikt direkt från kurationskonsolen.
Ignorera problem – Lös eller ignorera problem för att ta bort dem från kureringskonsolen.

Du kan inte länka till standardmetoder (välkomstmeddelande, reservmeddelande, partiell matchning).
För en skriptad AI-agent väljer du lämplig avsikt i listrutan och taggar relevanta entiteter.
När du har gjort ändringar tränar systemet om AI-agenten för att säkerställa att den återspeglar den nya kunskapen i svaren.
Lös eller ignorera flera problem samtidigt för effektiv hantering.

Löst Tab visar alla problem som åtgärdats av systemet. Du kan visa en sammanfattning av varje löst problem, inklusive om vi har länkat det till en befintlig avsikt, skapat en ny avsikt eller ignorerat det. Om du ser svar som du inte gillar som systemet inte fångade upp kan du manuellt lägga till specifika exempel i Curation Console.

Så här lägger du till problem från sessioner:

Identifiera yttrandet – Leta reda på yttrandet som utlöste det felaktiga svaret.
Kontrollera kurationsstatus – Om problemet inte redan finns i kurationskonsolen visas växlingsknappen Kureringsstatus .
Växla flagga – Aktivera växlingsknappen Kureringsstatus för att lägga till yttrandet i Curation Console för granskning och lösning.

Om problemet redan finns i kurationskonsolen ändras växlingsknappens utseende så att dess status visas.

Visa prestanda för dina skriptade AI-agenter med Analytics

Avsnittet Analytics innehåller en grafisk representation av viktiga mått för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Nyckeltalen är indelade i fyra avsnitt som representeras som flikar, nämligen Översikt, Svar, Utbildning och Kurering.

På sidan Analytics kan du välja den AI-agent som du vill se analyserna för. Du kan anpassa analysvyn genom att välja kanal, datumintervall och datakornighet. Som standard visar systemet analysdata för den senaste månaden för alla kanaler, med varje dag som datapunkt.

Översikt

Översikten innehåller viktiga mått och diagram som ger en ögonblicksbild av den övergripande AI-agentanvändningen och prestandan för utvecklarna.

På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du har skapat.
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

Sessioner och meddelanden

Det första avsnittet i översikten visar följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten:

Antalet totala sessioner och sessioner som AI-agenten hanterar utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är ett antal sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Systemet följer detta med en grafisk representation av sessioner (staplad kolumn som representerar sessioner som hanteras av AI-agenten och sessioner som överlämnas) och de totala svaren som skickas ut av AI-agenten.

Användare

Det andra avsnittet i översikten innehåller statistik om användare för AI-agenten. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare. Detta följs av ett diagram som visar nya och återkommande användare för varje enhet beroende på vald granularitet.

Föreställning

Det tredje avsnittet innehåller statistik om AI-agentens svar till användare. Här kan man se det totala antalet svar som skickas ut av AI-agenten och uppdelningen mellan svar där AI-agenten:

Identifierade användarens avsikt.
Svarade med ett reservmeddelande.
Svarade med ett partiellt matchningsmeddelande.
Informerade användaren om en agentöverlämning.

Detsamma aggregeras i ett cirkeldiagram och ett ytdiagram ger information baserad på vald kornighet.

Träning

Utbildningsavsnittet representerar "hälsan" hos en AI-agentkorpus. Vi rekommenderar att utvecklare konfigurerar 20+ träningsyttranden för varje avsikt i sina AI-agenter. I det här avsnittet visas alla avsikter som rektanglar, med färg och storlek som anger mängden träningsdata. Ju närmare en avsikt är vit färg, desto mer träningsdata behövs för att AI-agentens noggrannhet ska förbättras.

Svaren

Det här avsnittet ger en detaljerad bild av vad kunderna frågar om och hur ofta de frågar det. Den visar grafiskt de mest populära avsikterna för AI-agenter för att svara på frågor och svarsmallar för AI-agenter för att utföra åtgärder.

Det här avsnittet ger en detaljerad vy över kundförfrågningar och deras frekvens. Den visar visuellt de mest populära avsikterna och svarstyperna som AI-agenter använder för att lösa kundfrågor.

Kurering

I det här avsnittet sammanfattas visuellt antalet kurationsproblem som uppstår varje dag och antalet som AI-agenter löser.

Använd AI-agenter för kundinteraktioner

I det här avsnittet beskrivs hur du integrerar AI-agenter med både röstkanaler och digitala kanaler för att hantera kundkonversationer.

Använd AI-agenter för röstinteraktion och digitala interaktioner

När du har skapat och konfigurerat dina autonoma eller skriptade AI-agenter i Webex AI Agent Studio-plattformen är nästa steg att integrera dem med röstkanaler och digitala kanaler. Denna integration gör det möjligt för AI-agenterna att hantera både röstbaserade och digitala konversationer med dina kunder, vilket ger en sömlös och interaktiv användarupplevelse.

Mer information finns i artikeln Använda AI-agenter för röstinteraktion och digitala interaktioner .

Hantera anpassade rapporter för AI-agenter

Du kan använda globala variabler för att generera anpassade rapporter och analysera samtal som dirigerats till AI-agenten.

För närvarande är färdiga rapporter för AI-agenten inte tillgängliga i analysatorn.

Skapa en global variabel

1	Logga in i Control Hub.
2	I navigeringsfönstret i Contact Center väljer du Flöden > globala variabler.
3	Klicka på Skapa en ny global variabel och ange namn och beskrivning för variabeln. Skapa en variabel med namnet CustomAIAgentInteractionOutcome. Välj Sträng som variabeltyp.
4	Aktivera Gör rapporterbar om du vill visa variabeln i analysatorn i rapporteringssyfte.
5	Klicka på Spara.

Lägga till den globala variabeln i flödet

Följande instruktioner är också tillgängliga i den länkade exempelflödesimporten.

1	Logga in på din kundorganisation med Control Hub.
2	Gå till Contact Center > Customer Experience > Flows. Sidan Flöden visas.
3	Klicka på ikonen Gå till flödesdesigner bredvid flödet. Fönstret Flödesverktyg visas.
4	I fönstret Egenskaper för globalt flöde bläddrar du ned till avsnittet Variabeldefinition > fördefinierade variabler .
5	I avsnittet Globala variabler klickar du på Lägg till globala variabler. Lägg till den globala variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome i ditt flöde.
6	Använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet ABANDONED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
7	Konfigurera din virtuella agent V2-aktivitet i flödet.
8	Anslut det hanterade resultatet av aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet HANDLED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Anslut det eskalerade resultatet av aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet ESCALATED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
10	Anslut den felaktiga sökvägen till aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet ERRORED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
11	Slutför resten av flödena baserat på din affärslogik och publicera dem. Alla samtal som går igenom det här flödet har värdet för variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome inställt på Övergiven, Hanterad , Eskalerad eller Felaktig, beroende på vilken väg samtalet tar.

Skapa anpassade visualiseringar

Du kan skapa anpassade rapporter för samtalsposter för AI-agenter och resultatfördelning för AI-agenter i Analyzer.

Skapa visualisering av samtalsposter för AI-agenter

1	Ladda ned samtalsfilen för AI-agenten Records.json från samtalsposter förAI-agenter.
2	Logga in i analysatorn.
3	På sidan Home klickar du på ikonen Visualisering i Analysatorn.
4	Klicka på Importera.
5	Klicka på Bläddra och välj filen (.json format) som ska importeras.
6	Klicka på Importera för att importera anropsfilen för AI-agent Records.json en.
7	Klicka på Redigera om du vill ändra den importerade visualiseringen.
8	Klicka på Redigera filter för CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Klicka på alternativknappen är i och lägg till värdena ABANDONED,ESCALATED,ERRORED,HANDLED.
10	Spara och starta några testsamtal.
11	Kör visualiseringen för att visa resultatet.

Skapa visualisering av resultatfördelning för AI-agent

1	Ladda ned Distribution.json filen AI Agent Outcome från AI Agent Outcome Distribution.
2	Logga in i analysatorn.
3	På sidan Home klickar du på ikonen Visualisering i Analysatorn.
4	Klicka på Importera.
5	Klicka på Bläddra och välj vilken fil (i JSON-format) som ska importeras.
6	Klicka på Importera för att importera AI-agentens resultat Distribution.json filen.
7	Klicka på Redigera om du vill ändra den importerade visualiseringen.
8	Klicka på Redigera filter för CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Klicka på alternativknappen är i och lägg till värdena ABANDONED,ESCALATED,ERRORED,HANDLED.
10	Spara och starta några testsamtal.
11	Kör visualiseringen för att visa resultatet.

Förstå AI-efterlevnad

Det här avsnittet hjälper dig att förstå AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet.

AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och trygghet

AI-produktutveckling

För varje AI-driven funktion genomgår vi en AI-konsekvensbedömning mot våra principer för ansvarsfull AI och följer ramverket för ansvarsfull AI, utöver befintliga processer försäkerhet, integritet och mänskliga rättigheter genom design.

Sekretess och säkerhet

Vi behåller inte kundindata efter inferensprocessen och tredjepartsmodellleverantören, Microsoft, har inte åtkomst till, övervakar eller lagrar Cisco kunddata. Mer information om funktionsspecifika datalagringsprinciper finns iWebex teknisk anmärkning för AI-transparens för AI-agent i Cisco Trust Portal.

Datakällor för utbildning och utvärdering

Vår modellleverantör från tredje part, Microsoft använder inte kundinnehåll för att förbättra Azure OpenAI-modeller och lagrar eller behåller inte Cisco kunddata i Azure-infrastrukturen.

Säkerhet och etiska överväganden

Alla generativa AI-funktioner är felbenägna, så vi prioriterar innehållssäkerhet för AI-funktioner genom att välja innehållsfiltrering som tillhandahålls av Azure OpenAI.

Modellutvärdering och prestanda

Vi prioriterar prestanda och noggrannhet i AI Assistant genom att involvera människor i granskning, testning och kvalitetssäkring av den underliggande modellen.

Kom igång med Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundservice- och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter automatiserad hjälp till kunder innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i konversationer. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informativt digitala kanalinteraktioner via text och onlinechatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, får hjälp med frågor, informationshämtning och minimerar väntetider.

Viktiga fördelar för företag

Effektivitet & produktivitet
- Automatiserar repetitiva uppgifter, vilket frigör mänskliga anställda för strategiskt arbete.
- Ger tillgänglighet 24/7, hanterar högre volymer och förbättrar svarstiderna.
- Förbättrar noggrannheten i databehandling, analys och rapportering.
Kostnadsbesparingar
- Minskar arbetskostnaderna genom automatisering.
- Optimerar resursallokeringen för ökad effektivitet.
- Sänker driftskostnaderna genom att effektivisera processer och förebygga fel.
Förbättrat beslutsfattande
- Ger datadrivna insikter genom att analysera stora datamängder.
- Möjliggör prediktiv analys för att förutse framtida resultat.
- Förbättrar riskhanteringen genom identifiering och bedömning.
Förbättrad kundupplevelse
- Anpassar interaktioner baserat på kunddata.
- Erbjuder snabbare svarstider genom AI-drivna chatbots och virtuella assistenter.
- Ger 24/7 kundsupport.
Skalbarhet och flexibilitet
- Kan enkelt skalas upp eller ned för att uppfylla föränderliga affärsbehov.
- Lär sig och anpassar sig till nya situationer och information.
Konkurrensfördel
- Driver innovation och utveckling av nya produkter/tjänster.
- Ökar effektiviteten för en konkurrensfördel.
Medarbetarnas egenmakt
- Frigör mänsklig potential för mer kreativt och strategiskt arbete.
- Förbättrar samarbetet genom att tillhandahålla data, insikter och support.

Förstå AI-agenttyper och exempel

Följande tabell ger en glimt av AI-agenttyper och deras funktioner:

Tabell 1. AI-agenttyper och deras kapacitet
AI-agenttyp	Syfte	Hur ställer jag in?
Autonom	Autonoma agenter arbetar självständigt för att uppfylla de definierade målen, vilket minskar behovet av kontinuerlig mänsklig intervention. De fattar beslut baserat på tillgänglig information och fördefinierade åtgärder. De automatiserar tidskrävande eller repetitiva uppgifter. De får tillgång till och använder en kunskapsbas för att leverera informativa och korrekta svar på användarfrågor.	Konfigurera autonom AI-agent
Skript	Skriptade AI-agenter är programmerade att följa en uppsättning fördefinierade regler och instruktioner. De utför specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade. De svarar på frågor baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar.	Konfigurera skriptad AI-agent

Exempel

Både autonoma och skriptade AI-agenter gäller för olika användningsfall, beroende på de specifika kraven och önskade funktionerna. Några exempel är:

Kundtjänst – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan ge kundsupport, med autonoma agenter som erbjuder mer flexibilitet och förståelse för naturligt språk.
Virtuella assistenter – Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller eftersom de kan hantera en mängd olika uppgifter och erbjuda mer personliga interaktioner.

Valet mellan autonoma och skriptade AI-agenter beror på uppgifternas komplexitet, den nivå av autonomi som krävs och tillgängligheten för träningsdata.

Förutsättningar

Om en organisation inte har en aktiv provperiod eller prenumeration på ett kontaktcenter kan partner konfigurera en utvärderingsversion av ett kontaktcenter med funktionen Webex AI-agent. Mer information finns i artikeln Webex Contact Center Self-Service Utvärderingsversioner .
För att registrera sig för prenumeration måste kunderna köpa AI Agent-tillägget för Flex-3.0 Contact Center-licensen. Baserat på berättiganden etablerar Webex Contact Center AI Agent som en av sina tjänster för en organisation. Mer information om hur du etablerar Webex Contact Center finns i Komma igång med Webex Contact Center.

Användarroller och behörigheter

Det här avsnittet innehåller information om användarroller och behörigheter som krävs inom en organisation för åtkomst till AI Agent Studio-programmet:

Roll	Kundorganisation	Partnerorganisation	Alla andra organisationer
Fullständig administratör	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, inklusive hantering av transkriptåtkomst för andra användare	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner
Tjänstadministratör för Contact Center	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som transkriptioner
Reserveringsadministratör	Ej tillämpligt	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt
Skrivskyddad administratör	Det går inte att komma åt tjänsten Webex Contact Center i Control Hub	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner
Arbetsledare	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt	Ej tillämpligt

Fullständiga administratörer från kundorganisationen kan komma åt företagsprofilen. De använder detta för att hantera transkriptionsåtkomst för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till transkriptioner. Fullständiga administratörer måste uttryckligen bevilja denna åtkomst till användare i organisationen.

Hantera transkriptionsåtkomst

Som fullständig administratör kan du hantera transkriptionsåtkomst för användare i organisationen.

Starta AI Agent Studio.
Håll muspekaren över användarikonen längst ned till vänster i navigeringsmenyn och klicka på Företagsprofil.
Klicka på Teammates Tab om du vill visa en lista över befintliga lagmedlemmar.
Klicka på ikonen Ändra under kolumnen Åtgärder .
Aktivera växlingsknappen Dekryptera åtkomst för att ge användare åtkomst till transkriptioner.
Klicka på Ändra för att spara ändringarna.

Få åtkomst till Webex AI Agent Studio

Om du vill skapa AI-agenter måste du logga in på programmet Webex AI Agent Studio. Du kan logga in på följande sätt:

Logga in från Control Hub

Om du inte ser Webex AI-agenten kontaktar du Cisco supporten för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in i Control Hub.
Välj Tjänster > Kontaktcenter.
I navigeringsfönstret i Contact Center väljer du Customer experience > AI Agent .
Klicka på Webex AI-agent för att komma åt programmet.

Då öppnas programmet Webex AI Agent Studio i en annan webbläsare Tab och du är redo att konfigurera dina AI-agenter.

Logga in från Webex Connect

Om du vill komma åt programmet Webex AI Agent Studio bör du ha åtkomst till Webex Connect.

Logga in på Webex Connect-programmet med den klientorganisations-URL som angetts för ditt företag och dina autentiseringsuppgifter.
Som standard visas sidan Tjänster som en Home-sida.
 På menyn i appfältet i det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Webex AI Agent för att komma åt programmet.
Systemet öppnar Webex AI Agent Studio-programmet i en annan webbläsare Tab och du loggas automatiskt in i programmet.

Home sidlayout

Välkommen till programmet Webex AI Agent Studio. När du loggar in visas följande layout på sidan Home:

Navigeringsfält

Navigeringsfältet som visas till vänster ger tillgång till följande menyer:
- Instrumentpanel – Visar en lista över AI-agenter som användaren har åtkomst till, enligt företagsadministratörens beviljande.
- Kunskap – Visar den centrala kunskapsdatabasen eller kunskapsbasen, som fungerar som hjärnan där autonoma AI-agenter kan svara på kundfrågor.
- Hjälp – Ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI Agent Studio i hjälpcentret för Webex.
- Logga ut – Gör att du kan logga ut från programmet Webex AI Agent Studio.
Användarprofil
På användarprofilmenyn kan du visa din profilinformation och logga ut från programmet.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentens klientorganisation.
- Översikt Tab innehåller följande information:
  - Företagsidentifierare – inkluderar Webex organisations-ID, CPaaS-organisations-ID och prenumerations-ID för företaget. Detta är tillgängligt för företag med Webex Contact Center-integrering för motsvarande Webex Connect-klientorganisation.
  - Profilinställningar – Innehåller företagsnamn, unikt företagsnamn och logotypens webbadress.
  - Inställningar för global agent – Gör det möjligt att välja standardagent för röstkanal för hantering av reservscenarier.
  - Sammanfattning av datalagring – ger en sammanfattning av datalagringsperioderna för företaget.
- I Teammates Tab kan du visa och hantera listan över teammedlemmar som har åtkomst till programmet. Varje användare tilldelas en roll som avgör vilka åtgärder de kan utföra baserat på beviljade behörigheter.
  
  Fullständiga administratörer från kundorganisationen kan komma åt företagsprofilen. De använder detta för att hantera transkriptionsåtkomst för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till transkriptioner. Fullständiga administratörer måste uttryckligen bevilja denna åtkomst till användare i organisationen.

Lär känna din instrumentpanel

På instrumentpanelen representeras AI-agenterna med kort. Varje kort visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterad av, senast uppdaterad och motorn som används för att träna agenten.

Uppgifter på AI-agentkort

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa följande alternativ:

Förhandsgranskning – Klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenter.
Ellipsikon – Klicka på den här ikonen om du vill utföra följande uppgifter:
- Kopiera åtkomsttoken – Kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att anropa agenten via API:er.
- Exportera – exportera AI-agentinformationen (i JSON-format) till den lokala mappen.
- Ta bort – Ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- PIN – PIN AI-agenten till den första positionen på instrumentpanelen eller lossa för att flytta tillbaka den till sin tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent med hjälp av alternativet + Skapa agent längst upp till höger på instrumentpanelen. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

Information om hur du skapar skriptade och autonoma AI-agenter finns i följande avsnitt:

Skapa en autonom AI-agent
Skapa en skriptad AI-agent

Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilket inkluderar både skriptade och autonoma typer.

Importera AI-agent

Du kan importera en AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Kontrollera först att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till den lokala mappen. Följ dessa steg för att importera den:

Klicka på Importera agent.
Klicka på Ladda upp för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporterats från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du AI-agentnamnet.
(Valfritt) Redigera den systemgenererade unika identifieraren i system-ID :t.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent Studio-plattformen och är tillgänglig på instrumentpanelen.

Sök nyckelord

Plattformen ger robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan utföra nyckelordssökning med hjälp av agentnamnet. Ange agentnamnet eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom nyckelordssökning kan du förfina sökresultaten genom att filtrera baserat på typen av AI-agent. Välj ett av agenttypfiltren i listrutan – Manus, Autonomt och Alla.

Hantera kunskapsbaser

En kunskapsbas är en central databas med information för LLM-drivna AI-agenter (Large Language Model). AI-agenterna använder avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera människoliknande text. AI-motorn tränar AI-agenterna med hjälp av stora mängder data, så att de kan ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. I kunskapsbaser lagras de data som krävs för att autonoma AI-agenter ska fungera.

Skapa den kunskapsbas som krävs för den AI-agent som du konfigurerar.

Skapa kunskapsbas för AI-agent

1

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.

2

Klicka på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret.

3

På sidan Kunskapsbaser klickar du på +Skapa kunskapsbas i det övre högra hörnet.

4

På sidan Skapa kunskapsbas anger du följande information:

Kunskapsbasnamn – Ange ett namn för kunskapsbasen.
Beskrivning – Ge en kort beskrivning av kunskapsbasen.

5

Klicka på Skapa. Systemet skapar en kunskapsbas med det angivna namnet.

6

Du kan antingen ladda upp filer till kunskapsbasen eller skapa dokument från grunden.

Så här laddar du upp filer:
1. Klicka på Filer Tab.
2. Dra och släpp filerna i kunskapsbasen. Du kan också klicka på Lägg till fil för att lägga till en fil.
  Viktiga överväganden:
  Systemet stöder följande filformat: PDF, .docx, .doc, .txt, .xlsx, .xls och .CSV.
  För varje klientorganisation gäller följande filöverföringsbegränsningar:
  
  Total lagringsgräns för alla filer kombinerat över flera kB: 2 GB
  
  Maximalt antal filer: 100 filer per kB.
  
  Storleksgräns för enskilda filer: 10 MB.
  
  Filstorleksgräns för enskild text (.txt): 2 MB.
  
  PDF filstorleksgräns: Förutom filstorleksgränsen gäller också en gräns på 300 sidor per PDF.
  
  Tänk på följande regler när du laddar upp MS Excel-filer:
  Rubrikerna måste finnas på den första raden för att systemet ska kunna bearbeta rubrikraden korrekt.
  Systemet konsoliderar alla tabeller från ett enda Excel-ark till en enhetlig tabell. Rensa därför filen innan du laddar upp den.
  Tomma celler i Excel-filer ersätts med NA.
  Filer PDF och CSV stöder inte hyperlänkar. .docx, .xlsx och .xls stöder dock hyperlänkar.
3. Klicka på Bearbeta filer för att bearbeta filerna. När du är klar listar systemet filerna under Filer Tab.

Viktiga överväganden:

Den maximala väntetiden för bearbetning av en fil innan tidsgränsen överskrids är 2 timmar.
Bildbehandlingsstöd är endast tillgängligt för PDF filer.

Om du vill ta bort alla uppladdade filer klickar du på ikonen Ta bort bredvid avsnittet Bearbetade filer . Om du vill ta bort en enskild fil klickar du på ikonen Ta bort fil bredvid filnamnet.

Så här skapar du dokument:
1. Klicka på Dokument Tab.
2. Klicka på +Skapa dokument om du vill skapa egna knowledge base-dokument.
  
  Du kan placera dokumenten under olika kategorier. Klicka på + Lägg till kategori om du vill skapa kategorier innan du skapar dokument.
3. Ange dokumentnamnet på sidan Skapa dokument .
4. Markera Lägg till i befintlig kategori om du vill lägga till dokumentet i den befintliga kategorin. Du kan också välja att lägga till i ny kategori och skapa en ny kategori.
  Viktiga överväganden:
  Om du inte lägger till dokumenten i någon kategori visas dokumenten som standard i kategorin Ej tilldelad .
  Dokument stöder inte hyperlänkar. Om du vill stödja hyperlänkar i dokument använder du länktexten som hyperlänk-URL eller placerar helt enkelt URL-adressen i dokument.
  Du kan inte lägga till tabeller i dokument.
5. Klicka på Spara.
6. Lägg till nödvändig information i textredigeraren. Formatera texten med hjälp av formatalternativen efter behov.
7. Om du vill förhandsgranska dokumentet väljer du önskat dokument i den vänstra rutan och klickar på Webbförhandsgranskning. Dokumentet visas i en ny webbläsare.
Om du vill ta bort dokumentet klickar du på Ta bort i textredigeraren. Du kan också ta bort dokumentet genom att klicka på ikonen Ta bort fil bredvid dokumentnamnet i den vänstra rutan.

7

Navigera till Information Tab för att visa följande information:

Fält	Beskrivning
Information om kunskapsbasen	I kunskapsbasen visas följande information: Kunskapsbas-ID. Tillgängligt lagringsutrymme i kunskapsbasen. Totalt antal filer som laddats upp och dokument som skapats.
Användarinformation för administratör	Namnet på den administratörsanvändare som skapade kunskapsbasen när kunskapsbasen skapades.
Mappad agent	Mappad agentinformation. Klicka på ikonen Inställningar för att navigera till sidan för den mappade agenten. Klicka på förhandsgranskningsikonen om du vill förhandsgranska agenten.
Senast uppdaterad på	Tidsstämpel för när kunskapsbasen senast uppdaterades.
Senast uppdaterad av	Namnet på den administratörsanvändare som senast uppdaterade den.
Aktivitetshistorik	Historia av aktiviteter på kunskapsbasen.

Klicka på ikonen Redigera om du vill redigera namnet på kunskapsbasen.
Klicka på ikonen Ta bort om du vill ta bort kunskapsbasen helt. Om en kunskapsbas är mappad till en AI-agent kan du inte ta bort kunskapsbasen.
Du kan bara mappa en kunskapsbas till en enda AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för AI-agenterna.

Få tillgång till kunskapsbasen

Innan du börjar

Skapa den kunskapsbas som krävs för AI-agenten.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret. Kunskapsbaserna visas som kort på sidan Kunskapsbaser . Korten visar antalet filer som laddats upp och antalet dokument som skapats i kunskapsbasen.
3	Klicka på ett kort för att navigera till den specifika kunskapsbasen. Du kan också komma åt kunskapsbasen från Knowledge Tab på AI-agentkonfigurationssidan. Mer information finns i avsnittet Konfigurera kunskapsbasen . Du kan söka efter den kunskapsbas som krävs med hjälp av följande kriterier: Namn på kunskapsbasen. Typ av kunskapsbas. Kunskapsbaser som uppdateras mellan angivna datum. Kunskapsbaser som skapats mellan angivna datum. Klicka på Återställ alla om du vill återställa sökkriterierna.

Konfigurera autonom AI-agent

Autonoma AI-agenter arbetar oberoende utan direkt mänsklig inblandning. Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor. Dessa agenter använder avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera data, lära av sin miljö och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål.

Du kan använda autonoma AI-agenter i olika scenarier, inklusive:

Ge kundsupport – svara på vanliga frågor, felsök problem och vägled kunder genom processer.
Erbjud teknisk hjälp – ge expertråd om specifika ämnen eller områden.
Natural Language Processing (NLP) - Förstå och svara på mänskligt språk på ett naturligt och konversationsmässigt sätt.
Beslutsfattande – Gör välgrundade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Skyddsräcken som konfigurerats i de autonoma AI-agenterna säkerställer att AI-agenten inte svarar med oetiskt och skadligt innehåll.

Skapa en autonom AI-agent

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten. Mer information finns i Skapa kunskapsbas för AI-agent.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent väljer du Börja från början och klickar på Nästa. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som `Autonom.` I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt. Mer information om mallarna finns i Använda AI-agentmallar.
4	Välj autonom agenttyp.
5	Ange följande obligatoriska uppgifter: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. Agentnamnet får vara högst 256 tecken. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj en av följande AI-motorer i listrutan som uppfyller dina kontaktcenterbehov: Webex AI Pro 1.0: Det här standardalternativet stöder AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter och levererar mänskliga konversationer. Webex AI Pro-US. 1.0: Välj det här alternativet om du vill leverera innehållsrika, mer naturliga, människoliknande konversationer på engelska. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Baserat på den valda AI-motorn fylls språk- och röstalternativen automatiskt i Språk Tab. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Om du vill Insert ett exempel klickar du på Insert exempel. Se vad du ska göra och inte göra när du skriver mål för bästa praxis. Agentmål och instruktioner kan tillsammans ha en maximal längd på 5120 tecken.
6	Klicka på Skapa. Nu har du skapat den autonoma AI-agenten som nu är tillgänglig på instrumentpanelen . Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, som innehåller både skriptade och autonoma typer. I AI-agenthuvudet kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i Uppgifter på AI-agentkort. Du kan också importera fördefinierade AI-agenter. Mer information finns i Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera den autonoma AI-agenten.

Konfigurera autonom AI-agent

Följande avsnitt vägleder dig om hur du konfigurerar autonom AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera autonom AI-agentprofil
Lägga till åtgärder för autonom AI-agent
- Konfigurera platsfyllning
- Konfigurera uppfyllelse
Konfigurera kunskapsbas
Konfigurera språk och röst

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Gå till Configurations > Profile Tab och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs. Agentens mål – Redigera AI-agentens mål om det behövs. Se vad du ska göra och inte göra när du skriver mål för bästa praxis. Instruktioner – Ange anvisningarna för AI-agenten. Se Snabba tekniska tips när du skriver instruktioner. Agentmål och instruktioner kan tillsammans innehålla upp till 5120 tecken. URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs. AI-motor – Välj ett av följande alternativ i listrutan för att uppdatera AI-motorn: Webex AI Pro 1.0: Stöder AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter och levererar mänskliga konversationer. Webex AI Pro-US 1.0: Levererar rika, mer naturliga, mänskliga konversationer på engelska. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Baserat på den valda AI-motorn fylls språk- och röstalternativen automatiskt i Språk Tab. Välkomstmeddelande – Det standardvälkomstmeddelande som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta efter behov. Ange välkomstmeddelandet på önskat språk för AI-agenten. Det här meddelandet översätts inte automatiskt och visas eller spelas upp som konfigurerat, oavsett vilket språk som har konfigurerats för AI-agenten.
3	Klicka på Spara ändringar.
4	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i avsnittet Publicera din autonoma AI-agent .

Nästa steg

Lägg till nödvändiga åtgärder i AI-agenten.

Lägga till åtgärder för autonom AI-agent

Autonoma AI-agenter är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Tänk till exempel på en restaurang med behov av att automatisera matorderingången online. För att utföra uppgiften skapar du en autonom AI-agent som utför följande åtgärder:

Få nödvändig information från kunden.
Överför informationen till önskat flöde.
Leverera kundkravet.

Den autonoma AI-agenten arbetar med följande tre byggstenar:

Åtgärd – En uppgift som en AI-agent utför genom att förstå användarens avsikter och slutför genom att ansluta till externa system.
Entitet eller plats – Representerar ett steg i uppfyllandet av användarens avsikt. Slotfyllning innebär att ställa specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikt baserat på yttranden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd.
Uppfyllelse – Avgör hur AI-agenten slutför åtgärden genom att ansluta till externa system.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Gå till Konfigurationer > Åtgärder Tab. På sidan Åtgärder visas åtgärden Agentöverlämning . Agentöverlämningsåtgärden är aktiverad som standard så att AI-agenten kan eskalera konversationen till en mänsklig agent. Använd växlingsalternativet för att inaktivera det.
3	Klicka på +Ny åtgärd om du vill lägga till en ny åtgärd för en AI-agent. Du kan konfigurera högst 10 åtgärder för en AI-agent.
4	På sidan Lägg till en ny åtgärd anger du följande information: Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel,Boka `biljetter`. Maxlängden på fältet Åtgärdsnamn är 64 tecken. Åtgärdsbeskrivning – Ge en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maxlängden på åtgärdsbeskrivningen är 1024 tecken. Åtgärdsomfång – Välj Platsfyllning och uppfyllelse för att konfigurera de indataenheter som krävs för platsfyllning och även definiera detaljerna för åtgärdens uppfyllande. Mer information finns i avsnitten Konfigurera platsfyllning och Konfigurera uppfyllelse .

Nästa steg

Konfigurera platser och konfigurera distributionsdetaljer.

Konfigurera platsfyllning

Platsfyllning innebär att du lägger till de indataenheter som krävs för AI-motorn. I avsnittet Platsfyllning på sidan Åtgärder lägger du till indataentiteterna:

Du kan lägga till entiteterna en i taget i tabellformat. Mer information finns i Lägga till indataentiteter i tabellformat.
Du kan också använda JSON-filen och definiera entiteterna. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat .

Lägga till indataenheter i tabellformat

1	Om du vill lägga till en indataentitet klickar du på +Ny indataentitet.
2	På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på indataenheten. Enhetsnamnet får vara högst 256 tecken. Enhetstyp – Välj datatyp för enheten. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maxlängden på entitetsbeskrivningen får vara 512 tecken. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatorisk om du vill göra entiteten obligatorisk.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till indataentiteten. Du kan lägga till så många indataentiteter som du behöver.
4	Klicka på Lägg till för att lägga till åtgärden i AI-agenten.
5	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent. När du har lagt till åtgärden använder du alternativet Kontroller för att redigera eller ta bort entiteterna.

Lägga till entiteter med hjälp av en JSON-redigerare

Om du vill lägga till en indataentitet i JSON klickar du på Använd JSON i stället.
Ange indataparameterschemat i JSON-format.
Klicka på Lägg till.

Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Parameterstruktur för indata

Ingångsparametrarna måste följa följande struktur:

type – datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid "objekt" för att beteckna att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

properties – Ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och dess associerade metadata.

required – En matris med strängar med namnen på parametrar som är obligatoriska.

Egenskaper Objekt

Varje nyckel i egenskapsobjektet representerar en indataenhet/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata ska alltid innehålla följande nyckelord:

type – parameterns datatyp. De tillåtna typerna är:
- string – Textdata.
- heltal – numeriska data utan decimaler.
- tal – numeriska data som kan innehålla decimaler.
- booleskt – Sant/falskt-värden.
- array – En lista med objekt som vanligtvis är av samma typ.
- object – En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning – En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå syftet med och användningen av parametern. En beskrivning som är kortfattad och överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning är bra för bättre noggrannhet.
Validering verkställs endast av plattformen för "typ". "Beskrivning" tillämpas inte för alla entiteter, men vi rekommenderar starkt att den läggs till. Andra användbara nyckelord för entitetsmetadata är:
- enum – I uppräkningsfältet visas möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som endast ska acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- pattern – Använd mönsterfältet med strängtyper för att ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är användbart för validering av specifika format, till exempel telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel – I fältet exempel finns ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data den behöver och kan vara särskilt användbar för tolkning och validering.

Det finns andra nyckelord som kan göra enhetsdefinitionen mer exakt och robust. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord:

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord: { "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Det unika användarnamnet för kontot.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Lösenordet för kontot.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "E-postadressen för kontot.", "pattern": "\\w+([-+.']\\w+)*@\\w+([-.]\\w+)*\\.\\w+([-.]\\w+)*" }, "födelsedatum": { "type": "string", "description": "Användarens födelsedatum.", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Om användaren vill få nyhetsbrev.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferred notification method.", "enum": ["email", "SMS", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "Lista över roller som tilldelats användaren.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["användarnamn", "lösenord", "e-post"] }

Det här exemplet innehåller följande entiteter:

username – En strängtyp med begränsning för minsta och högsta längd.
password – En strängtyp med en minsta längd och ett visst format (lösenordet anger att säker hantering krävs).
e-post – en strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum – En strängtyp med exempel som anger datumets format.
preferences – En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och meddelanden), inklusive en boolesk med ett standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roles – En matristyp där varje objekt är en sträng som är begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i matrisen "obligatoriskt".

I det här exemplet har entiteterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer en konsekvent struktur och namngivningskonvention. Följ dessa metodtips för att skapa väldefinierade entiteter som är enkla för AI-motorn att tolka och tillämpa.

Det här schemat resulterar i att JSON-format skickas för att ansluta AI Agent-startnoden som ser ut så här:

{ "användarnamn":"användarnamn-exempel", "lösenord":"lösenord-exempel", "e-post":"fake@example.com", "inställningar": { "nyhetsbrev":true, "meddelanden":"e-post, SMS" }, "roller":"användare" }

Webex Connect kanske inte får de inställningar och roller som anges i vissa situationer eftersom de inte har angetts som obligatoriska i schemat.

Konfigurera uppfyllelse

Du kan konfigurera distributionsflöden för AI-agentåtgärder i Webex Connect Flow Builder. Mer information finns i Konfigurera uppfyllelseflöden för AI-agentåtgärder.

Som en del av PCI-efterlevnad stöder autonom AI-agent för närvarande inte uppfyllande som involverar betalkort eller kreditkort. All användarverifiering eller betalning som involverar ett betalkort eller kreditkort måste göras genom tredjepartsintegration.

1

Gå till Actions Tab på konfigurationssidan för AI-agenten. Välj den åtgärd som du vill konfigurera distributionsflödet för.

2

I avsnittet Webex Connect Flow Builder Fulfillment konfigurerar du följande inställningar:

Välj tjänst – Välj den tjänst som krävs och som har konfigurerats på klientarbetsytan Webex Connect.

AI Agent Studio Webex kan bara komma åt tjänster och flöden som konfigurerats på arbetsytan på klientnivå.
Välj ett flöde – Välj den tjänst som krävs som konfigureras på klientarbetsytan Webex Connect.

3

Klicka på Spara ändringar för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen.

Konfigurera kunskapsbas

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent.

1	På sidan Dashboard klickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Kunskap Tab.
3	Välj den kunskapsbas som krävs i listrutan. Vi rekommenderar starkt att du väljer en kunskapsbas som använder samma språk som din AI-agent för optimala prestanda. Om du vill navigera till den valda kunskapsbasen väljer du Hantera kunskapsbas i listrutan. Om du vill koppla bort kunskapsbasen från AI-agenten väljer du Ingen i listrutan. Om du vill skapa en ny kunskapsbas väljer du +Lägg till ny i listrutan. Mer information finns i Skapa kunskapsbas för AI-agent. När du har mappat en kunskapsbas till en AI-agent kan du inte associera samma kunskapsbas med en annan AI-agent.
4	Klicka på Spara ändringar.
5	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent.

Nästa steg

Fixeringsspråk och röst för en autonom AI-agent. Mer information finns i Konfigurera språk och röst.

Konfigurera språk och röst

Stöd för icke-engelska är för närvarande i betaversion. Dessa språk kommer att göras allmänt tillgängliga när tillräckliga användningsdata och feedback har samlats in.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten navigerar du till Configuration > Language Tab.
2	Baserat på den valda AI-motorn för AI-agenten (när du skapar agenten eller uppdaterar AI-agentprofilen) konfigurerar du de språk- och röstalternativ som krävs: För Webex AI Pro 1.0 är standardspråket och standardrösten inställda på engelska. Du kan dock välja ett annat språk och en annan röst om det behövs. En lista över språk och röster som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds. Välj önskat språk i listrutan. Välj lämplig röst i listrutan. För Webex AI Pro-US 1.0 är engelska det enda språk som stöds som standard. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Information om vilka röster som stöds för det engelska språket finns i artikeln Språk och röster som stöds. Välj lämplig röst i listrutan. Du kan använda standardrösten eller välja en annan röst från den tillgängliga listan. Listan med röster uppdateras automatiskt baserat på det valda språket. För närvarande stöder den autonoma AI-agenten endast en standardspråk- och röstkonfiguration åt gången. Du kan ändra konfigurerat språk och röst, men du kan inte ta bort dem. Om du ändrar språk och röst kan det dock påverka AI-agentens funktionalitet.
3	Klicka på Spara ändringar. Du kan förhandsgranska AI-agenten på det konfigurerade språket och rösten innan du publicerar den. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent.
4	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i avsnittet Publicera din autonoma AI-agent .

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, när du redigerar och efter distributionen av agenten.

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort blir alternativet Förhandsgranskning för AI-agenten synligt. Klicka här om du vill öppna förhandsgranskningen av AI-agenten.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna AI-agenten. Alternativet Förhandsgranskning är alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan. Du kan använda det här alternativet för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att kontrollera AI-agentens svar och se till att de fungerar korrekt.

Du kan också minimera förhandsgranskningswidgeten, tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att testa AI-agenten.

Förhandsgranska chattkonversation

Med chattförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer endast på engelska.
2	Klicka på Starta en chatt. AI-agenten visar ett standardvälkomstmeddelande för att initiera interaktionen.
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Retur.
4	Du kan sedan se och utvärdera svaret från AI-agenten. Om du vill starta en ny chattkonversation eller chattsession klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet.

Förhandsgranska röstkonversation

Med röstförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via rösten.

Du behöver webbläsarbehörighet för att förhandsgranska röstkonversationer. När du uppmanas av din webbläsare, se till att klicka på "Tillåt" för att aktivera den åtkomst som krävs. Vi rekommenderar att du använder följande webbläsare:
- Safari på macOS
- Chrome på Windows
Använd ett headset för bästa upplevelse. När en uppringare avbryter AI-agenten (via inbrytning) upptäcker AI-agenten talet, stoppar uppmaningen om att det ska spelas upp och bearbetar uppringarens indata därefter – detta fungerar bara optimalt när du använder ett headset.
När du inte använder ett headset ska du undvika att ställa in volymen på 100 %.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer endast på engelska.
2	Klicka på Starta ett samtal. Samtalet initieras med AI-agenten, som spelar upp ett standardvälkomstmeddelande för att påbörja interaktionen. Du kan också se den direktsända transkriptionen av konversationen i widgeten.
3	Röst din fråga. Medan du pratar kan du se liveutskriften av konversationen. Om du vill stänga av rösten medan du interagerar klickar du på Stäng av.
4	För din fråga kan du sedan höra och utvärdera svaret från AI-agenten.
5	Avsluta samtalet genom att klicka på Avsluta samtal.

Publicera din autonoma AI-agent

När du har konfigurerat och förhandsgranskat AI-agenten kan du publicera agenten så att den visas live.

Innan du börjar

Skapa den autonoma AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Publicera.
2	På skärmen Publicera ändringar anger du versionsnamnet och klickar på Publicera. Du kan visa information om versionen på sidan Historik . Mer information finns i avsnittet Historik .

Visa sessioner och historik för autonoma AI-agenter

Du kan visa information om sessioner som upprättats med kunderna och historiken för de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten.

Sessioner

På sidan Sessioner finns ett omfattande register över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. Så här kommer du åt sessioner:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa sessionsinformation för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Sessioner.

Sidan Sessioner visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Den här informationen är användbar för att granska, analysera och förbättra AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessioner/rum som skapats för AI-agenten. Tabellen sidnumreras om det finns fler rader än vad som ryms på en skärm. Vilket som helst av fälten i tabellen kan sorteras eller filtreras med hjälp av avsnittet Förfina resultat till vänster. Fälten som finns representerar följande information om en viss session:

Sessions-id – unikt rums-id eller sessions-id för en konversation.
Konsument-ID – ID för konsumenten som interagerade med AI-agenten.
Kanaler – Kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterad vid – Tidpunkt då rummet stängdes.
Rumsmetadata – Innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Dölj testsessioner – Om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan med livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – för att filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agenten överlämnas visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – för att filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – För att filtrera de nedröstade sessionerna.

Visa sessionsinformation

Så här visar du information om sessionen:

Klicka på en enskild rad i sessionstabellen om du vill se en detaljerad vy över sessionen. Om sessionen är låst måste du ha behörighet att dekryptera sessionen.
Klicka på dekryptera innehållet för att visa sessionsdata.

Knappen Dekryptera innehåll visas bara om du har dekrypteringsåtkomst i AI Agent Studio-programmet.
Systemet visar information om följande sessioner:
- Den vänstra panelen visar information om transaktionerna.
- Den högra panelen visar information om platsfyllning och uppfyllande relaterat till alla åtgärder. Använd knappen Expandera alla för att expandera transaktionen. Den högra panelen visar information om kunskapsanvändningen med information om dokumentnamn och filer som laddats upp.

Historik

På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten. Så här visar du historiken för en viss agent:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa historiken för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Historik.

Sidan Historik visas med följande flikar:

Versionshistorik – Klicka på Versionshistorik Tab om du vill visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten.
Ändringsloggar – Klicka på Ändringsloggar Tab om du vill visa de ändringar som gjorts i AI-agenterna.

Versionshistorik

När du publicerar den autonoma AI-agenten sparas en version av den autonoma AI-agenten som är tillgänglig i Versionshistorik Tab. Du kan visa de olika versionerna av AI-agenten från Versionshistorik Tab.

Versionsbeskrivning – En kort beskrivning av AI-agentens version.
AI-motor – AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Uppdaterad vid – Datum och tid då versionen skapades.
Åtgärder – Gör att du kan utföra följande åtgärder på AI-agenten:
- Läs in som utkast – alla ändringar på AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Exportera – Använd för att exportera AI-agenten.

Ändra loggar

Ändringsloggarna Tab spårar de ändringar som gjorts i den autonoma AI-agenten. Du kan visa information om ändringarna under de senaste 35 dagarna. Ändringsloggar Tab visar följande information:

Användare med administratörs- eller AI-agentutvecklarroller kan bara komma åt ändringsloggarna Tab. Användare med anpassade roller som har behörigheten Hämta granskningslogg kan också visa granskningsloggarna.

Uppdaterad vid – Data och tidpunkt för ändringen.
Uppdaterad av – namnet på användaren som införlivade ändringen.
Ändra plats – Det specifika avsnitt i AI-agenten där ändringen gjordes.
Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med sökalternativen Uppdaterad av, Ändra plats och Beskrivning . Du kan sortera loggarna baserat på fälten Uppdaterad på och Uppdaterad efter .

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med hjälp av analyser

Avsnittet AI-agentanalys ger en grafisk representation av nyckelmåtten för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Så här genererar du analyser för den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten på instrumentpanelen .
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

I det första avsnittet visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Dagliga genomsnittliga sessioner.
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Dagliga genomsnittliga meddelanden.

Det andra avsnittet visar statistik om användarna. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare.

I det tredje avsnittet visas AI-agentsvaren och agentöverlämningarna.

Konfigurera skriptad AI-agent

Skriptade AI-agenter förbättrar möjligheterna att skapa agenter utan kod i Webex AI Agent Studio-plattformen. De möjliggör konversationer med flera varv och samlar in relevant data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Köra enkla kommandon – Följ instruktionerna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbetar data – manipulera och transformera data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – Kommunicera med och styr andra lösningar.

Skriptade AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en korpus av frågor och svar. Skriptad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar. Den här funktionen är användbar i scenarier där:

Specifika kunskaper krävs – agenten måste svara på frågor inom en fördefinierad domän.
Konsekvens är viktigt – Agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet krävs – agentens svar begränsas av informationen i utbildningskorpusen.

Skapa en skriptad AI-agent

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på + Skapa agent på instrumentpanelen.
3	På skärmen Skapa en AI-agent väljer du Börja från början och klickar på Nästa. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen till `Skriptad`. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt. Mer information om mallarna finns i Använda AI-agentmallar.
4	Välj Typ av skriptad agent.
5	Ange följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj en AI-motor i listrutan. De alternativ som finns är: Webex AI Agent Pro 1.0 (med Swiftmatch) – det här är standardalternativet. Webex AI Agent Pro 1.0 (med RASA) Webex AI Agent Pro 1.0 (med Mindmeld)
6	Klicka på Skapa. Nu har du skapat den skriptade AI-agenten som nu är tillgänglig på instrumentpanelen . Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilket inkluderar både skriptade och autonoma typer. I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i Uppgifter på AI-agentkort. Du kan också importera AI-agenterna. Mer information finns i Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera den skriptade AI-agenten.

Konfigurera skriptad AI-agent

Följande avsnitt vägleder dig om hur du konfigurerar skriptad AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Konfigurera skript
Konfigurera agentöverlämning
Konfigurera språk och röst

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Configurations > Profile Tab och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs. Beskrivning – Ange information om AI-agenten. Tidszon – Välj tidszon i listrutan. URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Ange ett anpassat felmeddelande för server- eller proxyfel. AI-motor – Visar den valda AI-motorn. Du kan uppdatera AI-motorn genom att klicka på ikonen bredvid listrutan. Mer information finns i Uppdatera inställningarna för AI-motorn.
3	Klicka på Spara ändringar.
4	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Uppdatera inställningarna för AI-motorn

Skriptade AI-agenter använder AI-motorer (som drivs av maskininlärning) för att förstå och svara på kundfrågor. Här är en snabb översikt över de AI-motorer som används:

Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch) – En snabb och lätt träningsmotor som stöder flera språk.
Webex AI Pro 1.0 (med RASA) – Ett toppramverk med öppen källkod för att bygga konversations-AI.
Webex AI Pro 1.0 (med Mindmeld) – Ett avancerat ramverk för att skapa konversationsflöden av hög kvalitet med olika funktioner för naturlig språkförståelse (NLU).

Så här ändrar du AI-motorn för AI-agenten:

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Konfigurationer > Profil Tab.
3	Klicka på ikonen bredvid AI-motorn.
4	På sidan Hantera AI-motor konfigurerar du följande fält: Träningsmotor – Välj den AI-motor som krävs i listrutan. Slutledning – Ange följande information: Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att visa ett svar, under vilket ett återställningssvar visas. Skillnad i poäng för partiell matchning – Det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas. Avancerade inställningar Utöka sammandragningar – Markera det här alternativet om du vill konvertera sammandragningar i träningsdata och konsumentfrågor till fullständiga formulär för bättre noggrannhet. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorerna. Stavningskontroll i slutledning – Markera det här alternativet om du vill identifiera och åtgärda stavfel innan du bearbetar texten. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorerna. Prioritera platsfyllning – Markera det här alternativet om du vill prioritera platsfyllning framför avsiktsidentifiering. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorerna. Entitetsroller – Markera det här alternativet om du vill aktivera olika roller för en enskild entitet. Det här alternativet är endast tillgängligt för RASA- och Mindmeld AI-motorer. Antal resultat att lagra för varje meddelande – Ange antalet transaktioner (som AI-agenten har beräknat konfidenspoäng för) som ska visas under Transaktionsinformation i sessionerna. Det här alternativet är tillgängligt för alla tre AI-motorerna. Flerspråkig modell – Välj modell i listrutan för att aktivera flerspråkig slutsatsledning. Konfigurera mer än ett språk för en AI-agent för att aktivera det här alternativet och det här alternativet är endast tillgängligt för Swiftmatch AI-motorn. Vektormodell – Välj vektormodell i listrutan för att förbättra AI-agentens noggrannhet. Den här funktionen är endast tillgänglig för Swiftmatch AI-motorn. Ta bort stoppord – Markera det här alternativet om du vill ta bort stoppord under träning och slutsatsledning. Den här funktionen är endast tillgänglig för Swiftmatch AI-motorn. Ta bort specialtecken – Markera det här alternativet om du vill ta bort specialtecken från kundernas frågor för bättre svar. Det här alternativet är endast tillgängligt för Swiftmatch AI-motorn. Entitetsersättning vid inferens – Markera det här alternativet om du vill ersätta entitetsvärden i träningsdata och inferens med entitets-ID:n. Det här alternativet är endast tillgängligt för Swiftmatch AI-motorn. Wordform-expansion – Markera det här alternativet om du vill utöka träningsdata med ordformer (till exempel pluralformer, verb och så vidare), tillsammans med synonymerna i data. Det här alternativet är endast tillgängligt för Swiftmatch AI-motorn.
5	Klicka på Uppdatera om du vill ändra AI-agentens AI-motorinställningar.
6	Klicka på Spara ändringar för att uppdatera AI-motorinställningarna.

Konfigurera skript

Skript är byggstenarna som driver din AI-agents förståelse och svar. I det här avsnittet beskrivs tre huvudkomponenter:

Avsikter fångar de olika mål eller åtgärder som användarna vill uppnå när de interagerar med din AI-agent. Mappning av användaravsikter gör det möjligt för AI-agenten att känna igen och svara på lämpligt sätt på användarförfrågningar. Information om hur du skapar en avsikt finns i Skapa en avsikt.
Entiteter är den specifika information som AI-agenten behöver extrahera från användarindata. Dessa inkluderar datum, produktnamn eller anpassade värden som är unika för kundens användningsfall. Entiteter är viktiga variabler som AI-agenten måste förstå för att uppfylla användarbegäranden effektivt. Information om hur du skapar en entitet finns i Skapa en entitet.
Svaren är AI-agentens noggrant utformade svar på användarförfrågningar. De dikterar hur din AI-agent kommunicerar med användarna efter att ha förstått deras avsikt och samlat in nödvändiga enheter. Information om hur du skapar ett svar finns i Skapa ett svar.

Tillsammans skapar komponenterna smidiga och ändamålsenliga konversationer mellan agenten och användarna. Mer information finns i Förstå avsikter, entiteter och svar i AI Agent Studio.

Skapa en avsikt

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Konfigurationer > skript > avsikter.
3	Klicka på +Skapa avsikt.
4	På skärmen Lägg till en ny avsikt anger du följande information: Avsiktsnamn – Ange ett namn för avsikten. Inställningar – Aktivera och inaktivera följande inställningar för avsikten: Återställ platser när de är klara – Aktivera för att återställa platsvärdena som samlats in i konversationen när avsikten är klar. Om den här växlingsknappen är inaktiverad behåller facket de gamla värdena och visar samma svar. Avsluta konversation – Aktivera för att stänga sessionen efter den här avsikten. Webex Connect och röstflöden kan använda detta för att avsluta en konversation med kunder. Kontext – Ange in- och utträdeskontexter för avsikten. Mer information finns i Kontexter. Inmatningskontext – Ange önskad inmatning i textrutan och tryck på Enter eller Retur för att lägga till postkontexten. Du kan konfigurera högst 5 inmatningskontexter för en viss avsikt. Inmatningskontexter styr om en avsikt kan matchas med kundfrågan baserat på sessionens aktiva kontext. Avsluta kontext – Ange önskad inmatning i textrutan och tryck på Enter eller Retur för att lägga till avslutningskontexten. Du kan konfigurera högst 15 avslutningskontexter för en viss avsikt. Avslutningskontexter styr de aktiva kontexterna för en session. Avsikt och yttranden – Lägg till en fras för att fastställa avsikten och klicka på +Lägg till. Generera varianter – Om du vill att systemet ska generera yttranden automatiskt baserat på avsikten klickar du på Generera varianter. I dialogrutan Generera varianter beskriver du din avsikt att generera relevanta träningsdata eller yttranden. Ange antalet varianter som ska genereras och välj hur kreativ du vill att den underliggande LLM ska vara när du genererar dessa varianter. Klicka på Generera. Lägg till entiteter som platser – Om det finns några entiteter i de tillagda yttrandena kommenteras de automatiskt i yttrandena och visas i avsnittet Slots . Du kan välja den del av yttrandet som en plats för den avsikten och välja en redan skapad entitet eller skapa en ny entitet. Avsikten kräver minst 3 yttranden och 2 platsanteckningar för träning med den aktuella AI-motorn. Varje fack visar följande: Platser (valfritt) – Länka enheterna för platsfyllningen. Detta säkerställer att AI-agenten samlar in all nödvändig information. Klicka på +Länka om du vill länka en entitet till avsikten. Om det inte finns någon entitet i listan visas inte alternativet +Länk . Information om hur du skapar en entitet finns i avsnittet Skapa en entitet . Följande platsinformation visas och du kan konfigurera nya försök och svar för den önskade platsen: Namnet på den länkade enheten. Obligatoriskt – Markera kryssrutan för att avgöra om det krävs för att avsikten ska kunna slutföras. Återförsök – Ange antalet nya försök som AI-agenten försöker få platsvärdet från kunden. Svar – Välj svar för platsen i listrutan. Om du vill skapa ett nytt anpassat svar klickar du på +Skapa nytt. Konfigurera följande inställningar: Aktivera värdena för Uppdatera plats om du vill uppdatera platsvärdet under samtalet med kunden. AI-agenten tar hänsyn till det senast ifyllda värdet i facket för att bearbeta data. Om du aktiverar den här funktionen uppdaterar systemet värdena för fyllda platser när kunder lämnar ny information för samma platstyp. Aktivera Ge förslag på platser för att ge förslag på platsfyllning och alternativa platsvärden i det slutliga svaret, baserat på kundinmatning. Svar – I avsnittet Svar väljer du det svar som du vill ska returneras till kunderna när avsikten har slutförts. När du har valt klickar du på Visa innehållet i det valda svaret för att visa svarsinnehållet. Om du vill lägga till ett nytt anpassat svar klickar du på +Skapa nytt för att skapa ett nytt svar. Mer information finns i Skapa ett svar.
5	Klicka på Lägg till för att skapa en avsikt.
6	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Skapa en entitet

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Konfigurationer > Skript > entiteter.
3	Klicka på+Skapa entitet.
4	I fönstret Skapa entitet anger du följande fält: Enhetsnamn – ange enhetens namn. Enhetstyp – välj en enhetstyp i listrutan. Ange ett värde i det ytterligare fältet, om det visas, baserat på den valda entitetstypen. Om AI-agenten har svårt att identifiera en persons namn med entitetstypen `Personnamn` kan du prova att använda entitetstypen `Fritt formulär` för bättre igenkänning.
5	Klicka på Spara ändringar. Du kan använda alternativen Redigera och Ta bort i kolumnen Åtgärder för att utföra relaterade åtgärder. Du kan bara redigera entitetsnamnet och inte entitetstypen.

Skapa ett svar

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Konfigurationer > Skript > svar. Systemet tillhandahåller villkorliga standardsvar för webbkanalen som du kan använda för kundinteraktioner. Du kan också använda ikonen Redigera i varje svar för att ändra svarsinställningarna. Du kan inte ta bort standardsvar och webbkanal.
3	Om du vill skapa ett anpassat svar klickar du på +Skapa svar. Skärmen Lägg till ett nytt svar visas.
4	På skärmen Lägg till ett nytt svar anger du det nya svarsnamnet.
5	För det konfigurerade språket kan du också lägga till ett villkorligt svar genom att klicka på Lägg till villkor. Ange villkorets namn och klicka på Skapa. Klicka på villkoret och gå till avsnittet Regler , ange OM- och ELLER-variabelvillkoren efter behov. I fältet Vänster variabel väljer du svarsvariabeln i listrutan. Mer information om svarsvariabler finns i tabellen Lista över vanliga svarsvariabler . Den här tabellen innehåller en lista över variabler som du kan använda i det här fältet för att definiera regler. Dessa variabler kan också användas för att anpassa AI-agentsvar. Välj lämplig operator för att köra regeln. Välj datatyp i listrutan. Datatyper fylls i baserat på den valda operatorn. I fältet Höger variabel anger du svarsvariabeln. Den typ av variabelvärde som syntaxen i den vänstra variabeln måste matcha med. Det här fältet visas bara när du ställer in operatorn på något av följande värden – Lika med, Inte lika med, In, Större än, Mindre än. Du kan också använda listan med variabler för att definiera regler i rätt variabel av typen villkorligt svar om du anger `Datatyp` till `Variabel`. Klicka på Åtgärder för att skapa ett svar för den definierade regeln. I avsnittet Åtgärder kan du konfigurera svaret som ska visas för kundfrågan när regeln är uppfylld. Så här lägger du till ett svar för webbkanal (standard): Välj svarstyp i den högra rutan. De svarstyper som stöds är Text, Carousel, Quick Reply, Image, Video, Audio och File. Konfigurera de obligatoriska inställningarna för den valda svarstypen. Information om hur du konfigurerar olika svar för Web (standard) finns i avsnittet Konfigurera svarstyper . Så här lägger du till ett svar för de andra kanalerna: Klicka på + bredvid Webb (standard). Välj önskad kanal i listrutan. De kanaler som stöds är Messenger, SMS, WhatsApp, Apple Messages for Business, RCS och Voice. Välj svarstyp för den valda kanalen i den högra rutan. Information om svarstyper som stöds för olika kanaler finns i avsnittet Svarstyper som stöds för kanaler . Konfigurera nödvändiga inställningar för den valda svarstypen. Information om hur du konfigurerar olika svar finns i avsnittet Konfigurera svarstyper .
6	Klicka på Skapa för att skapa ett svar.

Konfigurera svarstyper

I Svarsdesignern kan du konfigurera kanalspecifika svar för avsikterna. Mer information om hur du skapar ett svar finns i avsnittet Skapa ett svar .

Mer information finns i följande avsnitt:

Konfigurera textsvarstyp
Konfigurera carousel-svarstyp
Konfigurera svarstyp för snabbsvar
Konfigurera svarstyp för avbildning
Konfigurera videosvarstyp
Konfigurera ljudsvarstyp
Konfigurera filens svarstyp
Konfigurera svarsknappens svarstyp
Konfigurera svarstyp för listmeddelanden
Konfigurera svarstyp för numrerad lista
Konfigurera svarstyp för listväljare
Konfigurera svarstyp för tidsväljaren
Konfigurera mediesvar
Konfigurera svarstyp för avancerade länkar
Konfigurera formulärsvarstyp
Konfigurera svarstyper för anpassade händelser

Konfigurera textsvarstyp

Du kan konfigurera textmeddelanden som svar för alla kanaler. Så här lägger du till en textsvarstyp för den valda kanalen (standard eller anpassad):

1	För den valda kanalen väljer du Textsvarstyp .
2	Ange textmeddelandet i textrutan Variant . Du kan anpassa agentsvaren med hjälp av variabler som tas emot från kanalen eller samlas in från kunder under konversationen. Du kan också ange `${` för att välja önskad variabel i textområdet.
3	Om du vill lägga till flera varianter klickar du på Lägg till variant och skriver textmeddelandet.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera carousel-svarstyp

Du kan konfigurera carousel-svar för webb- (standard) och Messenger-kanaler. Varje carousel-svar kan innehålla en bild, en beskrivning och upp till tre knappar. Följ dessa steg:

1	För den valda kanalen klickar du på Carousel i den högra rutan. Det rika karusellkortet visas.
2	Klicka på Konfigurera för att visa eller redigera bildens URL. Som standard visas bildens URL i systemet.
3	Ange titel och beskrivning (valfritt) för kortet.
4	Om du vill skicka en konfigurerad nyttolast till AI-agenten och anropa motsvarande svar för avsikten klickar du på + Lägg till snabbsvar. Välj typen Text och ange text och nyttolast/identifierare. Klicka på Klar. För URL-omdirigering väljer du typen av URL-knapp (gäller endast för webbkanal), anger texten och URL:en och klickar på Klar. Klicka på Förnya nu om du vill ändra omdirigering av text och URL.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för snabbsvar

Du kan konfigurera snabbsvar för webbkanaler (standard), SMS, Messenger, Apple Messages för företag och RCS. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Snabbsvar i den högra rutan.
2	Ange snabbsvarsmeddelandet för avsikten.
3	Om du vill skicka en konfigurerad nyttolast till AI-agenten klickar du på + Lägg till snabbsvar. Välj typen Text och ange text och nyttolast/identifierare. Klicka på Klar för att lägga till ett snabbtextsvar. Vid omdirigering av webbadresser väljer du typ av URL-knapp (gäller endast webbchatt), anger texten och URL:en och klickar på Klar.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret. En partiell matchning inträffar när det finns osäkerhet om inkommande användarfrågor. AI-agenten svarar med avsikter som ligger nära användarfrågan som alternativ. Svar på partiella matchningar visas för webben.

Konfigurera svarstyp för avbildning

Du kan konfigurera bildsvar för webbkanaler (standard), Messenger och WhatsApp. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Bild i den högra rutan. Bildkortet visas med standardkonfigurationerna.
2	Uppdatera bildens URL.
3	Välj bildtyp (jpeg eller png).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera videosvarstyp

Du kan konfigurera videosvar för webbkanaler (standard), Messenger och WhatsApp-kanaler. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Video i den högra rutan. Videokortet visas med standardkonfigurationen.
2	Uppdatera videons webbadress.
3	Välj önskad videotyp (mp4).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera ljudsvarstyp

Du kan konfigurera ljudsvar för Web (standard) och WhatsApp. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Ljud i den högra rutan. Ljudkortet visas med standardkonfigurationen.
2	Uppdatera ljud-URL:en.
3	Välj ljudtyp (mp3 eller aac).
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera filens svarstyp

Du kan konfigurera filen som ett svar för webb- (standard) och WhatsApp-kanaler. Gör så här:

1	För den valda kanalen klickar du på Arkiv i den högra rutan. Filkortet visas.
2	Ange filens URL.
3	Välj filtyp. Filtyper som stöds är .html, .PDF, klartext, .jpeg, .png, .mp4, .mp3 och .aac.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarsknappens svarstyp

Du kan konfigurera svarsknappssvar för WhatsApp-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Svara knappen i den högra rutan.
2	Konfigurera rubrikinformationen (valfritt). Välj typ av rubrik – Text (får vara 20 tecken lång), Video, Bild, Dokument. Ange värdet beroende på vilken rubriktyp som valts.
3	Ange brödtexten. Det här fältet kan innehålla upp till 1024 tecken.
4	Ange sidfotstexten (valfritt). Det här fältet kan innehålla upp till 60 tecken.
5	Om du vill lägga till en ny svarsknapp klickar du på Lägg till, anger texten och nyttolasten och klickar på Klar Du kan konfigurera upp till tre svarsknappar (med en gräns på 20 tecken).
6	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för listmeddelanden

Du kan konfigurera listmeddelandena som svar för WhatsApp-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Lista meddelanden i den högra rutan.
2	Gå till Konfiguration Tab och konfigurera följande inställningar: (Valfritt) Konfigurera rubrikinformationen (kan vara 20 tecken lång). Ange brödtexten (får vara 1024 tecken lång). (Valfritt) Ange sidfotstexten (får vara 60 tecken lång). Ange listans rubrik.
3	Navigera till Listavsnitt# Tab och konfigurera följande inställningar: (Valfritt) Ange avsnittets namn (kan vara 24 tecken långt). Ange radrubriken (får vara 24 tecken lång). Ange rad-ID, som är en unik identifierare för varje rad som hjälper dig att identifiera användarnas val. Ange radbeskrivningen (får vara 20 tecken lång). Om du vill lägga till ett nytt avsnitt klickar du på Lägg till avsnitt.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för numrerad lista

Du kan konfigurera den numrerade listan som ett svar för WhatsApp-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Numrerad lista i den högra rutan.
2	Redigera standardtexten.
3	Klicka på +Lägg till listobjekt.
4	Konfigurera följande under knappen Text : Ange text och nyttolast/identifierare för att skicka nyttolasten till AI-agenten när användaren klickar på knappen. Klicka på Klar.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för listväljare

Du kan konfigurera svar på listväljare för meddelandekanalen i Apple Business. Gör så här:

1	Klicka på Listväljare i den högra rutan.
2	Gå till Konfiguration Tab och konfigurera följande inställningar: Ange listväljarens titel. (Valfritt) Ange förhandsvisningsbildens URL och välj bildstil (Ikon, Liten, Stor). Ange en beskrivning av listväljaren. Ange titel och beskrivning för svarsmeddelandet baserat på det valda listväljaralternativet.
3	Navigera till Lista avsnitt# Tab och konfigurera följande inställningar: Ange rubrik för objekten i listan. Ange rubrik för objekten i listan. Konfigurera följande inställningar i fältet Listobjekt : Ange bild-URL:en för listobjektet. Ange en titel. Ange identifieraren för ett objekt. När en användare väljer ett objekt skickas identifieraren till AI-agenten, som visar nästa steg. Ange en beskrivning av listobjektet. Om du vill lägga till ytterligare ett objekt klickar du på + ikonen. Om du vill ta bort ett objekt klickar du på ikonen Ta bort .
4	Om du vill lägga till ett nytt listavsnitt klickar du på Lägg till listavsnitt.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för tidsväljaren

Du kan konfigurera tidsväljarsvar för meddelandekanalen i Apple Business. Gör så här:

1

Klicka på Timerväljare i den högra rutan.

Navigera till Konfiguration Tab och konfigurera följande:

Ange en rubrik för tidsväljaren.
(Valfritt) Ange förhandsvisningsbildens URL och välj bildstil (Ikon, Liten, Stor).
Ange beskrivningen.
Ange titel och beskrivning för svarsmeddelandet baserat på det valda tidsväljaralternativet.

2

Navigera till Händelseinformation Tab och konfigurera:

Ange händelsens titel.
Ange tidszonen för händelsen.
Konfigurera platser:
1. Ange datum och tid för plats1.
2. Ange varaktighet för fack1.
3. Ange identifierare för kortplatsen. När en användare väljer en plats skickas identifieraren till AI-agenten, som visar nästa steg.
4. Om du vill lägga till en ny plats klickar du på Lägg till plats.

3

Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera mediesvar

Du kan konfigurera mediesvar för meddelandekanalen i Apple Business. Gör så här:

1	Klicka på Media i den högra rutan.
2	Skriv texten.
3	Välj medietyp och ange URL-adressen.
4	Om du vill lägga till fler bilagor klickar du på Lägg till bifogade filer.
5	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera svarstyp för avancerade länkar

Du kan konfigurera RTF-svar för Apple Business Messages-kanalen. Gör så här:

1	Klicka på Rich Link i den högra rutan.
2	Ange bildens URL och välj bildtyp (jpeg eller png).
3	Ange webbplatsens URL för omdirigering.
4	Ange videons eller bildens URL-titel.
5	Ange video-URL:en som stöder MIME-protokollet och välj typ (video/mp4).
6	Klicka på Skapa för att skapa svaret.

Konfigurera formulärsvarstyp

Du kan konfigurera formulärsvar för Apple Business Messages-kanalen. Gör så här:

1

Klicka på Formulär i den högra rutan.

2

Ange formuläret i JSON-format. Varje JSON innehåller information om sidorna som går som en del av formuläret med anpassningar. Sidorna kan vara av olika slag:

Splash: En introduktionssida med titel, beskrivning, åtgärdsknapp och bild.
Välj: En sida för antingen ett enskilt "Sant/falskt"-val eller flera markeringar med stöd för bildresurser.
Väljare: En sida för ett enskilt val från flera alternativ.
Date Picker: Ger Apples standard Date Picker med anpassningsbart datumformat och gränser.
Input: En sida med olika inmatningsfält för att samla in information.

Med metadata för strukturerat innehåll kan användaren ange formulärets sidor och visuella layout. Den här mallen består av två avsnitt:

BusinessFormEvent: Konfigurerar sididentifierare, sammanfattning, sidor och bilder.
BusinessChatMessage: Konfigurerar information om mottagna meddelanden och svarsmeddelanden.

Klicka på Ladda ned exempel-JSON för att ladda ned JSON-exempelfilen och förstå formulärstrukturen.

Mer information finns i Apples officiella dokumentation .

Konfigurera svarstyper för anpassade händelser

Du kan konfigurera anpassade händelser som svar för röstkanalen. Gör så här:

1	Klicka på Anpassade händelser i den högra rutan.
2	Ange namnet på den inkommande händelsen som AI-agenten tar emot.
3	I röstinställningarna konfigurerar du följande inställningar som ska läggas till i varje agentsvar: Timeout(er): Ange hur lång tid, i sekunder, som agenten ska vänta på ett användarsvar. Om det inte finns något svar kan du ställa in det så att användaren antingen uppmanas igen eller avslutas med konversationen. Standardtidsgränsen är 5 sekunder. Timeout-svar: Ange svarsmeddelandet som ska skickas till användaren om en timeout inträffar. Tillåt inbrytning: Markera det här alternativet om du vill att användaren ska kunna avbryta agentens svar med nya indata. Om det inte är markerat måste användaren vänta tills agenten har slutfört sitt svar innan han eller hon svarar. DTMF input: Markera det här alternativet om du vill låta användare ange specifika detaljer via knappsatsen. Detta är användbart för att samla in information uttryckt som långa siffror. Om du aktiverar DTMF-indata kan du konfigurera följande inställningar: Inmatningsläge: Välj önskat inmatningsläge för att låta användaren svara med endast DTMF eller med båda – DTMF och röst. Timeout mellan siffror: Ställ in den maximala tillåtna inaktivitetstiden mellan inmatning av varje siffra. Om användaren överskrider den här tiden skickas de siffror som hittills har angetts till flödet som indata. Avslutningstecken: Ange avslutningstecknet, till exempel # eller , för att markera slutet på användarens indata. När användaren trycker på den här knappen skickas föregående knappsatsinmatning till flödet som användarindata. Maxlängd: Ange maxlängden* på tecken som tillåts för användarinmatning.
4	Klicka på Skapa för att skapa svaret. Information om hur du konfigurerar anpassade händelser för skriptad AI-agent finns i artikeln Konfigurera anpassade händelser .

Konfigurera agentöverlämning

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.

2

Navigera till Konfiguration > Överlämning och slå på eller av de nödvändiga inställningarna:

Överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan initiera en överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Överlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan initiera en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Överlämning efter upprepade agentsvar – Upprepade meddelanden i följd under en session kan initiera agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.
Överlämning när gränsen för återförsök för fyllning av platser har nåtts – När återförsöksförsöken för fyllning av facket har nått maxgränsen initieras en agentöverlämning.

3

Klicka på Spara ändringar.

Nästa steg

Gå till förhandsversionen av din skriptade AI-agent.

Konfigurera språk och röst

Du kan konfigurera flera språk och språkspecifika röster för den skriptade AI-agenten för att hantera kundinteraktioner.

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten navigerar du till Configuration > Language Tab. Standardspråk och röst är inställda på engelska. Information om andra språk och röster som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds.
2	Om du vill lägga till fler språk i AI-agenten klickar du på +Lägg till språk.
3	Välj önskat språk och språkinställning i listrutan och klicka på Lägg till.
4	Klicka på Lägg till språk. Det nyligen tillagda språket visas i Språk Tab med växlingsknappen Aktiverad inställd på "på" som standard. Om du lägger till fler än ett språk aktiveras den flerspråkiga Polymatch-modellen i de avancerade inställningarna för AI Engine.
5	Välj lämplig röst i listrutan Röstnamn . De tillgängliga rösterna visas automatiskt baserat på det valda språket.
6	Om du vill ange önskat språk och önskad röst som standard för AI-agenten klickar du på Ange som standard under kolumnen Kontroller . Du kan inte ta bort standardspråk och standardröst, men du kan ändra dem efter behov. Om du ändrar standardspråket kan det påverka svar, avsikter, kurering, testning och förhandsgranskningsupplevelser.

Konfigurera uppfyllelse

Du kan konfigurera uppfyllelsen för skriptade AI-agenter så att de interagerar med externa system och hämtar, uppdaterar eller lagrar data via API:er. Mer information finns i artikeln Konfigurera uppfyllelse för skriptade AI-agenter .

Förhandsgranska din skriptade AI-agent

Webex Med AI Agent Studio kan du förhandsgranska dina AI-agenter under och efter utvecklingen. På så sätt kan du testa AI-agentens funktion och avgöra om den genererar önskade svar för respektive indatafrågor. Du kan förhandsgranska den skriptade AI-agenten på följande sätt:

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort blir alternativet Förhandsgranskning för AI-agenten synligt. Klicka här om du vill öppna förhandsgranskningen av AI-agenten.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna AI-agenten. Alternativet Förhandsgranskning är alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan. Du kan använda det här alternativet för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att se hur AI-agenten svarar, så att den fungerar som förväntat. Förhandsgranskningen av AI-agenten stöder flera språk och kan automatiskt identifiera språket för yttranden för att svara därefter. Du kan också välja språk manuellt i förhandsgranskningen genom att klicka på språkväljaren och välja från listan över tillgängliga alternativ.

Du kan maximera förhandsgranskningswidgeten för en bättre vy. Du kan också tillhandahålla konsumentinformation och initiera flera rum för att noggrant testa AI-agenten.

Förhandsgranska chattkonversation

Med chattförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranskai sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas.
2	Klicka på Starta en chatt. AI-agenten visar ett standardvälkomstmeddelande för att initiera interaktionen. Som standard kan du förhandsgranska chattkonversationer på engelska (en-US). (Tillgänglig i beta) Du kan förhandsgranska chattkonversationer på andra språk som du har konfigurerat. Om du vill konfigurera fler språk läser du avsnittet Konfigurera språk och röst .
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Retur.
4	Du kan sedan se och utvärdera svaret från AI-agenten. Om du vill starta en ny chattkonversation eller chattsession klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet.

Publicera din skriptade AI-agent

När du har konfigurerat och förhandsgranskat AI-agenten kan du publicera agenten så att den visas live.

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Publicera.
2	Ange versionsnamnet och klicka på Publicera. Du kan visa information om versionen på sidan Historik . Mer information finns i avsnittet Historik.

Gemensamma hanteringsavsnitt för skriptad AI-agent

Följande avsnitt visas i den vänstra panelen på konfigurationssidan för AI-agenten:

Testskriptad agent

När AI-agenter utvecklas och blir mer komplexa kan ändringar i deras logik eller Natural Language Understanding (NLU) ibland få oavsiktliga konsekvenser. För att säkerställa optimal prestanda och identifiera potentiella problem erbjuder AI-agentplattformen ett bekvämt ramverk för testning av AI-agenter med ett klick. Du kan:

Skapa och kör enkelt en omfattande uppsättning testfall.
Definiera testmeddelanden och förväntade svar för olika scenarier.
Simulera komplexa interaktioner genom att skapa testfall med flera meddelanden.

Definiera tester

Du kan definiera tester med följande steg:

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.
Klicka på Testning i den vänstra rutan. Som standard visas Testcases Tab.
Välj ett testfall och klicka på Utför valda tester.

Varje rad i tabellen representerar ett testfall med följande parametrar:

Tabell 1. Testfall
Parameter	Beskrivning
Meddelande	Ett exempelmeddelande som representerar de typer av frågor och instruktioner som du kan förvänta dig att användarna skickar till din AI-agent.
Förväntat språk	Det språk som du interagerar med AI-agenten på.
Förväntat uppsåt	Ange den avsikt som ska visas som svar på ett visst användarmeddelande. För att hjälpa dig att hitta den mest relevanta avsikten har den här kolumnen en smart funktion för automatisk komplettering. När du anger föreslår systemet matchande avsikter baserat på den text som hittills har angetts.
Återställ tidigare kontext	Markera kryssrutan om du vill isolera testfall och köra dem oberoende av befintlig AI-agentkontext. När det här alternativet är aktiverat simuleras varje testfall i en ny session, vilket förhindrar störningar från tidigare interaktioner eller lagrade data.
Inkludera partiella matchningar	Aktivera den här växlingsknappen för att betrakta testfall som framgångsrika även om de förväntade avsikterna endast delvis matchar det faktiska svaret.
Importera från CSV	Importera testfall från en kommaseparerad fil (CSV). I detta fall skrivs alla befintliga testfall över.
Exportera till CSV	Exportera testfall till en kommaseparerad fil (CSV).
Testa återuppringningar	Aktivera den här växlingsknappen för att simulera inkommande återuppringningar och testa flödesbeteendet utan att kräva faktiska inkommande samtal.
Återuppringning i flöde	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill ange att en avsikt måste utlösa en återuppringning.
Förväntad motringningsmall	Ange mallnyckeln som ska aktiveras när återuppringningen sker.
Timeout för återuppringning (er)	Den maximala tid (i sekunder) som AI-agenten kan vänta på ett återuppringningssvar innan tidsgränsen för återuppringningen bedöms. Systemet tillåter en timeout på högst 20 sekunder.

Utför tester

På Körning Tab klickar du på Kör valda tester för att initiera en sekventiell körning av alla valda testfall.

Du kan också köra testfall från Testfall Tab.

.

När varje testfall har slutförts visar systemet sitt resultat bredvid motsvarande post. Om du vill avsluta ett pågående testfall klickar du på Avbryt körning längst upp till höger på skärmen.

Om du vill visa testfall med specifika resultat klickar du på önskat resultat (till exempel Godkänd,Godkänd med partiell matchning,Misslyckades,Väntar ) i menyfliksområdet Sammanfattning. Detta filtrerar testfallslistan så att endast de som matchar det valda resultatet visas.

Sessions-ID som är associerat med varje testfall visas i resultaten. Detta gör att du snabbt kan korsreferera testfall och visa transaktionsdetaljer. Det gör du genom att välja alternativet Transaktionsinformation i kolumnen Åtgärder .

Körningshistorik

I Historik Tab får du åtkomst till alla utförda testfall.

Klicka på ikonen Hämta i kolumnen Åtgärder om du vill exportera körda testdata som en CSV-fil för offlineanalys eller rapportering.
Granska de specifika motor- och algoritminställningarna som används för varje testfallskörning. Den här informationen hjälper utvecklare att optimera AI-agentens prestanda.
Om du vill visa de avancerade algoritmkonfigurationsinställningar som används för en viss träningsmotor klickar du på ikonen Info bredvid träningsmotorns namn. Detta ger insikter om de parametrar och inställningar som påverkade AI-agentens beteende under testningen.

Visa agentsessioner

Avsnittet Sessioner innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och kunder. Varje session innehåller en detaljerad historik över meddelanden som utbytts. Du kan exportera sessionsdata som en CSV-fil för offlineanalys och granskning. Använd dessa data för att analysera användarinteraktioner, identifiera förbättringsområden och förfina AI-agentsvar.

Den kan hantera stora datamängder genom att visa resultat på sidor. Du kan använda avsnittet Förfina resultat för att filtrera och sortera sessioner baserat på olika kriterier. Varje rad i tabellen visar viktig sessionsinformation, inklusive:

Kanaler – kanalen där interaktionen ägde rum (till exempel chatt, röst).
Sessions-ID – en unik identifierare för sessionen.
Konsument-ID – användarens unika identifierare.
Meddelanden – Antalet meddelanden som utbytts under sessionen.
Uppdaterad vid – Den senast uppdaterade systemtiden.
Metadata – Ytterligare information om sessionen.
- Dölj testsessioner – Markera den här kryssrutan om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner som vi lämnar över till en agent. Om agentöverlämning sker visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner där ett fel inträffade.
- Nedröstad – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de nedröstade sessionerna.

Klicka på en rad om du vill visa detaljerad information om en viss session. Använd kryssrutor för att filtrera sessioner baserat på agentöverlämning, fel och nedröstningar. Dekrypteringssessioner kräver behörighet på användarnivå och avancerade dataskyddsinställningar. Klicka på Dekryptera innehåll för att visa sessionsinformationen.

Visa sessionsinformation i den skriptade AI-agenten

Klicka på sessionen på varje rad för att visa information om den enskilda sessionen.

Transaktionsinfo Tab ger en detaljerad uppdelning av en specifik interaktion och kategoriserar information i fyra avsnitt:

Avsnittet Meddelanden :

Visar alla meddelanden som du har skickat under sessionen.
Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
Visar meddelandenas kronologiska ordning och ger kontext för interaktionen.

Avsnittet Avsikter identifierat :

Visar de avsikter som identifierats för kundens fråga.
Anger konfidensnivån för varje identifierad avsikt.
Visar de platser som är associerade med den identifierade avsikten. Klicka på platsen om du vill visa ytterligare information om dess värde och hur systemet extraherar det från användarens fråga.

I avsnittet Identifierade entiteter visas de entiteter som systemet extraherar från kundens meddelande och associerar det med den aktiva konsumentavsikten. Dessa entiteter representerar de viktigaste informationsdelarna som AI-agenten identifierat i användarens fråga.

Avsnittet Algoritmresultat ger insikter om de underliggande processerna som ledde till AI-agentens svar. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

List of Intents – Visar de identifierade avsikterna och deras motsvarande likhetspoäng.
Entitetslista – Visar de entiteter som extraherades från användarens meddelande.

Övrig info visar:

Bearbetad fråga – Anger den förbehandlade versionen av kundens indata efter att AI-agentens NLU-pipeline (Natural Language Understanding) har bearbetat dem.
Leverantör av språkidentifiering – Den leverantör som erbjuder teknik som automatiskt kan identifiera språket i en viss text.
Språk identifierat – Det språk som identifierats av tekniken. 
Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Mallnyckel – Anger mallnyckeln som är kopplad till avsikten som utlöste AI-agentens svar.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU AI Engine – Identifierar NLU AI-motorn som används för att bearbeta kundens fråga.
Vektormodell – Ett sätt att representera text som numeriska vektorer. 
Lägsta tröskelvärdespoäng – Visar lägsta tröskelvärdespoäng.
Skillnad i partiellt matchresultat – Den partiella matchpoängskillnad som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Systemet avgör om en fråga inte omfattas eller kräver agentingripande baserat på dessa värden.
Felsökningsloggar – Innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-ID:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Du kan också ladda ned och visa transaktionsinformationen i JSON-format med hjälp av nedladdningsalternativet.

Visa versionshistorik och ändringsloggar

När du lägger till eller uppdaterar avsikter eller entiteter tränar systemet om din skriptade AI-agent för att hålla den uppdaterad. Efter varje träningspass testar du AI-agenten noggrant för att säkerställa noggrannhet och effektivitet. Varje gång du publicerar en skriptad AI-agent sparas en version som är tillgänglig i Versionshistorik Tab, där du kan visa alla versioner av den skriptade AI-agenten.

På sidan Historik kan du komma åt följande uppdateringar som gjorts för dina agenter:

Spåra när du publicerade versionshistoriken och de ändringar som gjorts i form av en anteckning som lämnats av utvecklare vid publicering. 
Visa AI-motorn som används för varje publicerad version, tillsammans med dess inställningar. Du kan också se hur lång tid det har tagit att publicera varje version. 
Övervaka ändringar av inställningar, avsikter, entiteter, svar och kuratering i Ändringsloggar Tab.
Publicera, förhandsgranska eller ladda en äldre version som utkast om det behövs.
Visa träningshistorik – spåra när du tränade en korpus och de ändringar som gjorts.
Jämför träningsmotorer – Granska de träningsmotorer som används för olika iterationer och deras motsvarande träningsvaraktigheter.
Spåra ändringar – övervaka ändringar av inställningar, avsikter, svar och kurering.
Återgå till tidigare versioner – återgå enkelt till en äldre träningsuppsättning om det behövs.

Ändra loggar

Avsnittet Ändringsloggar innehåller en detaljerad förteckning över ändringar som gjorts i din skriptade AI-agent under de senaste 35 dagarna. Så här kommer du åt ändringsloggar:

Gå till instrumentpanelen och klicka på AI-agenten som du har skapat.
Klicka på Versionshistorik Tab om du vill visa AI-agentens historik.
Klicka på Ändringsloggar Tab om du vill se en detaljerad logg över ändringar:
- Uppdaterad vid – Datum och tid då systemet gjorde ändringen.
- Uppdaterad av – användaren som gjorde ändringen.
- Ändra plats – Den del av AI-agenten där ändringen inträffade (till exempel korpus, avsikt och svar).
- Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Använd sökalternativen Uppdaterad av och Ändra plats för att hitta specifika ändringsloggposter.
Versionshistorik Tab visar högst 10 korpusar för varje AI-agent.

Kuraterad skriptad AI-agent

Systemet lägger till meddelanden i kurationskonsolen baserat på följande kriterier:

Reservmeddelanden – när AI-agenten inte förstår ditt meddelande och utlöser reservavsikten.
Nedröstade meddelanden – Meddelanden som användarna har röstat ned under förhandsvisningar av AI-agenter.
Agentöverlämning – meddelanden som resulterar i en mänsklig agentöverlämning på grund av konfigurerade regler.
Från session – meddelanden som flaggats av användare som inte får önskat svar från sessions- eller rumsdata.
Låg konfidens – Meddelanden med en konfidenspoäng som ligger inom den angivna gränsen för låg konfidensnivå.
Delvis matchning – meddelanden där AI-agenten inte kunde lista ut rätt avsikt eller svar.

Lösa problem

Med Issues Tab kan du granska och adressera meddelanden som har flaggats för curation. Du kan göra följande:

Välj att lösa eller ignorera problem baserat på deras allvarlighetsgrad och relevans.
Undersök det ursprungliga användaryttrandet, AI-agentens svar och eventuella bifogade media.

Du kan visa hela innehållet i krypterade sessioner med hjälp av alternativet Dekryptera innehåll , om du har aktiverat dekrypteringsåtkomst.

Om Avancerat dataskydd är aktiverat i backend beviljar systemet den dekrypterade åtkomsten på användarnivå.

Du kan lösa ett problem genom att:

Länka till en befintlig avsikt – Om du vill koppla ett problem till en befintlig avsikt väljer du alternativet Länka och söker efter önskad avsikt.
Lägg till i en ny avsikt – Använd alternativet Lägg till i en ny avsikt för att skapa en ny avsikt direkt från kurationskonsolen.
Ignorera problem – Lös eller ignorera problem för att ta bort dem från kureringskonsolen.

Du kan inte länka till standardmetoder (välkomstmeddelande, reservmeddelande, partiell matchning).
För en skriptad AI-agent väljer du lämplig avsikt i listrutan och taggar relevanta entiteter.
När du har gjort ändringar tränar systemet om AI-agenten för att säkerställa att den återspeglar den nya kunskapen i svaren.
Lös eller ignorera flera problem samtidigt för effektiv hantering.

Löst Tab visar alla problem som åtgärdats av systemet. Du kan visa en sammanfattning av varje löst problem, inklusive om vi har länkat det till en befintlig avsikt, skapat en ny avsikt eller ignorerat det. Om du ser svar som du inte gillar som systemet inte fångade upp kan du manuellt lägga till specifika exempel i Curation Console.

Så här lägger du till problem från sessioner:

Identifiera yttrandet – Leta reda på yttrandet som utlöste det felaktiga svaret.
Kontrollera kurationsstatus – Om problemet inte redan finns i kurationskonsolen visas växlingsknappen Kureringsstatus .
Växla flagga – Aktivera växlingsknappen Kureringsstatus för att lägga till yttrandet i Curation Console för granskning och lösning.

Om problemet redan finns i kurationskonsolen ändras växlingsknappens utseende så att dess status visas.

Visa prestanda för dina skriptade AI-agenter med Analytics

Avsnittet Analytics innehåller en grafisk representation av viktiga mått för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Nyckeltalen är indelade i fyra avsnitt som representeras som flikar, nämligen Översikt, Svar, Utbildning och Kurering.

På sidan Analytics kan du välja den AI-agent som du vill se analyserna för. Du kan anpassa analysvyn genom att välja kanal, datumintervall och datakornighet. Som standard visar systemet analysdata för den senaste månaden för alla kanaler, med varje dag som datapunkt.

Översikt

Översikten innehåller viktiga mått och diagram som ger en ögonblicksbild av den övergripande AI-agentanvändningen och prestandan för utvecklarna.

På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du har skapat.
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

Sessioner och meddelanden

Det första avsnittet i översikten visar följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten:

Antalet totala sessioner och sessioner som AI-agenten hanterar utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är ett antal sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Systemet följer detta med en grafisk representation av sessioner (staplad kolumn som representerar sessioner som hanteras av AI-agenten och sessioner som överlämnas) och de totala svaren som skickas ut av AI-agenten.

Användare

Det andra avsnittet i översikten innehåller statistik om användare för AI-agenten. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare. Detta följs av ett diagram som visar nya och återkommande användare för varje enhet beroende på vald granularitet.

Föreställning

Det tredje avsnittet innehåller statistik om AI-agentens svar till användare. Här kan man se det totala antalet svar som skickas ut av AI-agenten och uppdelningen mellan svar där AI-agenten:

Identifierade användarens avsikt.
Svarade med ett reservmeddelande.
Svarade med ett partiellt matchningsmeddelande.
Informerade användaren om en agentöverlämning.

Detsamma aggregeras i ett cirkeldiagram och ett ytdiagram ger information baserad på vald kornighet.

Utbildning

Utbildningsavsnittet representerar "hälsan" hos en AI-agentkorpus. Vi rekommenderar att utvecklare konfigurerar 20+ träningsyttranden för varje avsikt i sina AI-agenter. I det här avsnittet visas alla avsikter som rektanglar, med färg och storlek som anger mängden träningsdata. Ju närmare en avsikt är vit färg, desto mer träningsdata behövs för att AI-agentens noggrannhet ska förbättras.

Svaren

Det här avsnittet ger en detaljerad bild av vad kunderna frågar om och hur ofta de frågar det. Den visar grafiskt de mest populära avsikterna för AI-agenter för att svara på frågor och svarsmallar för AI-agenter för att utföra åtgärder.

Det här avsnittet ger en detaljerad vy över kundförfrågningar och deras frekvens. Den visar visuellt de mest populära avsikterna och svarstyperna som AI-agenter använder för att lösa kundfrågor.

Kurering

I det här avsnittet sammanfattas visuellt antalet kurationsproblem som uppstår varje dag och antalet som AI-agenter löser.

Använd AI-agenter för kundinteraktioner

I det här avsnittet beskrivs hur du integrerar AI-agenter med både röstkanaler och digitala kanaler för att hantera kundkonversationer.

Använd AI-agenter för röstinteraktion och digitala interaktioner

När du har skapat och konfigurerat dina autonoma eller skriptade AI-agenter i Webex AI Agent Studio-plattformen är nästa steg att integrera dem med röstkanaler och digitala kanaler. Denna integration gör det möjligt för AI-agenterna att hantera både röstbaserade och digitala konversationer med dina kunder, vilket ger en sömlös och interaktiv användarupplevelse.

Mer information finns i artikeln Använda AI-agenter för röstinteraktion och digitala interaktioner .

Hantera anpassade rapporter för AI-agenter

Du kan använda globala variabler för att generera anpassade rapporter och analysera samtal som dirigerats till AI-agenten.

För närvarande är färdiga rapporter för AI-agenten inte tillgängliga i analysatorn.

Skapa en global variabel

1	Logga in i Control Hub.
2	I navigeringsfönstret i Contact Center väljer du Flöden > globala variabler.
3	Klicka på Skapa en ny global variabel och ange namn och beskrivning för variabeln. Skapa en variabel med namnet CustomAIAgentInteractionOutcome. Välj Sträng som variabeltyp.
4	Aktivera Gör rapporterbar om du vill visa variabeln i analysatorn i rapporteringssyfte.
5	Klicka på Spara.

Lägga till den globala variabeln i flödet

Följande instruktioner är också tillgängliga i den länkade exempelflödesimporten.

1	Logga in på din kundorganisation med Control Hub.
2	Gå till Contact Center > Customer Experience > Flows. Sidan Flöden visas.
3	Klicka på ikonen Gå till flödesdesigner bredvid flödet. Fönstret Flödesverktyg visas.
4	I fönstret Egenskaper för globalt flöde bläddrar du ned till avsnittet Variabeldefinition > fördefinierade variabler .
5	I avsnittet Globala variabler klickar du på Lägg till globala variabler. Lägg till den globala variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome i ditt flöde.
6	Använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet ABANDONED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
7	Konfigurera din virtuella agent V2-aktivitet i flödet.
8	Anslut det hanterade resultatet av aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet HANDLED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Anslut det eskalerade resultatet av aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet ESCALATED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
10	Anslut den felaktiga sökvägen till aktiviteten Virtual Agent V2 och använd aktiviteten Ange variabel för att tilldela värdet ERRORED till variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome.
11	Slutför resten av flödena baserat på din affärslogik och publicera dem. Alla samtal som går igenom det här flödet har värdet för variabeln CustomAIAgentInteractionOutcome inställt på Övergiven, Hanterad , Eskalerad eller Felaktig, beroende på vilken väg samtalet tar.

Skapa anpassade visualiseringar

Du kan skapa anpassade rapporter för samtalsposter för AI-agenter och resultatfördelning för AI-agenter i Analyzer.

Skapa visualisering av samtalsposter för AI-agenter

1	Ladda ned samtalsfilen för AI-agenten Records.json från samtalsposter förAI-agenter.
2	Logga in i analysatorn.
3	På sidan Home klickar du på ikonen Visualisering i analysatorn.
4	Klicka på Importera.
5	Klicka på Bläddra och välj filen (.json format) som ska importeras.
6	Klicka på Importera för att importera anropsfilen för AI-agent Records.json en.
7	Klicka på Redigera om du vill ändra den importerade visualiseringen.
8	Klicka på Redigera filter för CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Klicka på alternativknappen är i och lägg till värdena ABANDONED,ESCALATED,ERRORED,HANDLED.
10	Spara och starta några testsamtal.
11	Kör visualiseringen för att visa resultatet.

Skapa visualisering av resultatfördelning för AI-agent

1	Ladda ned Distribution.json filen AI Agent Outcome från AI Agent Outcome Distribution.
2	Logga in i analysatorn.
3	På sidan Home klickar du på ikonen Visualisering i analysatorn.
4	Klicka på Importera.
5	Klicka på Bläddra och välj vilken fil (i JSON-format) som ska importeras.
6	Klicka på Importera för att importera AI-agentens resultat Distribution.json filen.
7	Klicka på Redigera om du vill ändra den importerade visualiseringen.
8	Klicka på Redigera filter för CustomAIAgentInteractionOutcome.
9	Klicka på alternativknappen är i och lägg till värdena ABANDONED,ESCALATED,ERRORED,HANDLED.
10	Spara och starta några testsamtal.
11	Kör visualiseringen för att visa resultatet.

Förstå AI-efterlevnad

Det här avsnittet hjälper dig att förstå AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet.

AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och trygghet

AI-produktutveckling

För varje AI-driven funktion genomgår vi en AI-konsekvensbedömning mot våra principer för ansvarsfull AI och följer ramverket för ansvarsfull AI, utöver befintliga processer försäkerhet, integritet och mänskliga rättigheter genom design.

Sekretess och säkerhet

Vi behåller inte kundindata efter inferensprocessen och tredjepartsmodellleverantören, Microsoft, har inte åtkomst till, övervakar eller lagrar Cisco kunddata. Mer information om funktionsspecifika datalagringsprinciper finns iWebex AI-transparens för AI-agent i Cisco Trust Portal.

Datakällor för utbildning och utvärdering

Vår tredjepartsmodellleverantör, Microsoft använder inte kundinnehåll för att förbättra Azure OpenAI-modeller och lagrar eller behåller inte Cisco kunddata i Azure-infrastrukturen.

Säkerhet och etiska överväganden

Alla generativa AI-funktioner är felbenägna, så vi prioriterar innehållssäkerhet för AI-funktioner genom att välja innehållsfiltrering som tillhandahålls av Azure OpenAI.

Modellutvärdering och prestanda

Vi prioriterar prestanda och noggrannhet i AI Assistant genom att involvera människor i granskning, testning och kvalitetssäkring av den underliggande modellen.

Kom igång med Webex AI Agent

Webex AI Agent är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundservice- och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter automatiserad hjälp till kunder innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i konversationer. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informativt digitala kanalinteraktioner via text och onlinechatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, får hjälp med frågor, informationshämtning och minimerar väntetider.

Funktioner i Webex AI-agent

Korrekta svar i rätt tid – ger exakta svar på kundförfrågningar i realtid.
Intelligent uppgiftskörning – Utför uppgifter baserat på kundens önskemål eller inmatningar.

Viktiga fördelar för företag

Förbättrad kundupplevelse – Ger kunderna en konversationsupplevelse i realtid.
Anpassade interaktioner – skräddarsyr svaren efter individuella kundbehov och preferenser.
Skalbarhet och effektivitet – Hanterar stora volymer kundinteraktioner utan att kräva ytterligare mänskliga agenter, vilket leder till förbättrad tillfredsställelse och minskade driftskostnader.

Förstå AI-agenttyper och exempel

Följande tabell ger en glimt av AI-agenttyper och deras funktioner:

Tabell 1. AI-agenttyper och deras kapacitet
AI-agenttyp	Syfte	Möjlighet	Beskrivning	Hur ställer jag in?
Autonom	Autonoma AI-agenter är utformade för att arbeta självständigt, fatta beslut och utföra uppgifter utan direkt mänsklig inblandning.	Utföra åtgärder	Fatta välgrundade beslut baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler. Automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.	Autonoma AI-agenter för att utföra åtgärder
Autonom		Svara på frågor	Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor.	Autonoma AI-agenter för att svara på frågor
Skript	Skriptade AI-agenter är programmerade att följa en fördefinierad uppsättning regler och instruktioner.	Utföra åtgärder	Skriptade agenter kan utföra specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade.	Skriptade AI-agenter för att utföra åtgärder
Skript		Svara på frågor	Skriptade agenter kan svara på frågor baserat på en användarskapad utbildningskorpus, som är en samling exempel och svar.	Skriptade AI-agenter för att svara på frågor

Exempel

Både autonoma och skriptade AI-agenter kan tillämpas på olika användningsfall, beroende på specifika krav och önskade funktioner. Några exempel är:

Kundtjänst – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan användas för att ge kundsupport, med autonoma agenter som erbjuder mer flexibilitet och naturlig språkförståelse.
Virtuella assistenter – Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller, eftersom de kan hantera olika uppgifter och tillhandahålla mer personliga interaktioner.
Dataanalys – Autonoma agenter kan användas för att analysera stora datauppsättningar och extrahera värdefulla insikter.
Processautomatisering – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan användas för att automatisera repetitiva uppgifter, förbättra effektiviteten och minska antalet fel.
Kunskapshantering – Autonoma agenter kan användas för att skapa och hantera kunskapslager, vilket gör information lättillgänglig för användare.

Valet mellan autonoma och skriptade AI-agenter beror på uppgifternas komplexitet, den nivå av autonomi som krävs och tillgängligheten för träningsdata.

Förutsättningar

Om du redan är kund Webex Contact Center kontrollerar du att du uppfyller följande krav:
- Webex Contact Center 2.0-innehavare.
- Webex Connect etableras för din klientorganisation.
- Röstmedieplattform är nästa generations medieplattform.
Om du inte har en Webex Contact Center-klientorganisation kontaktar du din partner för att starta en Webex Contact Center-utvärdering med nästa generations medieplattform.
Administratörer kan begära att en Webex Contact Center-utvecklarsandlåda testar AI-agenter.

Aktivering av funktioner

Den här funktionen är för närvarande i betaversion. Kunder kan registrera sig för den här funktionen på Webex betaportalen genom att fylla i deltagandeundersökningen för AI-agenter.

För närvarande är endast skriptade AI-agentfunktioner tillgängliga i betafasen.
Autonoma agenter är endast tillgängliga för utvalda kunder. Förfrågningar kan göras via din CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) eller via e-post# ask-ccai@cisco.com. Efter godkännande görs autonoma agenter tillgängliga utöver skriptade agenter för din klientorganisation.

Åtkomst Webex AI-agent

Om du vill skapa AI-agenter måste du logga in i programmet Webex AI Agent. Detta kan göras på följande sätt:

Logga in från Control Hub

Om du inte ser den Webex AI-agenten kontaktar du Cisco-supporten för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in på Control Hub med URL  https://admin.webex.com.
I avsnittet Tjänster i navigeringsfönstret väljer du Kontaktcenter.
I Snabblänkar i den högra rutan går du till avsnittet Kontaktcenter-sviten .
Klicka på Webex AI-agent för att komma åt programmet.

Systemet korsstartar Webex AI Agent-programmet på en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in i programmet.

Logga in från Webex Connect

För att få åtkomst till programmet Webex AI Agent bör du ha åtkomst till Webex Connect.

Logga in på Webex Connect-program med den klientorganisations-URL som angetts för ditt företag och dina autentiseringsuppgifter.
Som standard visas sidan Tjänster som en startsida.
 På menyn i appfältet i det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Webex AI-agenten för att komma åt programmet.
Systemet korsstartar Webex AI Agent-programmet på en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in i programmet.

Layout för startsida

Välkommen till Webex AI Agent-plattformen. När du loggar in visas följande layout på startsidan:

Navigeringsfält

Navigeringsfältet som visas till vänster ger tillgång till följande menyer:
- Instrumentpanel – Visar en lista över AI-agenter som användaren har åtkomst till, enligt företagsadministratörens beviljande.
- Kunskap – Visar den centrala kunskapsdatabasen eller kunskapsbasen, som fungerar som hjärnan där autonoma AI-agenter kan svara på kundfrågor.
- Rapporter – Visar en lista över fördefinierade AI-agentrapporter av olika typer. Du kan generera eller schemalägga rapporter enligt dina affärsbehov.
- Hjälp – Ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI-agenter i hjälpcentret för Webex.
Användarprofil
I menyn Användarprofil kan du visa din profilinformation och logga ut från programmet.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentklientorganisationen, som endast är tillgänglig för administratörer med fullständig administratörsåtkomst.
- Fliken Översikt innehåller följande information:
  - Företagsidentifierare – innehåller Webex organisations-ID, CPaaS-organisations-ID och prenumerations-ID för företaget. Detta är tillgängligt för företag med Webex Contact Center-integrering för motsvarande Webex Connect-klientorganisation.
  - Profilinställningar – Innehåller företagsnamn, unikt företagsnamn och logotypens webbadress.
  - Inställningar för global agent – Gör det möjligt att välja standardagent för röstkanal för hantering av reservscenarier.
  - Sammanfattning av datalagring – ger en sammanfattning av datalagringsperioderna för företaget.
- På fliken Teammates kan du visa och hantera listan över teammedlemmar som har åtkomst till programmet. Varje användare tilldelas en roll som avgör vilka åtgärder de kan utföra baserat på beviljade behörigheter.

Lär känna din instrumentpanel

På instrumentpanelen representeras AI-agenterna av kort som visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterad av, senast uppdaterad och motorn som används för att träna agenten.

Uppgifter på AI-agentkort

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa följande alternativ:

Förhandsgranskning – Klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenten.
Ellipsikon – Klicka på den här ikonen om du vill utföra följande uppgifter:
- Kopiera förhandsgranskningslänk – Kopiera förhandsgranskningslänken för att klistra in den på en ny flik och förhandsgranska AI-agenten i chattwidgeten.
- Kopiera åtkomsttoken – Kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att anropa agenten via API:er.
- Exportera – exportera AI-agentinformationen (i JSON-format) till den lokala mappen.
- Ta bort – Ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- Fäst AI-agenten på den första positionen på instrumentpanelen eller lossa om du vill flytta tillbaka den till sin tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent med hjälp av alternativet + Skapa agent längst upp till höger på instrumentpanelen. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

Information om hur du skapar skriptade och autonoma AI-agenter finns i följande avsnitt:

Skriptad AI-agent för att svara på frågor
Skriptad AI-agent för att utföra åtgärder
Autonom AI-agent för att svara på frågor
Autonom AI-agent för att utföra åtgärder

Importera fördefinierad AI-agent

Du kan importera en fördefinierad AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Kontrollera först att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till den lokala mappen. Följ dessa steg för att importera den:

Klicka på Importera agent.
Klicka på Ladda upp för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporterats från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du AI-agentnamnet.
(Valfritt) Redigera den systemgenererade unika identifieraren i system-ID :t.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent-plattformen och är tillgänglig på instrumentpanelen.

Sök nyckelord

Plattformen ger robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan utföra nyckelordssökning med hjälp av agentnamnet. Ange agentnamnet eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom nyckelordssökning kan du förfina sökresultaten genom att filtrera baserat på typen av AI-agent. Välj ett av agenttypfiltren i listrutan – Manus, Autonomt och Alla.

Hantera kunskapsbasen

En kunskapsbas är en central databas med information för de LLM-drivna autonoma AI-agenterna (Large Language Model). De autonoma AI-agenterna utnyttjar avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera människoliknande text. Dessa AI-agenter tränar på stora mängder data, vilket gör det möjligt för dem att ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. I kunskapsbaser lagras de data som krävs för att de autonoma AI-agenterna ska fungera.

Så här kommer du åt kunskapsbasen:

Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
I instrumentpanelen klickar du på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret. Sidan Kunskapsbaser visas.
Du kan hitta en kunskapsbas baserad på följande kriterier:
- Kunskapsbasens namn
- Typ av kunskapsbas
- Kunskapsbaser som uppdateras mellan angivna datum
- Kunskapsbaser som skapats mellan angivna datum
- Klicka på Återställ alla om du vill återställa sökkriterierna.
Du kan också skapa en ny kunskapsbas. Information om hur du skapar en ny kunskapsbas finns i Skapa kunskapsbas för AI-agenter.

Skapa kunskapsbas för AI-agenter

1	I instrumentpanelen klickar du på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret.
2	På sidan Kunskapsbaser klickar du på knappen +Skapa kunskapsbas i det övre högra hörnet.
3	På sidan Skapa kunskapsbas anger du följande information: Kunskapsbasnamn – Ange ett namn för kunskapsbasen. Beskrivning – Ge en kort beskrivning av kunskapsbasen.
4	Klicka på Skapa. Systemet skapar en kunskapsbas med det angivna namnet.
5	På fliken Filer : Dra och släpp filerna i kunskapsbasen. Alternativt kan du klicka på Lägg till fil för att lägga till en fil. Systemet stöder följande filformat: PDF, docx, data via kabel, txt, xlsx, xls och CSV. Storleken på varje fil får inte överstiga 2 MB. När du har lagt till filerna klickar du på Bearbeta filer för att bearbeta filen. När du är klar listar systemet filen under fliken Filer .
6	På fliken Dokument : Klicka på +Skapa dokument om du vill skapa egna knowledge base-dokument. Ange dokumentnamnet på sidan Skapa dokument . Använd textredigeraren för att lägga till nödvändig information och formatera texten efter behov. Markera Lägg till i befintlig kategori om du vill lägga till dokumentet i den befintliga kategorin. Du kan också välja att lägga till i ny kategori och skapa en ny kategori. Klicka på Spara. Du kan också klicka på + Lägg till kategori för att definiera kategorier och lägga till dokumenten under motsvarande kategori. Markera önskat dokument i den vänstra rutan och klicka på Webbförhandsgranskning för att förhandsgranska dokumentet.
7	Gå till fliken Information . Du kan visa och spåra information om de filer som du har laddat upp och dokument som du har skapat. Klicka på ikonen Redigera om du vill redigera kunskapsbasfilerna. Redigera namnet på filen om det behövs. Du kan också ta bort befintliga filer och lägga till nya filer. Klicka på ikonen Ta bort om du vill ta bort kunskapsbasen helt.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten för att besvara frågor.

Konfigurera autonoma AI-agenter

Autonoma AI-agenter arbetar oberoende utan direkt mänsklig inblandning. Dessa agenter använder avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera data, lära av sin miljö och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål. I det här avsnittet beskrivs de två primära funktionerna i autonom AI-agent.

Autonom AI-agent för att utföra uppgifter

De autonoma AI-agenterna kan utföra olika uppgifter, inklusive:

Natural Language Processing (NLP) - Förstå och svara på mänskligt språk på ett naturligt och konversationsmässigt sätt.
Beslutsfattande – Gör välgrundade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Skapa en autonom AI-agent för att utföra åtgärder

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Filtrera AI-agenttypen som Autonom. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Autonom.
6	I avsnittet Vad är agentens huvudfunktion klickar du på Utför åtgärder.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj AI-motorn i listrutan. Standardmotorn för AI är Nova. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för metodtips och exempel.
9	Klicka på Skapa. Den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera fördefinierad AI-agent

Nästa steg

Uppdatera profilen för den autonoma AI-agenten.

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att utföra åtgärder.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till fliken Inställningar > Profil och konfigurera följande information:

Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs.
System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs.
Agentens mål – Redigera AI-agentens mål om det behövs. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
Instruktioner – Ange anvisningarna för AI-agenten. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs.
AI-motor – Uppdatera AI-motorn om det behövs.
Välkomstmeddelande – Det standardvälkomstmeddelande som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta om det behövs.

3

Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Lägg till nödvändiga åtgärder i AI-agenten.

Lägga till åtgärder i autonom AI-agent

De autonoma AI-agenterna för att utföra åtgärder är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Till exempel i en restaurang finns det ett behov av att automatisera matorderintaget online. För att utföra uppgiften kan du skapa en autonom AI-agent som utför följande åtgärder:

Få nödvändig information från kunden.
Överför informationen till önskat flöde.

Den autonoma AI-agenten som utför åtgärder fungerar på följande byggstenar:

Åtgärd – En funktion som gör att AI-agenten kan ansluta till externa system för att utföra komplexa uppgifter.
Entitet eller plats – Representerar ett steg i uppfyllandet av användarens avsikt. Slotfyllning innebär att ställa specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikt baserat på yttranden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd. Definiera indataenheterna som en del av platsfyllningen.
Uppfyllelse – Avgör hur AI-agenten slutför åtgärden. Som en del av uppfyllelsen definierar du utdataenheterna för den autonoma AI-agenten för att generera svaret i ett visst format. Systemet skickar utdataenheterna till flödet för att fortsätta med åtgärden och slutföra uppgiften.

1

På fliken Åtgärd klickar du på +Ny åtgärd.

2

På sidan Lägg till en ny åtgärd anger du följande information:

Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel,Boka biljetter.
Åtgärdsbeskrivning – Ge en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt.
Åtgärdens omfattning – Välj åtgärdens omfattning i listrutan. Följande alternativ är tillgängliga:
- Klicka på Platsfyllning för att konfigurera de indataenheter som krävs för platsfyllning. Om du väljer platsfyllning kan du inte konfigurera distributionsdetaljerna.
- Klicka på Platsfyllning med uppfyllelse för att konfigurera de indataenheter som krävs för platsfyllning och även definiera detaljerna för åtgärdens uppfyllelse.
Agentöverlämning är standardåtgärden som är aktiverad som standard. Använd växlingsalternativet för att inaktivera agentöverlämning.

Nästa steg

Du kan antingen konfigurera fack eller konfigurera fack och definiera uppfyllelse beroende på vilket åtgärdsomfång som valts.

Konfigurera platsfyllning

Platsfyllning innebär att du lägger till de indataenheter som krävs för AI-motorn. I avsnittet Platsfyllning på sidan Åtgärder lägger du till indataentiteterna:

Du kan lägga till entiteterna en i taget i tabellformat.
Du kan också använda JSON-filen och definiera entiteterna. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat .

Lägga till indataenheter i tabellformat

1	Om du vill lägga till en indataentitet klickar du på +Ny indataentitet.
2	På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på indataenheten. Enhetstyp – välj enhetens datatyp. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatorisk om du vill göra entiteten obligatorisk.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till indataentiteten. Du kan lägga till så många indataentiteter som du behöver.
4	Använd alternativet Kontroller för att utföra följande åtgärder på entiteten: Klicka på ikonen Redigera om du vill redigera de tillagda inmatningsentiteterna. Klicka på ikonen Ta bort om du vill ta bort entiteten.

Lägga till entiteter med JSON-redigeraren

Du kan lägga till indataentiteter och utdataentiteter med JSON-redigeraren. I JSON-redigeringsvyn måste entiteterna definieras i ett strukturerat JSON-format.

Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Parameterstruktur för indata

Ingångsparametrarna måste följa följande struktur:

type – datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid "objekt" för att beteckna att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

properties – Ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och dess associerade metadata.

required – En matris med strängar med namnen på parametrar som är obligatoriska.

Egenskaper Objekt

Varje nyckel i egenskapsobjektet representerar en indataenhet/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata ska alltid innehålla följande nyckelord:

type – parameterns datatyp. De tillåtna typerna är:
- string – Textdata.
- heltal – numeriska data utan decimaler.
- tal – numeriska data som kan innehålla decimaler.
- booleskt – Sant/falskt-värden.
- array – En lista med objekt som vanligtvis är av samma typ.
- object – En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning – En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå syftet med och användningen av parametern. En beskrivning som är kortfattad och överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning rekommenderas för bättre noggrannhet.
Validering verkställs endast av plattformen för "typ". "Beskrivning" tillämpas inte för alla entiteter, men vi rekommenderar starkt att den läggs till. Andra användbara nyckelord för entitetsmetadata är:
- enum – I uppräkningsfältet visas möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som endast ska acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- pattern – Mönsterfältet används tillsammans med strängtyper för att ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är särskilt användbart för validering av specifika format, till exempel telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel – I fältet exempel finns ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data som förväntas och kan vara särskilt användbart för tolkning och validering.

Det finns andra nyckelord som kan göra enhetsdefinitionen mer exakt och robust. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Det unika användarnamnet för kontot.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Lösenordet för kontot.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "E-postadressen för kontot.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "födelsedatum": { "type": "string", "description": "Användarens födelsedatum.", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Om användaren vill få nyhetsbrev.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferred notification method.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "Lista över roller som tilldelats användaren.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["användarnamn", "lösenord", "e-post"] }

Det här exemplet innehåller följande entiteter:

username – En strängtyp med begränsning för minsta och högsta längd.
password – En strängtyp med en minimilängd och ett visst format (lösenordet anger att den ska hanteras säkert).
e-post – en strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum – En strängtyp med exempel som anger datumets format.
preferences – En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och meddelanden), inklusive en boolesk med ett standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roles – En matristyp där varje objekt är en sträng som är begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i matrisen "obligatoriskt".

I det här exemplet har entiteterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer konsekvent struktur och namngivningskonvention. Följ dessa metodtips för att skapa väldefinierade entiteter som är enkla för AI-motorn att tolka och framtvinga.

Definiera uppfyllelse

1	Definiera distributionsdetaljerna för implementering av AI-agenten i ett kontaktcenter. Ange följande information: Välj en metod för uppfyllelse – Välj flödet. Välj en flödesbyggare – Välj önskad flödesbyggare. URL för Flow webhook – ange webhook-URL:en. Mer information finns i Inkommande webhooks. Tjänstnyckel – Ange information om servicenyckeln.
2	Konfigurera utdataentiteterna så att AI-agenten genererar resultatet i ett format som kan förstås av flödet.
3	Om du vill lägga till en utdataentitet klickar du på +Ny utdataenhet. På skärmen Lägg till en ny utdataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på utdataenheten. Enhetstyp – välj enhetens datatyp. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att beskrivningen är tydlig och korrekt. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatoriskt om du vill göra detta till en obligatorisk enhet. Du kan också använda en JSON-fil för att lägga till utdataentiteterna. Mer information finns i Lägga till entiteter med JSON-redigeraren .
4	Klicka på Lägg till för att lägga till utdataentiteten. Du kan lägga till så många utdataenheter som du behöver.
5	Använd alternativet Kontroller för att utföra följande åtgärder på entiteten: Klicka på ikonen Redigera om du vill göra ändringar i entiteten. Klicka på ikonen Ta bortom du vill ta bort entiteten.
6	Klicka på Lägg till för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Klicka på Förhandsgranska för att förhandsgranska AI-agenten. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent. Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

När du har konfigurerat AI-agenten:

Information om hur du visar AI-agentprestanda finns i Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics.
Information om sessioner och historik finns i Visa autonoma AI-agentsessioner och historik.

Autonoma AI-agenter för att svara på frågor

Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor. Den här funktionen är användbar i scenarier där agenten behöver:

Ge kundsupport – svara på vanliga frågor, felsök problem och vägled kunder genom processer.
Erbjud teknisk hjälp – ge expertråd om specifika ämnen eller områden.

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen. Mer information finns i Hantera kunskapsbaser.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Autonom. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Autonom.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Svara på frågor.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj önskad AI-motor i listrutan. Standardmotorn för AI är Nova. För röstbaserad förhandsgranskning väljer du Vega. Mer information finns i Röstbaserad förhandsgranskning . Kunskapsbas – Välj den kunskapsbasfil som krävs i listan över tillgängliga kunskapsbaser. Du kan inte mappa den valda kunskapsbasen till andra AI-agenter. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
9	Klicka på Skapa. Den autonoma AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Uppdatera profilen för den autonoma AI-agenten.

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till fliken Inställningar > Profil och konfigurera följande information:

Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs.
System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs.
Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
URL för agentprofilbild – redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från.
AI-motor – Välj önskad AI-motor i listrutan.
Välkomstmeddelande – Ange välkomstmeddelandet som AI-agenten ska använda för att starta interaktionen.
Tillåt överlämning av agent – Aktivera växlingsalternativet för att överföra konversationen till en mänsklig agent när en kund vill prata med en agent.

3

Klicka på Spara ändringar för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för AI-agenten.

Konfigurera kunskapsbasen

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor.

1	På sidan Instrumentpanel väljer du den AI-agent som du har skapat.
2	Gå till fliken Knowledge Base .
3	Välj den kunskapsbas som krävs i listrutan.
4	Klicka på Spara ändringar för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Klicka på Förhandsgranska för att förhandsgranska AI-agenten. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent.

När du har konfigurerat AI-agenten:

Information om hur du visar AI-agentprestanda finns i Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics.
Information om sessioner och historik finns i Visa autonoma AI-agentsessioner och historik.

Visa autonom AI-agentsession och historik

Du kan visa sessions- och historikinformation för var och en av de autonoma AI-agenter som du har skapat. På sidan Sessioner visas information om sessioner som etablerats med constomererna. På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten.

Sessioner

På sidan Sessioner finns ett omfattande register över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. Så här navigerar du till sidan Sessioner :

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa sessionsinformation för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Sessioner.

Sidan Sessioner visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Den här informationen är användbar för att granska, analysera och förbättra AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessioner/rum som skapats för AI-agenten. Tabellen sidnumreras om det finns fler rader än vad som ryms på en skärm. Vilket som helst av fälten i tabellen kan sorteras eller filtreras med hjälp av avsnittet Förfina resultat till vänster. Fälten som finns representerar följande information om en viss session:

Sessions-id – unikt rums-id eller sessions-id för en konversation.
Konsument-ID – ID för konsumenten som interagerade med AI-agenten.
Kanaler – Kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterad vid – Tidpunkt då rummet stängdes.
Rumsmetadata – Innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Dölj testsessioner – Om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan med livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – för att filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agenten överlämnas visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – för att filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – För att filtrera de nedröstade sessionerna.
Klicka på en rad i sessionstabellen om du vill se en detaljerad vy över sessionen. Låsikonen indikerar att sessionen är låst och måste dekrypteras. Du måste ha behörighet att dekryptera sessionen. Om växlingsknappen Dekryptera åtkomst är aktiverad kan du komma åt alla sessioner med knappen Dekryptera innehåll . Den här funktionen gäller dock bara när Avancerat dataskydd har angetts till sant eller aktiverats för klientorganisationen.

Historik

På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten. Så här visar du historiken för en viss agent:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa historiken för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Historik.

Sidan Historik visas med följande flikar:

Granskningsloggar – Klicka på fliken Granskningsloggar om du vill visa de ändringar som gjorts i AI-agenterna.
Modellhistorik – Klicka på fliken Modellhistorik för att visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder.

Granskningsloggar

På fliken Granskningsloggar spåras de ändringar som gjorts i den autonoma AI-agenten. Du kan visa information om ändringarna under de senaste 35 dagarna. På fliken Granskningsloggar visas följande information:

Användare med administratörs- eller AI-agentutvecklarroller har bara åtkomst till fliken Granskningsloggar . Användare med anpassade roller som har behörigheten Hämta granskningslogg kan också visa granskningsloggarna.

Uppdaterad vid – Data och tidpunkt för ändringen.
Uppdaterad av – namnet på användaren som införlivade ändringen.
Fält – Det specifika avsnitt i AI-agenten där ändringen gjordes.
Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med sökalternativen Uppdaterad av, Fält och Beskrivning . Du kan sortera loggarna baserat på fälten Uppdaterad på och Uppdaterad efter .

Modellhistorik

Fliken Modellhistorik är endast tillgänglig för den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder.

När du publicerar den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder sparas en version av den autonoma AI-agenten som är tillgänglig på fliken Modellhistorik . Du kan visa de olika versionerna av AI-agenten på fliken Modellhistorik .

Modellbeskrivning – En kort beskrivning av AI-agentens version.
AI-motor – AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Uppdaterad den – Datum och tid då versionen skapades.
Åtgärder – Gör att du kan utföra följande åtgärder på AI-agenten
- Läs in – Alla ändringar på AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Exportera – Använd för att exportera AI-agenten.

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, redigerar och distribuerar agenten. Du kan starta förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort visas förhandsgranskningsalternativet för AI-agenten. Klicka här om du vill starta förhandsversionen av AI-agenten.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna. Knappen Förhandsgranska är alltid synlig i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När en förhandsgranskning har startats och sedan minimerats skapas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan och kan användas för att enkelt starta om förhandsgranskningsläget.

Webex AI Agent ger också ett delbart förhandsgranskningsalternativ. Klicka på menyn i det övre högra hörnet och välj alternativet Kopiera förhandsgranskningslänk . Förhandsgranskningslänken kan delas med testare eller konsumenter av AI-agenten.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsgranskningswidgeten öppnas längst ned till höger på skärmen. Användare kan ange yttranden (eller sekvenser av yttranden) för vilka AI-agentens svar måste kontrolleras. Med den här funktionen kan utvecklaren se till att AI-agenten svarar som förväntat.

Förhandsgranskningswidgeten kan maximeras. Det finns andra användbara funktioner som att tillhandahålla konsumentinformation och initiera flera rum för att testa AI-agenten.

Delbar förhandsgranskningswidget

Den delbara förhandsgranskningswidgeten gör det möjligt för AI-agentutvecklare att dela sin AI-agent med intressenter och konsumenter på ett presentabelt sätt utan att behöva utveckla ett anpassat användargränssnitt för att visa AI-agenten. Som standard återger den kopierade förhandsgranskningslänken AI-agenten med telefonhölje. Utvecklare kan göra några snabba anpassningar genom att ändra vissa parametrar i förhandsgranskningslänken. De två viktigaste anpassningarna är:

Widgetfärg – genom att lägga till parametern brandColor på länken. Användare kan definiera enkla färger med färgnamn eller använda hex-kod.
Telefonhölje – Genom att ändra värdet på parametern phoneCasing i länken. Detta är inställt på true som standard och kan inaktiveras genom att göra det false.

Exempel på förhandsgranskningslänk med dessa parametrar:? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<Ange en färgs hexadecimala värde i formatet '_XXXX'>.

Röstbaserad förhandsgranskning

Autonom AI-agent för att svara på frågor stöder röstbaserad förhandsgranskning. Så här aktiverar du det här alternativet:

Välj AI-agenten på instrumentpanelen .
Navigera till Inställningar > profil.
1. I listrutan AI Engine väljer du Vega.
Klicka på Spara ändringar.

Knappen Förhandsgranska uppdateras med en mikrofonikon för röstbaserad förhandsgranskning. Klicka på knappen Förhandsgranska . Röstförhandsgranskningswidgeten visas:

Användaren måste aktivera mikrofonåtkomst för att kunna använda den här funktionen.

Röstförhandsgranskningswidgeten innehåller följande funktioner för användarna:

Start-knappen för att starta förhandsgranskningen.
Live-transkription När röstförhandsgranskningen pågår visas en live-transkription av konversationen i widgeten.
Avsluta samtal för att avsluta konversationen.
Stäng av ljudet om du vill stänga av ljudet.

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics

Avsnittet AI-agentanalys ger en grafisk representation av nyckelmåtten för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Så här genererar du analyser för den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten på instrumentpanelen .
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

I det första avsnittet visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Det andra avsnittet visar statistik om användarna. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare.

I det tredje avsnittet visas AI-agentsvaren och agentöverlämningarna

Konfigurera skriptad AI-agent

I det här avsnittet beskrivs hur du konfigurerar och hanterar skriptade AI-agenter på Webex AI-agentplattform, så att de ger korrekta svar på användarfrågor och utför automatiserade uppgifter effektivt.

Skriptad AI-agent för att utföra uppgifter

Skriptad AI-agent utökar agentbyggnadsfunktionerna utan kod i Webex AI-agentplattform. Skriptad AI-agent möjliggör konversationer med flera svängar där den kan få relevanta data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Kör enkla kommandon – följ instruktionerna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbetar data – manipulera och transformera data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – kommunicera med och kontrollera andra lösningar.

Skapa en skriptad AI-agent för att utföra åtgärder

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på + Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent skapar du en ny AI-agent från grunden. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Skriptad. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Börja från början och sedan på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du? klickar du på Skript.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion? klickar du på Utför åtgärder.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – Det här är den systemgenererade unika identifieraren. Du kan också redigera det här fältet. AI-motor – Välj AI-motorn i listrutan.
9	Klicka på Skapa. Den skriptade AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

När du har skapat en AI-agent kan du skapa entiteter, lägga till avsikter och definiera svar.

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På sidan Instrumentpanel väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Gå till Settings > Profile och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – redigera AI-agentens system-ID om det behövs. URL för agentprofilbild – redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Beskrivning – Ange information om den här AI-agenten. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill att AI-agenten ska be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Skriv ett meddelande som visas om det uppstår fel under chatten med AI-agenten.
4	Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Hantera entiteter

Entiteter är byggstenarna i konversationer. De är de viktigaste elementen som AI-agenter extraherar från användaryttranden. De representerar specifik information, till exempel produktnamn, datum, kvantiteter eller någon annan viktig grupp av ord. Genom att effektivt identifiera och extrahera enheter kan AI-agenter bättre förstå användarens avsikt och ge mer exakta och relevanta svar.

Typer av entiteter

Webex AI Agents erbjuder 11 fördefinierade entitetstyper för att samla in olika typer av användardata. Du kan också skapa någon av följande anpassade entiteter.

Anpassade entiteter

Dessa entiteter är konfigurerbara och gör det möjligt för utvecklare att samla in användningsfallsspecifik information. De används för sådant som inte omfattas av systemenheter.

Anpassad lista – definiera listor med förväntade strängar för att samla in specifika datapunkter som inte täcks av fördefinierade enheter. Du kan lägga till flera synonymer för varje sträng. Till exempel en enhet med anpassad pizzastorlek.
Regex – använd reguljära uttryck för att identifiera specifika mönster och extrahera motsvarande data. Till exempel ett telefonnummer regex (till exempel 123-123-8789).
Siffror – samla in numeriska inmatningar med fast längd med hög noggrannhet, särskilt i röstinteraktioner. I icke-röstinteraktioner används det som ett alternativ till entitetstyperna Custom och Regex. Om du till exempel vill identifiera ett femsiffrigt kontonummer måste en längd på fem definieras.
Alfanumeriskt – samla in kombinationer av bokstäver och siffror, vilket ger korrekt igenkänning för både röstinmatningar och andra inmatningar.
Fritext – samla in flexibla datapunkter som är svåra att definiera eller validera.
Kartplats (WhatsApp) – extrahera platsdata som du delar på WhatsApp-kanalen.

Systementiteter

Enhetens namn	Beskrivning	Exempel på inmatning	Exempel på utdata
Datum	Tolkar datum på naturligt språk till ett standarddatumformat	"Juli nästa år"	01/07/2020
Tid	Tolkar tid på naturligt språk till ett standardtidsformat	5 på kvällen	17:00
E-post	Identifierar e-postadresser	Skriv till mig på info@cisco.com	info@cisco.com
Telefonnummer	Identifierar vanligt telefonnummer	Ring mig på 9876543210	9876543210
Monetära enheter	Tolkar valuta och belopp	Jag vill 20$	20$
Ordinal	Identifierar ordningstal	Fjärde av tio personer	4:e
Kardinal	Detekterar kardinalnummer	Fjärde av tio personer	10
Geolokalisering	Upptäcker geografiska platser (städer, länder etc.)	Jag badade i Themsen i London, Storbritannien	London, Storbritannien
Personnamn	Identifierar vanliga namn	Bill Gates från Microsoft	Bill Gates
Antal	Identifierar mätningar, som av vikt eller avstånd	Vi är 5 km från Paris	5 km
Varaktighet	Identifierar tidsperioder	1 veckas semester	1 vecka

Skapade entiteter kan redigeras från fliken entiteter. Om du länkar entiteter till en avsikt kommenteras dina yttranden med identifierade entiteter när du lägger till dem.

Entitetsroller

När en entitet behöver samlas in flera gånger inom en enda avsikt blir entitetsroller nödvändiga. Genom att tilldela distinkta roller till samma entitet kan du vägleda AI-agenten i att förstå och bearbeta användarindata mer exakt.

Om du till exempel vill boka ett flyg med mellanlandning kan du skapa en flygplatsenhet med tre roller: ursprung, destination och mellanlandning. Genom att kommentera träningsyttranden med dessa roller kan AI-agenten lära sig de förväntade mönstren och smidigt hantera komplexa bokningsförfrågningar.

Entitetsroller stöds endast för Mindmeld (anpassade enheter och systementiteter) och Rasa (endast anpassade entiteter), administratörer måste markera kryssrutan Entitetsroller under de avancerade inställningarna i dialogrutan NLU-motorväljare.

Administratörer kan inte växla från RASA eller Mindmeld till Swiftmatch medan entitetsroller används. Roller måste tas bort från avsikter för att inaktivera entitetsrollerna från avancerade NLU-motorinställningar. Du kan skapa en entitet med entitetsroller.

Skapa en entitet med entitetsroller

Innan du börjar

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.
3	Klicka på Träning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata klickar du på fliken Entiteter .
5	Klicka på Skapa entitet.
6	I fönstret Skapa entitet anger du följande fält: Enhetsnamn – ange enhetens namn. Enhetstyp – välj alternativet Anpassad lista i listrutan. Values (Värden) – Ange ett värde för entiteten.
7	Aktivera växlingsknappen Automatiskt föreslå platsvärden till automatisk komplettering och ge alternativa förslag för den här entiteten under konversationen. Fältet Roller visas när du skapar en anpassad entitet endast om entitetsroller har aktiverats i avsnittet Avancerade inställningar i fönstret Ändra utbildningsmotor för RASA- och Mindmeld NLU-motorer.
8	Klicka på Spara. Du kan använda alternativen Redigera och Ta bort i kolumnen Åtgärder för att utföra relaterade åtgärder.

Nästa steg

När du har skapat en entitet kan du länka roller till en entitet.

Länka roller till en entitet

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
3	Klicka på Träning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata väljer du en avsikt att länka entiteter och entitetsroller. Som standard visas fliken Avsikt .
5	I avsnittet Platser klickar du på Länka entitet.
6	Välj entitetsroll för entitetsnamnet.
7	Klicka på Spara. Du kan tilldela roller till en entitet för att samla in samma entitet två gånger i en avsikt.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter utnyttjar Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Skriptade AI-agenters artiklar och utbildning för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm, vilket kräver omträning för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Prestandaskillnader kan analyseras med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att besvara frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Träning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är markerad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När alla önskade artiklar har skapats kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i Webex delbar förhandsversion av AI-agenten eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vår fortsatta strävan att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i motsats till den äldre modellen för att använda yttrandenivåvektorer och fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorer på artikelnivå blir det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter och för flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som fanns vid tidpunkten för en slutsats i sessionens avsnitt annan information .

Hantera avsikter

Avsikt är en kärnkomponent i Webex AI Agent-plattformen som gör det möjligt för AI-agenter att förstå och svara på dina indata effektivt. Den representerar en specifik uppgift eller åtgärd som du vill utföra under en konversation. AI-agentutvecklare definierar alla avsikter som motsvarar de uppgifter du vill utföra. Noggrannheten i avsiktsklassificeringen påverkar direkt AI-agentens förmåga att tillhandahålla relevanta och användbara svar. Avsiktsklassificering är processen att identifiera avsikt baserat på dina indata, så att AI-agenten kan svara på ett meningsfullt och kontextuellt relevant sätt.

Systemavsikter

Standardreservmetod – En AI-agents funktioner begränsas till sin natur av de avsikter som är utformade för att känna igen och svara på. Även om ett företag inte kan förutse alla möjliga frågor du kan ställa, kan standardåterställningsmetoden hjälpa konversationer att vara på rätt spår.
Genom att implementera en standardåterställningsmetod kan AI-agentutvecklare se till att AI-agenten hanterar oväntade frågor eller frågor som inte omfattas och omdirigerar konversationen tillbaka till kända avsikter.
AI-agentutvecklare behöver inte lägga till specifika yttranden i reservavsikten. Agenten kan utbildas i att automatiskt utlösa återställningsmetoden när den stöter på kända frågor som inte omfattas och som annars felaktigt kan kategoriseras i andra avsikter.
I en AI-bankagent kan användare till exempel försöka fråga om lån. Om AI-agenten inte är konfigurerad för att hantera lånerelaterade förfrågningar kan dessa frågor införlivas som träningsfraser inom standardreservavsikten . När en användare frågar om lån när som helst i konversationen känner AI-agenten igen frågan som faller utanför de definierade avsikterna och utlöser återställningssvaret. Detta säkerställer ett lämpligare svar.

Reservavsikten bör inte ha några luckor associerade med den.

Återställningsmetoden måste använda standardnyckeln för återställningsmallen för sitt svar.
Hjälp – Den här avsikten är utformad för att hantera användarförfrågningar om AI-agentens funktioner. När användare är osäkra på vad de kan åstadkomma eller stöter på svårigheter under en konversation söker de ofta hjälp genom att be om hjälp.
Som standard mappas svaret för hjälpavsikten till nyckeln för hjälpmeddelandemallen . AI-agentutvecklare kan dock anpassa svaret eller ändra den associerade mallnyckeln för att ge mer skräddarsydd och informativ vägledning.
Vi rekommenderar att AI-agentens kapacitet förmedlas på en hög nivå, så att användarna får en tydlig förståelse för vad de kan göra härnäst.
Prata med en agent – Med den här avsikten kan användare begära hjälp från en mänsklig agent när som helst under interaktionen med AI-agenten. När den här avsikten utlöses initierar systemet automatiskt en överföring till en mänsklig agent. Standardsvarsmallen för den här metoden är Agentöverlämning. Det finns inga användargränssnittsbegränsningar för att ändra svarsmallnyckeln, men om du ändrar den påverkas inte resultatet av den mänskliga överlämningen.

Avsikter med småprat

Alla nyskapade AI-agenter innehåller fyra fördefinierade småpratsmetoder för att hantera vanliga användarhälsningar, uttryck för tacksamhet, negativ feedback och avsked:

Hälsningsfraser
Tack
AI-agenten var inte till hjälp
Adjö

Dessa avsikter och deras motsvarande svar är tillgängliga som standard i alla AI-agenter. Du kan dock anpassa eller ta bort dem så att de överensstämmer med ditt specifika användningsfall och önskat konversationsflöde.

Skapa en avsikt

Innan du börjar

Innan du skapar en avsikt rekommenderar vi att du skapar entiteter som länkar till avsikten. Entiteterna måste slutföra uppgiften. Mer information finns i skapa entiteter.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	Välj en uppgift på sidan Dashboard.
3	Klicka på Utbildning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata klickar du på Skapa avsikt.
5	I fönstret Skapa avsikt anger du följande information: Avsiktsnamn – Ange avsiktens namn. Lägg till yttrande – lägg till en fras som utlöser avsikten och klicka på Lägg till. Om det finns några entiteter i de tillagda yttrandena kommenteras de automatiskt i yttrandena och visas i avsnittet Slots . Du kan lägga till fler entiteter som platser i en avsikt. Mer information finns i Skapa entitet med entitetsroller. Varje fack visar följande: Enhetens namn Om det krävs för att avsikten ska slutföras. Antalet nya försök som AI-agenten försöker hämta platsvärdet från användaren. Mallnyckeln
6	Markera kryssrutan Obligatorisk om enheten är obligatorisk.
7	Ange antalet återförsök som tillåts för den här platsen när den är felaktigt ifylld av konsumenten. Som standard är siffran inställd på tre.
8	Välj mallnyckeln i listrutan. Klicka på Skapa ny om du vill skapa en ny svarsmallnyckel för entiteten. Svarsinnehållet för dessa mallnycklar konfigureras i avsnittet Svar . Varje mallnyckel har ett motsvarande svar som skickas till användaren när avsikten utlöses.
9	I avsnittet Svar anger du nyckeln till den slutliga svarsmallen som ska returneras till användarna när avsikten har slutförts.
10	Aktivera växlingsknappen Återställ platser efter slutförande för att återställa platsvärdena som samlats in i konversationen när avsikten är klar. Om den här växlingsknappen är inaktiverad behåller facket de gamla värdena och visar samma svar.
11	Aktivera växlingsknappen Uppdatera platsvärden om du vill uppdatera platsvärdet under konversationen med konsumenten. Det senast ifyllda värdet i kortplatsen beaktas av AI-agenten för att bearbeta data. Om den här funktionen är aktiverad uppdateras värdena för fyllda platser när användare anger ny information för samma platstyp.
12	Aktivera växlingsknappen Ge förslag på platser om du vill ge förslag på platsfyllning och alternativa platsvärden i det slutliga svaret, baserat på användarinmatning.
13	Aktivera växlingsknappen Avsluta konversation för att stänga sessionen efter den här avsikten. Anslutnings- och röstflöden kan använda detta för att avsluta en konversation med konsumenterna.
14	Klicka på Spara. Klicka på Träna längst upp till höger på fliken Utbildning för att visa eventuella ändringar som gjorts i avsikter och entiteter. För att träna Rasa- eller Mindmeld NLU-motorer krävs minst två träningsvarianter (yttranden) per avsikt. Dessutom måste varje fack ha minst två anteckningar. Om dessa krav inte uppfylls är knappen Träna inaktiverad. En varningsikon visas bredvid den berörda avsikten för att indikera problemet. Standardåterställningsavsikten är dock undantagen från dessa krav.

Nästa steg

När en avsikt har skapats krävs viss information för att uppfylla avsikten. Länkade entiteter anger hur den här informationen hämtas från användaryttranden. Mer information finns i Länka entiteter med avsikt.

Länka entiteter med avsikt

Innan du börjar

Vi rekommenderar att entiteterna skapas och länkas innan du lägger till yttranden. Den här automatiskt kommenterar entiteterna medan yttranden läggs till.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
3	Klicka på Träning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata väljer du en avsikt att länka entiteter och entitetsroller. Som standard visas fliken Avsikt .
5	I avsnittet Platser klickar du på Länka entitet. De länkade enheterna visas i avsnittet Platser.
6	Välj entitetsroll för entitetsnamnet.
7	Klicka på Spara. När en entitet markeras som obligatorisk blir ytterligare konfigurationsalternativ tillgängliga. Du kan ange det maximala antalet gånger AI-agenten kan begära den saknade enheten innan den eskaleras eller ger ett återställningssvar. Du kan definiera mallnyckeln som ska utlösas om den nödvändiga entiteten inte tillhandahålls inom det angivna antalet återförsök. När en AI-agent har identifierat en avsikt och samlat in alla nödvändiga data (platser) svarar den med meddelandet som är associerat med den slutliga mallnyckeln som konfigurerats för avsikten. Om du vill starta en ny konversation eller hantera efterföljande avsikter utan att överföra tidigare data måste växlingsknappen Återställ platser efter slutförande vara aktiverad. Den här inställningen rensar alla identifierade entiteter från konversationshistoriken, vilket säkerställer en nystart för varje ny interaktion.

Generera träningsdata

Du måste manuellt lägga till träningsdata i deras avsikter för att få AI-agenten att arbeta med en rimlig noggrannhet. Träningsdata består av olika sätt på vilka du kan åberopa samma avsikt. Du kan lägga till minst 15–20 varianter för varje avsikt för att förbättra dess noggrannhet. Att skapa denna träningskorpus manuellt kan vara tråkigt och tidskrävande. Du kan bara lägga till några få varianter eller bara lägga till nyckelord som varianter i stället för meningsfulla meningar. Detta kan undvikas genom att generera träningsdata för att komplettera dina befintliga.

Följ stegen nedan för att generera träningsdata:

Ange avsiktsnamnet och ett exempelyttrande.
Klicka på Generera.
Ge en kort beskrivning av avsikten att vägleda AI:n.
Ange önskat antal varianter och kreativitetsnivån för de AI-genererade förslagen.

Att generera många varianter samtidigt kan påverka kvaliteten. Vi rekommenderar högst 20 varianter per generation.
En lägre kreativitetsinställning kan producera mindre olika varianter.
Genereringsprocessen kan ta några sekunder, beroende på antalet varianter som begärs.
Blixtikonen skiljer AI-genererade varianter från användardefinierade träningsdata.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter utnyttjar Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Skriptade AI-agenters artiklar och utbildning för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm, vilket kräver omträning för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Prestandaskillnader kan analyseras med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att besvara frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Träning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är markerad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När alla önskade artiklar har skapats kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i Webex delbar förhandsversion av AI-agenten eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vår fortsatta strävan att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i motsats till den äldre modellen för att använda yttrandenivåvektorer och fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorer på artikelnivå blir det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter och för flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som fanns vid tidpunkten för en slutsats i sessionens avsnitt annan information .

Flagga genererade varianter

För att säkerställa ansvarsfull AI-användning kan utvecklare flagga AI-genererade utdata för granskning. Detta gör det möjligt att identifiera och förebygga skadligt eller partiskt innehåll. Så här flaggar du AI-genererade utdata:

Leta reda på flaggningsalternativet: Ett flaggningsalternativ är tillgängligt för varje genererat yttrande.
Ge feedback: När utvecklare flaggar utdata kan de lägga till kommentarer och ange orsaken till flaggningen.

Den här funktionen är inledningsvis tillgänglig med en månatlig användningsgräns på 500 genererade åtgärder. För att tillgodose växande behov kan utvecklare kontakta sina kontoägare för att begära en ökning av denna gräns.

Skapa flerspråkig avsikt och entitet

Du kan skapa träningsdata på flera språk. För varje språk som konfigurerats för AI-agenten måste du definiera yttranden som återspeglar önskade interaktioner. Även om platserna är konsekventa på alla språk identifierar malltangenterna svaren på varje språk.

Alla språk stöder inte alla entitetstyper. Mer information om listan över entitetstyper som varje språk stöder finns i tabellen Språk verser entiteter som stöds i Språk som stöds för skriptade AI-agenter.

Hantera svar

Svaren är de meddelanden som AI-agenten skickar till kunderna som svar på deras frågor eller avsikter. Du kan skapa svar som inkluderar:

Text – meddelanden med oformaterad text för direkt kommunikation.
Kod – Inbäddad kod för dynamiskt innehåll eller dynamiska åtgärder.
Multimedia – Bild-, ljud- eller videoelement som förbättrar användarupplevelsen.

Svaren har två huvudkomponenter:

Mallar – fördefinierade svarsstrukturer som mappas till specifika avsikter.
Arbetsflöden – Den logik som avgör vilken mall som ska användas baserat på den identifierade avsikten.

Mallarna för Överlämning av agent, Hjälp, Reserv och Välkommen är förkonfigurerade och svarsmeddelandet kan ändras från motsvarande mallar.

Svarstyper

Avsnittet Response Designer täcker olika typer av svar och hur de kan konfigureras.

Fliken Arbetsflöden används för att hantera asynkrona svar när en extern API som svarar på ett asynkront sätt anropas. Arbetsflödena måste kodas i python.

Variabel ersättning

Med variabelersättning kan du använda dynamiska variabler som en del av svarsmallarna. Alla standardvariabler (eller entiteter) i en session, tillsammans med de som en AI-agentutvecklare kan ange i ett friformsobjekt som datalagerfältet , kan användas i svarsmallar via den här funktionen. Variablerna representeras med denna syntax: ${variable_name}. Om du till exempel använder värdet för en entitet med namnet apptdate används ${entities.apptdate} or ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.

Svaren kan anpassas med hjälp av variabler som tas emot från kanalen eller samlas in från konsumenter under en konversation. Funktionen för automatisk komplettering visar syntaxen för variabler i textområdet när du börjar skriva ${. Om du väljer önskat förslag fylls området automatiskt med variabeln och en sådan variabel markeras.

Konfigurera svar med Svarsdesignern

Svarsdesignern erbjuder ett användarvänligt gränssnitt för att skapa svar utan att kräva omfattande kodningskunskaper. Det finns två svarstyper:

Villkorliga svar: För icke-utvecklare möjliggör det här alternativet enkel konstruktion av svar som AI-agenten levererar till kunder.
Kodavsnitt: För utvecklare som använder Python ger det här alternativet flexibilitet för att konfigurera svar med kod.

Svarsdesignern för Webex AI Agent är utformad för att säkerställa att användarupplevelsen skräddarsys för den specifika kanal som AI-agenten interagerar med.

Svarsmallar

Text – Det här är enkla textsvar. För att förbättra användarupplevelsen tillåter svarsdesignern flera textrutor i ett enda svar, så att du kan dela upp långa meddelanden i mer hanterbara avsnitt. Varje textruta kan innehålla olika svarsalternativ. Under en konversation väljs ett av dessa alternativ slumpmässigt och visas för användaren, vilket garanterar en dynamisk och engagerande interaktion.
För att upprätthålla en dynamisk och engagerande användarupplevelse kan du lägga till flera svarsalternativ i dina mallar. När en mall med flera alternativ aktiveras väljs en av dem slumpmässigt och visas för användaren. Du kan aktivera den här funktionen genom att klicka på knappen +Lägg till variant längst ned i svaret.

När du sparar svar ser utvecklare en varning som anger antalet fel som behöver korrigeras. Fälten med fel markeras med rött. Genom att använda navigeringspilarna kan utvecklare enkelt hitta och åtgärda dessa fel i alla kanaler eller svarsformat. Om listväljaren eller karusellen innehåller flera kort kan du med punktnavigering flytta mellan korten med fel. För ett enda kort blir motsvarande punkt röd för att signalera felet.
Snabbsvar – Textsvar kan kopplas ihop med knappar, som kan vara antingen textbaserade länkar eller URL-länkar. Textknappar kräver en titel och en nyttolast, som skickas till botten när du klickar på den. URL-knappar omdirigerar användare till en specifik webbsida.
När en användares fråga är tvetydig tillåter partiell matchning roboten att föreslå relevanta artiklar eller avsikter som alternativ. Den här funktionen är tillgänglig för webb- och Facebook-interaktioner.
Lägga till snabbsvar på URL:er
Med snabbsvarsknappar för webbadresser i fasta och villkorliga svar kan du skapa knappar som omdirigerar användare till din webbplats för mer information eller åtgärder som att fylla i formulär. När du klickar på dessa knappar öppnas den angivna URL:en på en ny flik i samma webbläsarfönster utan att några data skickas tillbaka till roboten.
Så här lägger du till ett URL-snabbsvar i villkorligt eller fast svar:
1. Välj den artikel- eller mallnyckel som du vill konfigurera snabbsvaret på URL:en för.
2. Klicka på + Lägg till snabbsvar. Popup-fönstret Knapptyp visas.
3. Välj knapptyp som URL i webbkanalen.
4. Ange titeln på knappen och webbadressen som konsumenten ska dirigeras till när han eller hon har klickat på knappen.
5. Klicka på Klar för att lägga till ett snabbsvar på URL:en.
URL-typknappar kan också konfigureras via dynamisk svarstyp, där dessa knappar ska konfigureras med hjälp av kodfragment av python-kod. De här knapparna stöds i förhandsversionen av Webex AI Agent-plattformen och den delbara förhandsversionen. De stöds för närvarande inte av IMIchats livechattwidget eller andra tredjepartskanaler.
Carousel – utökade svar kan innehålla ett enda kort eller flera kort ordnade i carousel-format. Varje kort kräver en titel och kan innehålla en bild, en beskrivning och upp till tre knappar.
Snabbsvarsknapparna i carousel-mallen kan konfigureras med text- eller URL-länkar. Genom att klicka på en URL-knapp omdirigeras användaren till den angivna webbplatsen. Om du klickar på en textbaserad snabbsvarsknapp skickas en konfigurerad nyttolast till roboten och utlöser motsvarande svar.
Bild – En multimediamall där användare kan konfigurera bilder genom att ange webbadresser.
Video – återger videor i förhandsgranskningen baserat på den konfigurerade videowebbadressen.
Kod – Kan användas för att skriva Python-kod för att anropa API:er eller köra annan logik.

Kodstycken

Villkorliga svar, med sina omfattande funktioner och olika mallar, kan effektivt tillgodose de flesta AI-agentbehov. Men för komplexa användningsfall som inte kan realiseras helt via villkorliga svar eller för utvecklare som föredrar kodning är svarstypen kodfragment tillgänglig.

Med kodfragment kan du konfigurera svar med Python-kod. Med den här metoden kan du skapa alla typer av svar, inklusive snabbsvar, text, karuseller, bilder, ljud, video och filer, i en svarsmall eller artikel.

Funktionskoden som definieras i kodfragmentmallen kan användas för att ange variabler som sedan används i andra mallar. Det är viktigt att notera att funktionskod inte direkt kan returnera svar när den används i villkorliga svar.

Validering av kodavsnitt – Plattformen söker bara efter syntaxfel i kodavsnittet som du konfigurerar. Eventuella fel i själva svarsinnehållet kan dock orsaka problem för användare som interagerar med roboten på den konfigurerade kanalen. Redigeraren hindrar dig till exempel inte från att lägga till ett "tidsväljarsvar" för webbkanalen, men det resulterar i fel om en användares fråga utlöser det specifika svaret.

Om du väljer att inte konfigurera ett unikt svar för olika kanaler betraktas webbsvaret som standardsvar och skickas till slutanvändaren. Listan över mallar som stöds på webbkanalen är:

Text – Ett enkelt textmeddelande som kan ha flera varianter. Det konfigurerade meddelandet visas baserat på frågan.
Snabbsvar – En mall med text och klickbara knappar.
Carousel – En samling kort där varje kort har en titel, en bild-URL och en beskrivning.
Bild – En mall för att konfigurera bilder genom att ange webbadresser.
Video – En mall för att konfigurera video genom att ange videons URL. Du kan spela upp videon genom att klicka eller knacka på bilden.
Fil – En mall för att konfigurera en PDF-fil genom att ange URL:en för åtkomst till filen.
Ljud – En mall för att konfigurera en ljudfil genom att ange ljudwebbadressen. Den visar också varaktigheten för ljudmeddelandet i utgången.

Konfigurera hanteringsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Navigera till Inställningar > Hantering och konfigurera följande information:

Agentstatus – Aktivera med växling gör AI-agenten inte tillgänglig.
Inaktiverat meddelande – Skriv ett meddelande till den inaktiverade agenten, det här meddelandet visas för de användare som försöker komma åt agenten.
Återställningsåtgärd – Välj det här alternativet om du vill vidta lämpliga åtgärder på inkommande meddelanden till agenten. Möjliga värden:
- Gör ingenting: Ingen åtgärd vidtas.
- Skicka till agent: Chatten överlämnas till en agent baserat på inkommande meddelanden till AI-agenten.
Sessionshantering > Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att begära feedback från användare om användbarheten av varje AI-agentsvar.
Stängningstid för session – Timeout för sessionen (i minuter), varefter sessionen stängs automatiskt vid användarinaktivitet.
Säkerhet – ansvarsfriskrivningsmeddelandet för medgivandet. Det här fältet är endast tillgängligt om du aktiverar alternativet Avancerat dataskydd. Det här alternativet har flyttats till backend. När detta är inställt på Sant kan du visa det här fältet.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Nästa steg

Lägg till språk i den skriptade AI-agenten.

Lägga till ett språk i skriptad AI-agent

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	Navigera till fliken Inställningar > Språk .
2	Klicka på + Lägg till språk för att lägga till nya språk och välj språk i listrutan.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till språket.
4	Aktivera växlingsknappen under Åtgärd för att aktivera språket.
5	När du har lagt till ett språk kan du ange språket som standard. Håll muspekaren över språket och klicka på Gör till standard. Du kan inte ta bort eller inaktivera ett standardspråk. Om du ändrar från ett befintligt standardspråk kan det påverka AI-agentens artiklar, kurering, testning och förhandsgranskning.
6	Klicka på Spara ändringar.

Konfigurera överlämningsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Gå till Inställningar > Överlämning och konfigurera följande information:

Tillåt agentöverlämning – överför användaren till en agent när AI-agenten inte kan hantera deras frågor eller om de uttryckligen ber om det.
Aktivera återlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan utlösa en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Aktivera överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan utlösa överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Aktivera överlämning för på varandra följande meddelanden – Upprepade meddelanden i följd under en session kan utlösa agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara överlämningsinställningarna.

Nästa steg

Gå till hanteringsavsnitten för skriptad AI-agent eller förhandsgranska din skriptade AI-agent.

Skriptad AI-agent för att svara på frågor

Skriptade AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en korpus av frågor och svar. Skriptad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar. Den här funktionen är användbar i scenarier där:

Specifika kunskaper krävs – agenten måste svara på frågor inom en fördefinierad domän.
Konsekvens är viktigt – Agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet krävs – agentens svar begränsas av informationen i utbildningskorpusen.

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Skriptad. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Skript.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Svara på frågor.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – Det här är den systemgenererade unika identifieraren.
9	Klicka på Skapa. Den skriptade AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Skapa en entitet med entitetsroller för AI-agenten.

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På sidan Instrumentpanel väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Gå till Settings > Profile och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – redigera AI-agentens system-ID om det behövs. URL för agentprofilbild – redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Beskrivning – Ange information om den här AI-agenten. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill att AI-agenten ska be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Skriv ett meddelande som visas om det uppstår fel under chatten med AI-agenten.
4	Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Hantera artiklar

Artiklar från kärnan i skriptade AI-agenter. En artikel är kombinationen av en fråga, dess variationer och svar på denna fråga. Varje artikel har en standardfråga som fungerar som en identifierare för den artikeln i sessioner, kurering och andra platser i AI-agenten. Alla artiklar som konfigureras i en AI-agent utgör tillsammans agentens kunskapsbas eller korpus. Frågan jämförs med den här kunskapsbasen och svaret med högst konfidensnivå visas som ett svar från agenten.

Rasa- och Mindmeld NLU-motorer kräver minst två träningsvarianter (yttranden) för att en artikel ska vara en del av en korpusas tränade modell. I en skriptad AI-agent för att svara på frågor, om Rasa- eller Mindmeld NLU-motor är vald och om en artikel har mindre än två varianter, är knapparna Träna och Spara och Träna inte tillgängliga. När du placerar pekaren på de här knapparna som inte är tillgängliga visas ett meddelande om att lösa problemen före träningen. Det visas också en varningsikon som motsvarar artikeln med problem. Problemen löses genom att lägga till mer än två varianter för en artikel. När problemen har lösts görs knapparna Träna och Spara och Träna tillgängliga. Att ha två varianter är inte tillämpligt för standardartiklarna - delvis matchningsmeddelande, reservmeddelande och välkomstmeddelande.

Du kan klassificera artiklar i kategorier efter eget val och alla okategoriserade artiklar klassificeras som otilldelade. Det finns fyra standardartiklar som är tillgängliga för varje AI-agent, redan när de skapas. Dessa är:

Välkomstmeddelande – Detta innehåller det första meddelandet när konversationen mellan kunden och AI-agenten inleds.
Reservmeddelande – AI-agenten visar det här meddelandet när agenten inte kan förstå användarens fråga.
Partiell matchning – När AI-agenten känner igen flera artiklar med en liten skillnad i poäng (som anges i inställningarna för överlämning och slutsatser ) visar agenten det här matchningsmeddelandet tillsammans med de matchade artiklarna som alternativ. Du kan också konfigurera textsvaret så att det visas tillsammans med dessa alternativ.
Vad kan du göra?– Du kan konfigurera AI-agentens funktioner. AI Agent visar detta när slutanvändarna ifrågasätter AI Agent-funktionerna.

Utöver dessa läggs standardartikeln Prata med en agent till om agentöverlämning från överlämnings - och inferensinställningarna är aktiverad.

Alla nya AI-agenter har också fyra Smalltalk-artiklar som hanterar användaryttranden för:

Hälsningsfraser
Tack
AI-agenten var inte till hjälp
Adjö

Dessa artiklar och svar är tillgängliga som standard i kunskapsbasen för AI-agenter när du skapar en ny AI-agent. Du kan också ändra eller ta bort dessa.

Du kan inte ta bort standardartiklarna Välkomstmeddelande, reservmeddelande, Prata med en agent och delar av meddelanden.

Lägg till artiklar via användargränssnitt och standardsvar

En artikel är kombinationen av en fråga, dess variationer och svar på denna fråga. Varje konsuments fråga jämförs med dessa artiklar (kunskapsbas) och svaret som returnerar den högsta konfidensnivån visas för användaren som AI-agentens svar. Så här lägger du till artiklar:

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelssidan för AI-agenter väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på Skapa ny artikel.
4	Lägg till standardvarianterna.
5	Välj något av dessa standardsvar för artikeln. Möjliga värden: Villkorligt svar – Svaret konfigureras av regler. Svaret kan vara i olika format, till exempel text, karusell, snabbsvar, bild, ljud, video, kod och fil. Du kan lägga till flera svar i en artikel. Kodfragment – Svaret skapas med hjälp av if-else-villkor. Mer information finns i avsnittet Konfigurera svar med svarsdesignern .
6	Klicka på Spara och utbilda.

Importera från kataloger

1	Mycket in på Webex AI Agent Platform
2	På instrumentpanelssidan för AI-agenter väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på de tre ellipserna.
4	Klicka på Importera från kataloger.
5	Välj de kategorier av artiklar som ska läggas till agenten.
6	Klicka på Klar.

Extrahera vanliga frågor från länk

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelssidan för AI-agenter väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på de tre ellipserna.
4	Klicka på Extrahera vanliga frågor från länken.
5	Ange webbadressen till var vanliga frågor finns och klicka på Extrahera.
6	Klicka på Importera.

Importera från fil

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelssidan för AI-agenter väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på de tre ellipserna.
4	Klicka på Importera från en fil och välj CSV importera artiklarna från csv-filen. Om du importerar artiklar från en fil i JSON-format väljer du JSON.
5	Klicka på Bläddra och välj en fil som innehåller alla atikler. Klicka på Hämta exempel för att visa i vilket format artiklarna måste anges.
6	Klicka på Importera.

Lägg till anpassade synonymer

Många AI Agent-användningsfall tenderar att involvera ord och fraser som kanske inte ingår i den engelska standardvokabulären eller är specifika för ett affärssammanhang. Du vill till exempel att AI-agenten ska känna igen Android-appen, iOS-appen och så vidare. AI-agenten måste inkludera dessa termer och deras variationer i träningsyttrandena för alla relaterade artiklar, vilket leder till redundant datainmatning.

Du kan lösa problemet med redundans genom att använda anpassade synonymer i en skriptad AI-agent för att besvara frågor. Synonymer för varje rotord ersätts automatiskt med rotordet vid körning av plattformen.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelssidan för AI-agenter väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på de tre ellipserna.
4	Klicka på Anpassade synonymer.
5	Klicka på Nytt rotord.
6	Konfigurera rotordsvärdet och dess synonymer och klicka på Spara.
7	Träna AI-agenten igen när du har lagt till synonymerna. Du kan också exportera synonymerna (i filformatet .CSV) till den lokala mappen och importera filen tillbaka till plattformen.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter utnyttjar Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Skriptade AI-agenters artiklar och utbildning för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm, vilket kräver omträning för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Prestandaskillnader kan analyseras med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att besvara frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Träning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är markerad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När alla önskade artiklar har skapats kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i Webex delbar förhandsversion av AI-agenten eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vår fortsatta strävan att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i motsats till den äldre modellen för att använda yttrandenivåvektorer och fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorer på artikelnivå blir det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter och för flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som fanns vid tidpunkten för en slutsats i sessionens avsnitt annan information .

Konfigurera hanteringsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Navigera till Inställningar > Hantering och konfigurera följande information:

Agentstatus – Aktivera med växling gör AI-agenten inte tillgänglig.
Inaktiverat meddelande – Skriv ett meddelande till den inaktiverade agenten, det här meddelandet visas för de användare som försöker komma åt agenten.
Återställningsåtgärd – Välj det här alternativet om du vill vidta lämpliga åtgärder på inkommande meddelanden till agenten. Möjliga värden:
- Gör ingenting: Ingen åtgärd vidtas.
- Skicka till agent: Chatten överlämnas till en agent baserat på inkommande meddelanden till AI-agenten.
Sessionshantering > Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att begära feedback från användare om användbarheten av varje AI-agentsvar.
Stängningstid för session – Timeout för sessionen (i minuter), varefter sessionen stängs automatiskt vid användarinaktivitet.
Säkerhet – ansvarsfriskrivningsmeddelandet för medgivandet. Det här fältet är endast tillgängligt om du aktiverar alternativet Avancerat dataskydd. Det här alternativet har flyttats till backend. När detta är inställt på Sant kan du visa det här fältet.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Nästa steg

Lägg till språk i den skriptade AI-agenten.

Lägga till ett språk i skriptad AI-agent

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	Navigera till fliken Inställningar > Språk .
2	Klicka på + Lägg till språk för att lägga till nya språk och välj språk i listrutan.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till språket.
4	Aktivera växlingsknappen under Åtgärd för att aktivera språket.
5	När du har lagt till ett språk kan du ange språket som standard. Håll muspekaren över språket och klicka på Gör till standard. Du kan inte ta bort eller inaktivera ett standardspråk. Om du ändrar från ett befintligt standardspråk kan det påverka AI-agentens artiklar, kurering, testning och förhandsgranskning.
6	Klicka på Spara ändringar.

Konfigurera överlämningsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Gå till Inställningar > Överlämning och konfigurera följande information:

Tillåt agentöverlämning – överför användaren till en agent när AI-agenten inte kan hantera deras frågor eller om de uttryckligen ber om det.
Aktivera återlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan utlösa en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Aktivera överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan utlösa överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Aktivera överlämning för på varandra följande meddelanden – Upprepade meddelanden i följd under en session kan utlösa agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara överlämningsinställningarna.

Nästa steg

Gå till hanteringsavsnitten för skriptad AI-agent eller förhandsgranska din skriptade AI-agent.

Förhandsgranska din skriptade AI-agent

Med Webex AI Agent kan du förhandsgranska dina AI-agenter medan du utvecklar den och även efter att utvecklingen är klar. På så sätt kan du testa AI-agenternas funktion och avgöra om de önskvärda svaren genereras som motsvarar respektive indatafrågor. Du kan förhandsgranska den skriptade AI-agenten på följande sätt.

Instrumentpanel för AI-agenter – hovra över ett AI-agentkort för att visa alternativet Förhandsgranska för AI-agenten. Klicka på Förhandsgranska för att starta widgeten Förhandsgranskning av AI-agent.
AI-agentrubrik – När du har angett redigeringsläget för en AI-agent genom att klicka på AI-agentkortet eller knappen Redigera på AI-agentkortet är förhandsgranskningsalternativet alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När en förhandsgranskning har startats och sedan minimerats skapas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan, så att du enkelt kan starta om förhandsgranskningsläget.

Utöver detta kan du kopiera den delbara förhandsgranskningslänken inifrån en AI-agent. På AI-agentkortet klickar du på ellipsikonen längst upp till höger och klickar sedan på Kopiera förhandsgranskningslänk. Den här länken kan delas med andra användare av AI-agenten.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att se hur AI-agenten svarar, så att den fungerar som förväntat. Förhandsversionen av AI-agenten har stöd för flera språk och kan automatiskt identifiera språket i yttranden för att svara därefter. Du kan också välja språk manuellt i förhandsgranskningen genom att klicka på språkväljaren och välja från listan över tillgängliga alternativ.

Förhandsgranskningswidgeten kan maximeras för en bättre vy. Ytterligare användbara funktioner inkluderar att tillhandahålla konsumentinformation och initiera flera rum för att noggrant testa AI-agenten.

Delbar förhandsgranskningswidget

Den delbara förhandsgranskningswidgeten gör det möjligt för AI-agentutvecklare att dela sin AI-agent med intressenter och konsumenter på ett presentabelt sätt utan att behöva utveckla ett anpassat användargränssnitt för att visa AI-agenten. Som standard återger den kopierade förhandsgranskningslänken AI-agenten med telefonhölje. Utvecklare kan göra några snabba anpassningar genom att ändra vissa parametrar i förhandsgranskningslänken. De två stora anpassningarna är:

Widgetfärg – genom att lägga till parametern brandColor på länken. Användare kan definiera enkla färger med färgnamn eller använda hex-kod.
Telefonhölje – Genom att ändra värdet på parametern phoneCasing i länken. Detta är inställt på true som standard och kan inaktiveras genom att göra det false

Exempel på förhandsgranskningslänk med dessa parametrar: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Gemensamma hanteringsavsnitt för skriptad AI-agent

Följande avsnitt visas i den vänstra panelen på konfigurationssidan för AI-agenten:

Utbildning

I takt med att AI-agenter utvecklas och blir mer komplexa kan ändringar i deras logik eller NLU (Natural Language Understanding) ibland få oavsiktliga konsekvenser. För att säkerställa optimal prestanda och identifiera potentiella problem erbjuder AI Agent-plattformen ett bekvämt ramverk för robottestning med ett klick. Du kan:

Skapa och kör enkelt en omfattande uppsättning testfall.
Definiera testmeddelanden och förväntade svar för olika scenarier.
Simulera komplexa interaktioner genom att skapa testfall med flera meddelanden.

Definiera tester

Du kan definiera tester genom att följa stegen nedan:

Logga in på AI Agent-plattformen.
På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agent som du har skapat.
Klicka på Testning i den vänstra rutan. Som standard visas fliken Testcases .
Välj ett testfall och klicka på Utför valda tester.

Varje rad i tabellen representerar ett testfall med följande parametrar:

Tabell 1. Testfall
Parameter	Beskrivning
Meddelande	Ett exempelmeddelande som representerar de typer av frågor och instruktioner som du kan förvänta dig att användarna skickar till din AI-agent.
Förväntat språk	Det språk som användarna förväntas interagera med AI-agenten på.
Förväntad artikel	Ange vilken artikel som ska visas som svar på ett visst användarmeddelande. För att hjälpa dig att hitta den mest relevanta artikeln har den här kolumnen en smart funktion för automatisk komplettering. När du skriver kommer systemet att föreslå matchande artiklar baserat på den text som hittills skrivits.
Återställ tidigare kontext	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill isolera testfall och se till att de körs oberoende av befintlig AI-agentkontext. När det här alternativet är aktiverat simuleras varje testfall i en ny session, vilket förhindrar störningar från tidigare interaktioner eller lagrade data.
Inkludera partiella matchningar	Aktivera den här växlingsknappen för att inkludera testfall med förväntade artiklar som endast delvis matchar det faktiska svaret anses vara framgångsrika.
Importera från CSV	Importera testfall från en CSV fil (kommaseparerad fil). I det här fallet kommer alla befintliga testfall att skrivas över.
Exportera till CSV	Exportera testfall till en CSV fil (kommaseparerad fil).
Testa återuppringningar	Aktivera den här växlingsknappen för att simulera inkommande återuppringningar och testa flödets beteende utan att kräva faktiska inkommande samtal. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Återuppringning i flöde	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill ange att en avsikt måste utlösa en återuppringning. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Förväntad motringningsmall	Ange mallnyckeln som måste aktiveras när återuppringningen sker. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Timeout för återuppringning (er)	Maximal tid (i sekunder) som AI-agenten väntar på ett återuppringningssvar innan återuppringningen anses ha nått tidsgränsen. För närvarande tillämpas en timeout på 20 sekunder. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.

Utför tester

På fliken Körning klickar du på Kör valda tester för att initiera en sekventiell körning av alla valda testfall.

Du kan också köra testfall från fliken Testfall .

.

När varje testfall slutförs visas resultatet bredvid motsvarande post. Om du vill avsluta ett pågående testfall klickar du på Avbryt körning längst upp till höger på skärmen.

Om du vill visa testfall med specifika resultat klickar du på önskat resultat (till exempel Godkänd,Godkänd med partiell matchning,Misslyckades,Väntar ) i menyfliksområdet Sammanfattning. Detta filtrerar testfallslistan så att endast de som matchar det valda resultatet visas.

Sessions-ID som är associerat med varje testfall visas i resultaten. Detta gör att du snabbt kan korsreferera testfall och visa transaktionsdetaljer. Det gör du genom att välja alternativet Transaktionsinformation i kolumnen Åtgärder .

Körningshistorik

På fliken Historik öppnar du alla utförda testfall.

Klicka på ikonen Hämta i kolumnen Åtgärder om du vill exportera körda testdata som en CSV fil för offlineanalys eller rapportering.
Granska de specifika motor- och algoritminställningarna som används för varje testfallskörning. Den här informationen hjälper utvecklare att optimera AI-agentens prestanda.
Om du vill visa de avancerade algoritmkonfigurationsinställningar som används för en viss träningsmotor klickar du på ikonen Info bredvid träningsmotorns namn. Detta ger insikter om de parametrar och inställningar som påverkade AI-agentens beteende under testningen.

Sessioner

Avsnittet Sessioner innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och kunder. Varje session innehåller en detaljerad historik över meddelanden som utbytts. Du kan exportera sessionsdata som en CSV fil för offlineanalys och granskning. Du kan använda dessa data för att undersöka meddelanden och sammanhang för specifika sessioner för att få insikter om användarinteraktioner och identifiera områden som kan förbättras, förfina AI-agentens svar och förbättra den övergripande användarupplevelsen.

Den kan hantera stora datamängder genom att visa resultat på sidor. Du kan använda avsnittet Förfina resultat för att filtrera och sortera sessioner baserat på olika kriterier. Varje rad i tabellen visar viktig sessionsinformation, inklusive:

Kanaler – kanalen där interaktionen ägde rum (till exempel chatt, röst).
Sessions-ID – en unik identifierare för sessionen.
Konsument-id – användarens unika identifierare.
Meddelanden – Antalet meddelanden som utbytts under sessionen.
Uppdaterad vid – Tidpunkten då sessionen stängdes.
Metadata – Ytterligare information om sessionen.
- Dölj testsessioner – Markera den här kryssrutan om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agentöverlämning sker visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera nedröstade sessioner.

Klicka på en rad om du vill visa detaljerad information om en viss session. Använd kryssrutor för att filtrera sessioner baserat på agentöverlämning, fel och nedröstningar. Dekrypteringssessioner kräver behörighet på användarnivå och avancerade dataskyddsinställningar. Klicka på Dekryptera innehåll för att visa sessionsinformationen.

Sessionsinformation för en viss session i den skriptade AI-agenten för att besvara frågor

Vyn Sessionsinformation i en skriptad AI-agent för att besvara frågor ger en omfattande uppdelning av en specifik interaktion mellan en användare och AI-agenten.

Avsnittet Meddelanden :

Visar alla meddelanden som skickats av användaren under sessionen.
Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
Visar meddelandenas kronologiska ordning och ger kontext för interaktionen.

Fliken Transaktionsinformation :

Listar de artiklar som identifierades som relevanta för kundens fråga, inklusive både exakta matchningar och partiella matchningar.
Visar likhetspoängen för varje identifierad artikel, vilket indikerar graden av relevans.
Presenterar resultaten av de underliggande algoritmerna som används för att bearbeta kundens fråga och identifiera relevanta artiklar.
Visar antalet algoritmresultat beroende på inställningarna som konfigurerats på fliken Överlämning och slutsatsledning .

Avsnittet Annan info i vyn Sessionsinformation ger ytterligare sammanhang och information om en specifik interaktion. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

Bearbetad fråga – Visar den förbehandlade versionen av kundens indata efter att de har bearbetats av AI-agentens NLU-pipeline (Natural Language Understanding).
Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten, till exempel ett kodfragment eller ett villkorligt svar.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU Engine – Identifierar den NLU-motor som används för att bearbeta kundens fråga (till exempel RASA, Switchmatch eller Mindmeld).
Tröskelvärdespoäng – Visar den lägsta tröskelpoängen och skillnaden i delmatchpoäng som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Dessa värden avgör när en fråga anses vara utanför omfånget eller kräver agentåtgärder.
Avancerade loggar – innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-id:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Sessionsinformation för en viss session i den skriptade AI-agenten för att utföra åtgärder

Fliken Transaktionsinformation i den skriptade AI-agenten för att utföra åtgärder ger en detaljerad uppdelning av en specifik interaktion och kategoriserar information i fyra avsnitt:

Avsnittet Avsikter identifierat :

Visar de avsikter som identifierades för kundens fråga.
Anger konfidensnivån för varje identifierad avsikt.
Visar de platser som är associerade med den identifierade avsikten. Klicka på platsen om du vill visa ytterligare information om dess värde och hur den extraherades från användarens fråga.

I avsnittet Identifierade entiteter visas de entiteter som extraherades från kundens meddelande och som är associerade med den aktiva konsumentavsikten. Dessa entiteter representerar de viktigaste informationsdelarna som roboten identifierat i användarens fråga.

Avsnittet Algoritmresultat ger insikter om de underliggande processerna som ledde till AI-agentens svar. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

List of Intents – Visar de identifierade avsikterna och deras motsvarande likhetspoäng.
Entitetslista – Visar de entiteter som extraherades från användarens meddelande.

Övrig info visar:

Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Mallnyckel – Anger mallnyckeln som är kopplad till avsikten som utlöste AI-agentens svar.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten, till exempel ett kodfragment eller ett villkorligt svar.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU Engine – Identifierar den NLU-motor som används för att bearbeta kundens fråga (till exempel RASA, Switchmatch eller Mindmeld).
Tröskelvärdespoäng – Visar den lägsta tröskelpoängen och skillnaden i delmatchpoäng som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Dessa värden avgör när en fråga anses vara utanför omfånget eller kräver agentåtgärder.
Avancerade loggar – innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-id:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Du kan också ladda ned och visa transaktionsinformationen i JSON-format med hjälp av nedladdningsalternativet.

På fliken Metadata visas:

NLP-metadata – Granska förbearbetningsstegen som tillämpas på kundens indata på fliken NLP .
Datalager och FinalDF – Få åtkomst till data relaterade till sessionen på flikarna Datastore och FinalDF för smarta robotar.
Sökfunktion – Använd det inbyggda sökfältet för att snabbt hitta specifika yttranden i en konversation.

Historik

När du lägger till eller ändrar artiklar, avsikter eller entiteter är det viktigt att träna om din skriptade AI-agent för att säkerställa att den är uppdaterad. Efter varje träningspass testar du AI-agenten noggrant för att verifiera att den är korrekt och effektiv.

På sidan Historik kan du:

Visa träningshistorik – spåra när en korpus tränades och ändringarna gjordes.
Jämför träningsmotorer – Granska de träningsmotorer som används för olika iterationer och deras motsvarande träningsvaraktigheter.
Spåra ändringar – övervaka ändringar av inställningar, artiklar, svar, NLP och curation.
Återgå till tidigare versioner – återgå enkelt till en äldre träningsuppsättning om det behövs.

I avsnittet Historik finns praktiska verktyg för hantering av kunskapsbasartiklar:

Aktivera artiklar – Gör tidigare inaktiva artiklar live för att inkludera dem i AI-agentens svar.
Redigera artiklar – Skapa en ny version av en befintlig artikel samtidigt som originalet behålls som referens.
Förhandsgranskningsprestanda – Utvärdera AI-agentens prestanda med en specifik kunskapsbas med hjälp av förhandsgranskningsfunktionen .
Ladda ned artiklar – exportera dina kunskapsbasartiklar som en CSV fil för offlineanalys eller referens.
Det här alternativet är tillgängligt för skriptad AI-agent endast för att besvara frågor.

Granskningsloggar

Avsnittet Granskningsloggar innehåller en detaljerad förteckning över ändringar som gjorts i din skriptade AI-agent under de senaste 35 dagarna. Så här kommer du åt granskningsloggar:

Gå till instrumentpanelen och klicka på AI-agenten som du har skapat.
Klicka på fliken Historik om du vill visa AI-agentens historik.
Klicka på fliken Granskningsloggar så visas en detaljerad logg över ändringar:
- Uppdaterad vid – Datum och tid då ändringen gjordes.
- Uppdaterad av – användaren som gjorde ändringen.
- Fält – Den del av roboten där ändringen skedde (till exempel Inställningar, Artiklar, Svar).
- Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Använd sökalternativen Uppdaterad av och Fält för att snabbt hitta specifika granskningsloggposter.
På fliken Modellhistorik visas högst 10 korpusar för varje AI-agent.

Kurering

Meddelanden läggs till i Curation-konsolen baserat på följande kriterier:

Reservmeddelanden – när AI-agenten inte förstår en användares meddelande och utlöser reservavsikten.
Standardåterställningsmetod – Om den här växlingsknappen är aktiverad skickas meddelanden som aktiverar standardåterställningsmetoden till kurationskonsolen.

Det här kriteriet gäller endast för skriptad AI-agent för att utföra åtgärder.
Nedröstade meddelanden – Meddelanden som användarna har röstat ned under förhandsvisningar av AI-agenten.
Agentöverlämning – meddelanden som resulterar i en mänsklig agentöverlämning på grund av konfigurerade regler.
Från session – meddelanden som flaggats av användare som inte får önskat svar från sessions- eller rumsdata.
Låg konfidens – Meddelanden med en konfidenspoäng som ligger inom den angivna gränsen för låg konfidensnivå.
Partiell matchning – meddelanden där AI-agenten inte kunde identifiera rätt avsikt eller svar.

Lösa problem

Fliken Problem är en central plats för granskning och hantering av meddelanden som har flaggats för kurering. Du kan göra följande:

Välj att lösa eller ignorera problem baserat på deras allvarlighetsgrad och relevans.
Undersök det ursprungliga användaryttrandet, AI-agentens svar och eventuella bifogade media.

Du kan visa hela innehållet i krypterade sessioner med alternativet Dekryptera innehåll , om du har aktiverat dekrypteringsåtkomst.

Dekrypteringsåtkomst beviljas på användarnivå och kräver att avancerat dataskydd är aktiverat i backend.

Du kan lösa ett problem genom att:

Länka till en befintlig artikel – Om du vill koppla ett problem till en befintlig artikel väljer du alternativet Länka och söker efter önskad artikel.
Skapa ny artikel – Använd alternativet Lägg till i en ny artikel om du vill skapa en ny artikel direkt från Curation Console.
Ignorera problem – Lös eller ignorera problem för att ta bort dem från kureringskonsolen.

Det är inte tillåtet att länka till standardartiklar (välkomstmeddelande, reservmeddelande, delvis matchning).
För skriptad AI-agent för att utföra åtgärder väljer du lämplig avsikt i listrutan och taggar relevanta entiteter.
När du har gjort ändringar tränar du om AI-agenten för att säkerställa att den nya kunskapen återspeglas i svaren.
Lös eller ignorera flera problem samtidigt för effektiv hantering.

Fliken Löst ger en omfattande översikt över alla problem som har åtgärdats. Du kan visa en sammanfattning av varje löst problem, inklusive om problemet länkades till en befintlig artikel, användes för att skapa en ny artikel/avsikt eller ignorerades. Om du stöter på oönskade svar som inte automatiskt fångas upp av de befintliga reglerna kan du manuellt lägga till specifika yttranden i Curation Console.

Så här lägger du till problem från sessioner:

Identifiera yttrandet – Leta reda på yttrandet som utlöste det felaktiga svaret.
Kontrollera kurationsstatus – Om problemet inte redan finns i kurationskonsolen visas växlingsknappen Kureringsstatus .
Växla flagga – Aktivera växlingsknappen Kureringsstatus för att lägga till yttrandet i Curation Console för granskning och lösning.

Om problemet redan finns i kurationskonsolen ändras växlingsknappens utseende för att ange dess status.

Visa dina skriptade AI-prestanda med Analytics

Avsnittet Analytics innehåller grafisk representation av viktiga mått för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Nyckeltalen är indelade i fyra avsnitt som visas som flikar. Dessa är: Översikt, svar, utbildning och kurering.

När utvecklare besöker analysskärmen kan de välja den AI-agent som de vill se analyserna för. De kan också anpassa analysvyn genom att välja den kanal de vill se data för, tillsammans med datumintervall och kornighet för data. Som standard visas analysdata för den senaste månaden för alla kanaler med daglig kornighet (varje dag är en punkt på x-axeln i diagrammen).

Översikt

Översikten innehåller viktiga mått och diagram som ger en ögonblicksbild av den övergripande AI-agentanvändningen och prestandan för utvecklarna.

Välj AI-agenten på sidan Instrumentpanel.
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

Sessioner och meddelanden

Det första avsnittet i översikten visar följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten:

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Detta följs av en grafisk representation av sessioner (staplad kolumn som representerar sessioner som hanteras av AI-agenten och sessioner som överlämnas) och totalt antal svar som skickas ut av AI-agenten.

Användare

Det andra avsnittet i Översikt innehåller statistik om användare för AI-agenten. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare. Detta följs av ett diagram som visar nya och återkommande användare för varje enhet beroende på vald granularitet.

Föreställning

Det tredje avsnittet innehåller statistik om AI-agentens svar till användare. Här kan man se totalt antal svar som skickas ut av AI-agenten och uppdelningen mellan svar där AI-agenten:

Identifierade användarens avsikt.
Svarade med ett reservmeddelande.
Svarade med ett partiellt matchningsmeddelande.
Informerade användaren om en agentöverlämning.

Detsamma aggregeras i ett cirkeldiagram och ett ytdiagram ger information baserad på vald kornighet.

Utbildning

Utbildningsavsnittet representerar "hälsan" hos en AI-agentkorpus. Vi rekommenderar att utvecklare konfigurerar 20+ träningsyttranden för varje avsikt/artikel i sina AI-agenter. I det här avsnittet visas alla artiklar/avsikter i en korpus som enskilda rektanglar där färgen och den relativa storleken på varje rektangel indikerar vilka träningsdata artikeln/avsikten innehåller. Ju närmare en avsikt är vit, desto mer träningsdata behövs för att din AI-agents noggrannhet ska förbättras.

Svaren

Det här avsnittet ger utvecklarna en detaljerad bild av vad användarna frågar om och hur ofta de frågar det. Den ger en grafisk representation av de mest populära artiklarna för AI-agenter för att svara på frågor och svarsmallar för AI-agenter för att utföra åtgärder.

Kurering

Ger en visuell sammanfattning av hur många kureringsproblem som har uppstått varje dag och hur många av dem som har lösts av AI-agentutvecklarna.

Integrera AI-agenter

I det här avsnittet beskrivs hur du integrerar AI-agenter med både röstkanaler och digitala kanaler för att hantera kundkonversationer.

Integrera AI-agenter med röstkanaler och digitala kanaler

När du har skapat och konfigurerat dina AI-agenter i Webex AI Agent-plattformen är nästa steg att integrera dem med röstkanaler och digitala kanaler. Denna integration gör det möjligt för AI-agenterna att hantera både röstbaserade och digitala konversationer med dina kunder, vilket ger en sömlös och interaktiv användarupplevelse.

Mer information finns i artikeln Integrera AI-agenter med röstkanaler och digitala kanaler.

Hantera AI-agentrapporter

I det här avsnittet beskrivs översikten över AI-agentrapporter, rapporttyper, skapande av AI-agentrapporter och rapportleveranslägen.

Förstå AI-agentrapporter

Med rapportfunktionen kan du generera eller schemalägga (generera periodiskt) specifika rapporter från de tillgängliga rapporttyperna och ta emot dem via tillgängliga leveranssätt. Dessa rapporter kan ge värdefull information om användarbeteende, användning, engagemang, produktprestanda och så vidare. Du kan få önskad information levererad till deras e-post, SFTP sökväg eller S3-bucket. Du kan välja typ av rapport från en lista med färdiga rapporter och även välja om du vill generera en engångsrapport direkt eller med jämna mellanrum.

När du öppnar menyn Rapporter från det vänstra navigeringsfönstret visas följande flikar:

Konfigurera – På den här fliken visas alla rapporter som för närvarande är aktiva och som genereras regelbundet. Följande information är tillgänglig för listan över rapporter:
- Aktiv – Om en användare fortfarande prenumererar på rapporten.
- AI-agent – namnet på AI-agenten som är associerad med rapporten.
- Rapporttyp – Den färdiga rapporttyp som du prenumererar på.
- Frekvens – Det intervall under vilket du tar emot rapporten.
- Senaste rapport genererad – Den senaste rapporten som skickades ut.
- Nästa schemalagda datum – Nästa datum då rapporten skickas ut.
Historik – På den här fliken visas all historisk information för de rapporter som skickats till dags dato. Klicka på en rapport på den här sidan om du vill redigera konfigurationen av rapporterna.

Du kan klicka på ikonen Hämta under kolumnen Åtgärder om du vill hämta dessa historikrapporter.

Rapporter på begäran som visas på fliken Historik är tillgängliga för hämtning först när rapportgenereringen är klar.

Skapa en AI-agentrapport

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	Klicka på Rapporter i det vänstra navigeringsfältet.
3	Klicka på +Ny rapport.
4	Ange följande information när du skapar och konfigurerar rapporten: AI-agent – namnet på AI-agenten som är kopplad till rapporten. Du kan visa alla AI-agenter för att svara på frågor och utföra uppgifter i det här programmet. Rapporttyp – Den fördefinierade rapporttyp som du vill prenumerera på. Om du väljer AI-agenten för att svara på frågor i AI-agenten visas tre olika typer av rapporter: i) Sammanfattning av användning och beteende, ii) Meddelandeutskrift och iii) Curation-problem. Utdataformat – Det format som rapporten du prenumererar på genereras i och skickas till det konfigurerade leveransläget. Möjliga format: I) csv och ii) xlsx. Välj ett av följande två alternativ och relevanta inställningar för den typ av rapporter som du vill generera: Generera nu – Ange startdatum och slutdatum för en rapport på begäran. Schemalagd rapport – schemalägg frekvens, tid, tidszon och startdatum för en rapport. När den här rapporten har skapats kan du använda växlingsknappen Aktivera rapport som läggs till i rapporten. Du kan aktivera eller inaktivera den här växlingsknappen senare om du vill ta emot eller stoppa rapporten med den schemalagda frekvensen. Leveransläge – se avsnittet Leveranssätt för mer information.

Rapporttyper för AI-agent

Du kan välja från en lista med färdiga rapporter baserat på den valda AI-agenttypen. I det här avsnittet beskrivs dessa rapporttyper, de blad som ingår i varje rapport och de kolumner som är tillgängliga i varje blad.

AI-agent för att besvara frågor rapporttyp

Det finns tre olika rapporttyper tillgängliga för en AI-agent som besvarar frågor i programmet. Med hjälp av olika rapporttyper kan du användas för att förstå AI-agentens användningssammanfattning, beteende, vad användarna frågar och hur AI Agent svarar på frågorna. Du kan också visa meddelanden som har slutat som problem i curation.

Användningsbeteende och sammanfattning

I det här avsnittet visas AI-agentsammanfattningen med hur ofta artiklar och kategorier anropas. Du kan visa sammanfattning, kategorier och artikelinformation på en separat flik i rapporterna:

Tabell 1. Information om fliken Sammanfattning
Fält	Beskrivning
AI-agentnamn	Namnet på AI-agenten.
Totalt antal konversationer	Totalt antal konversationer/sessioner som hanteras av AI-agenten.
Konversationer med minst ett användarmeddelande	Konversationer eller sessioner där användarna har bidragit med minst en inmatning.
Totalt antal mänskliga meddelanden	De meddelanden som slutanvändarna skickar till AI-agenten.
Totalt antal svar från AI-agenter	Totalt antal meddelanden som AI-agenten skickar till slutanvändare.
Totalt antal delmatchningar	Fall där det fanns viss tvetydighet om användarens meddelande och AI-agenten svarade med flera avsikter som alternativ.
Konversationer skickade till agent	Totalt antal konversationer som överlämnas till en mänsklig agent.
Totalt antal röster	Totalt antal AI-agentsvar som röstades upp av kunder.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal AI-agentsvar som nedröstades av kunder.

Tabell 2. Information om kategorifliken
Fält	Beskrivning
Kategorinamn	Namnet på kategorin som konfigurerats i AI-agenten.
Konversationer för kategorin	Antalet konversationer eller sessioner där en artikel som tillhör den här kategorin upptäcktes.
Totalt antal svar	Antalet gånger en artikel som tillhör denna kategori upptäcktes.
Totalt antal röster	Antalet gånger ett svar från den här kategorin röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antalet gånger ett svar från den här kategorin röstades ned.

Tabell 3. Information om artikelfliken
Fält	Beskrivning
Artikelnamn	Namnet på artikeln (standardvarianten) som har konfigurerats i AI-agenten.
Artikel kategori	Den kategori som den här avsikten tillhör.
Konversationer för artikeln	Antalet konversationer eller sessioner där den här artikeln upptäcktes.
Totalt antal svar	Antalet gånger där den här artikeln upptäcktes.
Totalt antal röster	Antalet gånger svaret för den här artikeln röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antalet gånger svaret för den här artikeln nedröstas.

Hantera transkriptioner

Visar konversationen mellan AI-agenten och kunden tillsammans med likhetspoängen. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpeln för meddelandet.
Sessions-ID	Den unika identifieraren för sessionen.
Konsument-ID	Den unika identifieraren för slutanvändaren i AI-agenten.
Meddelandetyp	AI-agentmeddelandet eller det mänskliga meddelandet.
Meddelandetext	Meddelandets innehåll.
Artikel	Identifieraren för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Kategori	Den avsikt som AI-agenten identifierat för kundens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoängen för den identifierade avsikten.
Matchad artikel 1	Avsikten som identifierats av den valda NLU-motorn.
Artikel 1 poäng	Poängen för den avsikt som identifierats.
Feedback	Användarens feedback om ett meddelande har röstats upp eller nedröstats.
Feedback kommentar	Kommentarerna som lämnas av användare när de röstar ner ett meddelande.

Problem med kurering

Visar meddelanden som hamnade i kurering som problem av olika skäl. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för användarens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i AI-agenten.
Mänskligt budskap	Det mänskliga budskapets innehåll.
AI-agentmeddelande	Innehållet i meddelandet som AI-agenten svarade med.
Orsak till problemet	Anledningen till att detta meddelande hamnar i curation.
Artikel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Kategori	Avsikt som identifierats av AI-agenten för användarens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad artikel 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Artikel 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.

AI-agent för att utföra uppgifter rapporttyp

Det finns tre olika rapporttyper tillgängliga för en AI-agent som utför uppgifter i AI Agent Builder-programmet. Som AI-agentutvecklare kan du skapa olika rapporttyper. Dessa kan användas för att förstå AI-agentens användningssammanfattning, AI-agentbeteende, vad användarna frågar och hur en AI-agent svarar på frågorna. Du kan också visa meddelanden som har slutat som problem i curation.

Användningsbeteende och sammanfattning

Visar sammanfattningen av konversationer tillsammans med avsikter och mallnycklar som har utlösts. På sammanfattningsfliken visas följande information:

Tabell 4. Fliken Sammanfattning
Fält	Beskrivning
AI-agentnamn	Namnet på AI-agenten.
Totalt antal konversationer	Totalt antal konversationer eller sessioner som hanteras av AI-agenten.
Konversationer med minst ett användarmeddelande	Konversationer eller sessioner där användarna har bidragit med minst en inmatning.
Totalt antal mänskliga meddelanden	De meddelanden som slutanvändarna skickar till AI-agenten.
Totalt antal svar från AI-agenter	Totalt antal meddelanden som AI-agenten skickar till slutanvändare.
Totalt antal delmatchningar	Fall där det fanns viss tvetydighet om användarens meddelande och AI-agenten svarade med flera avsikter som alternativ.
Konversationer skickade till agent	Totalt antal konversationer som överlämnas till en mänsklig agent
Totalt antal röster	Totalt antal AI-agentsvar som har röstats upp av användare.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal AI-agentsvar som nedröstades av användare.

Du kan också visa information om avsikter på fliken Avsikter i kalkylbladet:

Tabell 5. Fliken Avsikter
Fält	Beskrivning
Avsiktens namn	Namnet på avsikten som konfigurerats i AI-agenten.
Konversationer för avsikten	Antal konversationer eller sessioner där denna avsikt åberopades.
Totalt antal anrop	Antal gånger denna avsikt åberopades.
Totalt antal slutförda	Antal gånger alla platser samlades in och denna avsikt slutfördes.
Totalt antal röster	Totalt antal svar för det röstades upp för varje avsikt.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal svar för det nedröstades för varje avsikt.

Rapporten innehåller även mallinformation på hög nivå, till exempel:

Tabell 6. Information om mallen
Fält	Beskrivning
Mallnyckelnamn	Namnet på mallen som konfigurerats i AI-agenten.
Metod för mallnyckel	Avsikter där den här mallnyckeln används.
Konversationer för mallnyckeln	Antal gånger som denna mallnyckel skickades ut som svar.
Totalt antal svar	Antalet gånger som denna mallnyckel skickades som svar.
Totalt antal röster	Antal gånger svaret för den här mallen röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antal gånger svaret för den här mallen har röstats ned.

Avskrifter av meddelanden

Visar konversationen mellan en kund och AI-agenten tillsammans med likhetspoäng. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för användarens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i programmet.
Meddelandetyp	AI-agentmeddelande eller mänskligt meddelande.
Meddelandetext	Meddelandets innehåll.
Mallnyckel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Avsikt	Avsikt som identifierats av AI-agenten för kundens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad avsikt 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Intent 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.
Feedback	Användarfeedback om ett meddelande har röstats upp eller nedröstats.
Feedback kommentar	Kommentarer som lämnas av användare vid nedröstning av ett meddelande.

Problem med kurering

Visar meddelanden som hamnade i kurering som problem av olika skäl. Den här rapporten är endast relevant för skriptade AI-agenter. Du kan visa följande information i den här rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för kundens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i programmet.
Mänskligt budskap	Det mänskliga budskapets innehåll.
AI-agentmeddelande	Innehållet i meddelandet som AI-agenten svarade med.
Orsak till problemet	Anledningen till att detta meddelande hamnar i curation.
Mallnyckel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Avsikt	Avsikt som identifierats av AI-agenten för användarens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad avsikt 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Intent 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.

Leveranslägen för AI Agent-rapporten

I dagens datadrivna värld är effektiv och säker leverans av AI-agentrapporter avgörande för informerat beslutsfattande och operativ excellens. För att uppfylla olika organisatoriska behov erbjuder vi flera leveranssätt för AI Agent-rapporter, vilket garanterar flexibilitet, tillförlitlighet och säkerhet. Leveransalternativen inkluderar Secure File Transfer Protocol (SFTP), e-post och Amazon S3 Bucket. Varje läge är utformat för att tillgodose olika krav, oavsett om det är behovet av hög säkerhet, enkel åtkomst eller skalbara lagringslösningar. Det här dokumentet beskriver funktionerna och fördelarna med varje leveranssätt, vilket hjälper dig att välja det bästa alternativet för dina specifika behov.

SFTP

Fält	Beskrivning
Skicka rapporter till en säker plats som planerat	Aktivera detta om du vill skicka rapporterna till den säkra platsen vid den schemalagda tiden. Du kan bara ange följande information genom att aktivera den här växlingsknappen.
IP-adress	Systemets IP postadress.
Användarnamn	Användarnamnet för att komma åt rapporterna.
Lösenord	Lösenordet för att komma åt rapporterna.
Privat nyckel	Den privata nyckeln för att komma åt filerna.
Ladda upp sökväg	Sökvägen där filerna dirigeras i systemet.

E-post

Fält	Beskrivning
Schemalägg e-post för flera mottagare, avgränsade med semikolon (;)	Aktivera detta för att lägga till mottagare.
Mottagare	E-postadressen till alla mottagare som måste ta emot rapporterna vid angiven tid och frekvens.

S3 Hink

Fält	Beskrivning
Ladda upp rapporter till en S3-bucket enligt schema	Aktivera detta om du vill göra S3-fälten tillgängliga och dirigera rapporterna till den konfigurerade S3-bucketen.
ID för AWS-åtkomstnyckel	Åtkomstnyckel-ID för åtkomst till AWS-tjänster och -resurser.
AWS hemlig åtkomstnyckel	Den hemliga åtkomstnyckeln för åtkomst till AWS-tjänster och resurser.
Namn på bucket	Namnet på den bucket som rapporten dirigeras till.
Mappnamn	Namnet på mappen som skapas i S3-bucketen.

Förstå AI-efterlevnad

Det här avsnittet hjälper dig att förstå AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet

AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet

AI-produktutveckling

Alla AI-drivna funktioner på Cisco genomgår en AI-konsekvensbedömning mot våra principer för ansvarsfull AI och följer ramverket för ansvarsfull AI, utöver befintligaprocesser för säkerhet, sekretess och mänskliga rättigheter genom design.

Sekretess och säkerhet

Cisco behåller inte kundindata efter inferensprocessen, och 3:e parts modellleverantör, Microsoft, har inte åtkomst till, övervakar eller lagrar Ciscos kunddata. Mer information om funktionsspecifika datalagringspolicyer finns i Cisco Trust Portal.

Följande är listan över AI-transparensanteckningar för alla AI-funktioner:

Datakällor för utbildning och utvärdering

Ciscos 3: e parts modellleverantör, Microsoft, representerar att den inte kommer att använda kundinnehåll för att förbättra Azure OpenAI-modeller och att den inte lagrar eller behåller Cisco-kunddata i Azure-infrastrukturen.

Säkerhet och etiska överväganden

Alla generativa AI-funktioner är felbenägna, så Cisco prioriterar innehållssäkerhet för AI-funktioner genom att välja innehållsfiltrering som tillhandahålls av Azure OpenAI.

Modellutvärdering och prestanda

Cisco prioriterar AI Assistants prestanda och noggrannhet genom att involvera människor i granskning, testning och kvalitetssäkring av den underliggande modellen.

Kom igång med Webex AI Agent

Webex AI Agent är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundservice- och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter automatiserad hjälp till kunder innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i konversationer. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informativt digitala kanalinteraktioner via text och onlinechatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, får hjälp med frågor, informationshämtning och minimerar väntetider.

Funktioner i Webex AI-agent

Korrekta svar i rätt tid – ger exakta svar på kundförfrågningar i realtid.
Intelligent uppgiftskörning – Utför uppgifter baserat på kundens önskemål eller inmatningar.

Viktiga fördelar för företag

Förbättrad kundupplevelse – Ger kunderna en konversationsupplevelse i realtid.
Anpassade interaktioner – skräddarsyr svaren efter individuella kundbehov och preferenser.
Skalbarhet och effektivitet – Hanterar stora volymer kundinteraktioner utan att kräva ytterligare mänskliga agenter, vilket leder till förbättrad tillfredsställelse och minskade driftskostnader.

Förstå AI-agenttyper och exempel

Följande tabell ger en glimt av AI-agenttyper och deras funktioner:

Tabell 1. AI-agenttyper och deras kapacitet
AI-agenttyp	Syfte	Möjlighet	Beskrivning	Hur ställer jag in?
Autonom	Autonoma AI-agenter är utformade för att arbeta självständigt, fatta beslut och utföra uppgifter utan direkt mänsklig inblandning.	Utföra åtgärder	Fatta välgrundade beslut baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler. Automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.	Autonoma AI-agenter för att utföra åtgärder
Autonom		Svara på frågor	Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor.	Autonoma AI-agenter för att svara på frågor
Skript	Skriptade AI-agenter är programmerade att följa en fördefinierad uppsättning regler och instruktioner.	Utföra åtgärder	Skriptade agenter kan utföra specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade.	Skriptade AI-agenter för att utföra åtgärder
Skript		Svara på frågor	Skriptade agenter kan svara på frågor baserat på en användarskapad utbildningskorpus, som är en samling exempel och svar.	Skriptade AI-agenter för att svara på frågor

Exempel

Både autonoma och skriptade AI-agenter kan tillämpas på olika användningsfall, beroende på specifika krav och önskade funktioner. Några exempel är:

Kundtjänst – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan användas för att ge kundsupport, med autonoma agenter som erbjuder mer flexibilitet och naturlig språkförståelse.
Virtuella assistenter – Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller, eftersom de kan hantera olika uppgifter och tillhandahålla mer personliga interaktioner.
Dataanalys – Autonoma agenter kan användas för att analysera stora datauppsättningar och extrahera värdefulla insikter.
Processautomatisering – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan användas för att automatisera repetitiva uppgifter, förbättra effektiviteten och minska antalet fel.
Kunskapshantering – Autonoma agenter kan användas för att skapa och hantera kunskapslager, vilket gör information lättillgänglig för användare.

Valet mellan autonoma och skriptade AI-agenter beror på uppgifternas komplexitet, den nivå av autonomi som krävs och tillgängligheten för träningsdata.

Förutsättningar

Om du redan är kund Webex Contact Center kontrollerar du att du uppfyller följande krav:
- Webex Contact Center 2.0-innehavare.
- Webex Connect etableras för din klientorganisation.
- Röstmedieplattform är nästa generations medieplattform.
Om du inte har en Webex Contact Center-klientorganisation kontaktar du din partner för att starta en Webex Contact Center-utvärdering med nästa generations medieplattform.
Administratörer kan begära att en Webex Contact Center-utvecklarsandlåda testar AI-agenter.

Aktivering av funktioner

Den här funktionen är för närvarande i betaversion. Kunder kan registrera sig för den här funktionen på Webex betaportalen genom att fylla i deltagandeundersökningen för AI-agenter.

För närvarande är endast skriptade AI-agentfunktioner tillgängliga i betafasen.
Autonoma agenter är endast tillgängliga för utvalda kunder. Förfrågningar kan göras via din CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) eller via e-post# ask-ccai@cisco.com. Efter godkännande görs autonoma agenter tillgängliga utöver skriptade agenter för din klientorganisation.

Åtkomst Webex AI-agent

Om du vill skapa AI-agenter måste du logga in i programmet Webex AI Agent. Detta kan göras på följande sätt:

Logga in från Control Hub

Om du inte ser den Webex AI-agenten kontaktar du Cisco-supporten för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in på Control Hub med URL  https://admin.webex.com.
I avsnittet Tjänster i navigeringsfönstret väljer du Kontaktcenter.
I Snabblänkar i den högra rutan går du till avsnittet Kontaktcenter-sviten .
Klicka på Webex AI-agent för att komma åt programmet.

Systemet korsstartar Webex AI Agent-programmet på en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in i programmet.

Logga in från Webex Connect

För att få åtkomst till programmet Webex AI Agent bör du ha åtkomst till Webex Connect.

Logga in på Webex Connect-program med den klientorganisations-URL som angetts för ditt företag och dina autentiseringsuppgifter.
Som standard visas sidan Tjänster som en startsida.
 På menyn i appfältet i det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Webex AI-agenten för att komma åt programmet.
Systemet korsstartar Webex AI Agent-programmet på en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in i programmet.

Layout för startsida

Välkommen till Webex AI Agent-plattformen. När du loggar in visas följande layout på startsidan:

Navigeringsfält

Navigeringsfältet som visas till vänster ger tillgång till följande menyer:
- Instrumentpanel – Visar en lista över AI-agenter som användaren har åtkomst till, enligt företagsadministratörens beviljande.
- Kunskap – Visar den centrala kunskapsdatabasen eller kunskapsbasen, som fungerar som hjärnan där autonoma AI-agenter kan svara på kundfrågor.
- Rapporter – Visar en lista över fördefinierade AI-agentrapporter av olika typer. Du kan generera eller schemalägga rapporter enligt dina affärsbehov.
- Hjälp – Ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI-agenter i hjälpcentret för Webex.
Användarprofil
I menyn Användarprofil kan du visa din profilinformation och logga ut från programmet.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentklientorganisationen, som endast är tillgänglig för administratörer med fullständig administratörsåtkomst.
- Fliken Översikt innehåller följande information:
  - Företagsidentifierare – innehåller Webex organisations-ID, CPaaS-organisations-ID och prenumerations-ID för företaget. Detta är tillgängligt för företag med Webex Contact Center-integrering för motsvarande Webex Connect-klientorganisation.
  - Profilinställningar – Innehåller företagsnamn, unikt företagsnamn och logotypens webbadress.
  - Inställningar för global agent – Gör det möjligt att välja standardagent för röstkanal för hantering av reservscenarier.
  - Sammanfattning av datalagring – ger en sammanfattning av datalagringsperioderna för företaget.
- På fliken Teammates kan du visa och hantera listan över teammedlemmar som har åtkomst till programmet. Varje användare tilldelas en roll som avgör vilka åtgärder de kan utföra baserat på beviljade behörigheter.

Lär känna din instrumentpanel

På instrumentpanelen representeras AI-agenterna av kort som visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterad av, senast uppdaterad och motorn som används för att träna agenten.

Uppgifter på AI-agentkort

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa följande alternativ:

Förhandsgranskning – Klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenten.
Ellipsikon – Klicka på den här ikonen om du vill utföra följande uppgifter:
- Kopiera förhandsgranskningslänk – Kopiera förhandsgranskningslänken för att klistra in den på en ny flik och förhandsgranska AI-agenten i chattwidgeten.
- Kopiera åtkomsttoken – Kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att anropa agenten via API:er.
- Exportera – exportera AI-agentinformationen (i JSON-format) till den lokala mappen.
- Ta bort – Ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- Fäst AI-agenten på den första positionen på instrumentpanelen eller lossa om du vill flytta tillbaka den till sin tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent med hjälp av alternativet + Skapa agent längst upp till höger på instrumentpanelen. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

Information om hur du skapar skriptade och autonoma AI-agenter finns i följande avsnitt:

Skriptad AI-agent för att svara på frågor
Skriptad AI-agent för att utföra åtgärder
Autonom AI-agent för att svara på frågor
Autonom AI-agent för att utföra åtgärder

Importera fördefinierad AI-agent

Du kan importera en fördefinierad AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Kontrollera först att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till den lokala mappen. Följ dessa steg för att importera den:

Klicka på Importera agent.
Klicka på Ladda upp för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporterats från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du AI-agentnamnet.
(Valfritt) Redigera den systemgenererade unika identifieraren i system-ID :t.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent-plattformen och är tillgänglig på instrumentpanelen.

Sök nyckelord

Plattformen ger robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan utföra nyckelordssökning med hjälp av agentnamnet. Ange agentnamnet eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom nyckelordssökning kan du förfina sökresultaten genom att filtrera baserat på typen av AI-agent. Välj ett av agenttypfiltren i listrutan – Manus, Autonomt och Alla.

Hantera kunskapsbasen

En kunskapsbas är en central databas med information för de LLM-drivna autonoma AI-agenterna (Large Language Model). De autonoma AI-agenterna utnyttjar avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera människoliknande text. Dessa AI-agenter tränar på stora mängder data, vilket gör det möjligt för dem att ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. I kunskapsbaser lagras de data som krävs för att de autonoma AI-agenterna ska fungera.

Så här kommer du åt kunskapsbasen:

Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
I instrumentpanelen klickar du på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret. Sidan Kunskapsbaser visas.
Du kan hitta en kunskapsbas baserad på följande kriterier:
- Kunskapsbasens namn
- Typ av kunskapsbas
- Kunskapsbaser som uppdateras mellan angivna datum
- Kunskapsbaser som skapats mellan angivna datum
- Klicka på Återställ alla om du vill återställa sökkriterierna.
Du kan också skapa en ny kunskapsbas. Information om hur du skapar en ny kunskapsbas finns i Skapa kunskapsbas för AI-agenter.

Skapa kunskapsbas för AI-agenter

1	I instrumentpanelen klickar du på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret.
2	På sidan Kunskapsbaser klickar du på knappen +Skapa kunskapsbas i det övre högra hörnet.
3	På sidan Skapa kunskapsbas anger du följande information: Kunskapsbasnamn – Ange ett namn för kunskapsbasen. Beskrivning – Ge en kort beskrivning av kunskapsbasen.
4	Klicka på Skapa. Systemet skapar en kunskapsbas med det angivna namnet.
5	På fliken Filer : Dra och släpp filerna i kunskapsbasen. Alternativt kan du klicka på Lägg till fil för att lägga till en fil. Systemet stöder följande filformat: PDF, docx, data via kabel, txt, xlsx, xls och CSV. Storleken på varje fil får inte överstiga 2 MB. När du har lagt till filerna klickar du på Bearbeta filer för att bearbeta filen. När du är klar listar systemet filen under fliken Filer .
6	På fliken Dokument : Klicka på +Skapa dokument om du vill skapa egna knowledge base-dokument. Ange dokumentnamnet på sidan Skapa dokument . Använd textredigeraren för att lägga till nödvändig information och formatera texten efter behov. Markera Lägg till i befintlig kategori om du vill lägga till dokumentet i den befintliga kategorin. Du kan också välja att lägga till i ny kategori och skapa en ny kategori. Klicka på Spara. Du kan också klicka på + Lägg till kategori för att definiera kategorier och lägga till dokumenten under motsvarande kategori. Markera önskat dokument i den vänstra rutan och klicka på Webbförhandsgranskning för att förhandsgranska dokumentet.
7	Gå till fliken Information . Du kan visa och spåra information om de filer som du har laddat upp och dokument som du har skapat. Klicka på ikonen Redigera om du vill redigera kunskapsbasfilerna. Redigera namnet på filen om det behövs. Du kan också ta bort befintliga filer och lägga till nya filer. Klicka på ikonen Ta bort om du vill ta bort kunskapsbasen helt.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten för att besvara frågor.

Konfigurera autonoma AI-agenter

Autonoma AI-agenter arbetar oberoende utan direkt mänsklig inblandning. Dessa agenter använder avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera data, lära av sin miljö och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål. I det här avsnittet beskrivs de två primära funktionerna i autonom AI-agent.

Autonom AI-agent för att utföra uppgifter

De autonoma AI-agenterna kan utföra olika uppgifter, inklusive:

Natural Language Processing (NLP) - Förstå och svara på mänskligt språk på ett naturligt och konversationsmässigt sätt.
Beslutsfattande – Gör välgrundade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Skapa en autonom AI-agent för att utföra åtgärder

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Filtrera AI-agenttypen som Autonom. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Autonom.
6	I avsnittet Vad är agentens huvudfunktion klickar du på Utför åtgärder.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj AI-motorn i listrutan. Standardmotorn för AI är Nova. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för metodtips och exempel.
9	Klicka på Skapa. Den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera fördefinierad AI-agent

Nästa steg

Uppdatera profilen för den autonoma AI-agenten.

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att utföra åtgärder.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till fliken Inställningar > Profil och konfigurera följande information:

Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs.
System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs.
Agentens mål – Redigera AI-agentens mål om det behövs. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
Instruktioner – Ange anvisningarna för AI-agenten. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs.
AI-motor – Uppdatera AI-motorn om det behövs.
Välkomstmeddelande – Det standardvälkomstmeddelande som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta om det behövs.

3

Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Lägg till nödvändiga åtgärder i AI-agenten.

Lägga till åtgärder i autonom AI-agent

De autonoma AI-agenterna för att utföra åtgärder är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Till exempel i en restaurang finns det ett behov av att automatisera matorderintaget online. För att utföra uppgiften kan du skapa en autonom AI-agent som utför följande åtgärder:

Få nödvändig information från kunden.
Överför informationen till önskat flöde.

Den autonoma AI-agenten som utför åtgärder fungerar på följande byggstenar:

Åtgärd – En funktion som gör att AI-agenten kan ansluta till externa system för att utföra komplexa uppgifter.
Entitet eller plats – Representerar ett steg i uppfyllandet av användarens avsikt. Slotfyllning innebär att ställa specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikt baserat på yttranden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd. Definiera indataenheterna som en del av platsfyllningen.
Uppfyllelse – Avgör hur AI-agenten slutför åtgärden. Som en del av uppfyllelsen definierar du utdataenheterna för den autonoma AI-agenten för att generera svaret i ett visst format. Systemet skickar utdataenheterna till flödet för att fortsätta med åtgärden och slutföra uppgiften.

1

På fliken Åtgärd klickar du på +Ny åtgärd.

2

På sidan Lägg till en ny åtgärd anger du följande information:

Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel,Boka biljetter.
Åtgärdsbeskrivning – Ge en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt.
Åtgärdens omfattning – Välj åtgärdens omfattning i listrutan. Följande alternativ är tillgängliga:
- Klicka på Platsfyllning för att konfigurera de indataenheter som krävs för platsfyllning. Om du väljer platsfyllning kan du inte konfigurera distributionsdetaljerna.
- Klicka på Platsfyllning med uppfyllelse för att konfigurera de indataenheter som krävs för platsfyllning och även definiera detaljerna för åtgärdens uppfyllelse.
Agentöverlämning är standardåtgärden som är aktiverad som standard. Använd växlingsalternativet för att inaktivera agentöverlämning.

Nästa steg

Du kan antingen konfigurera fack eller konfigurera fack och definiera uppfyllelse beroende på vilket åtgärdsomfång som valts.

Konfigurera platsfyllning

Platsfyllning innebär att du lägger till de indataenheter som krävs för AI-motorn. I avsnittet Platsfyllning på sidan Åtgärder lägger du till indataentiteterna:

Du kan lägga till entiteterna en i taget i tabellformat.
Du kan också använda JSON-filen och definiera entiteterna. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat .

Lägga till indataenheter i tabellformat

1	Om du vill lägga till en indataentitet klickar du på +Ny indataentitet.
2	På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på indataenheten. Enhetstyp – välj enhetens datatyp. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatorisk om du vill göra entiteten obligatorisk.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till indataentiteten. Du kan lägga till så många indataentiteter som du behöver.
4	Använd alternativet Kontroller för att utföra följande åtgärder på entiteten: Klicka på ikonen Redigera om du vill redigera de tillagda inmatningsentiteterna. Klicka på ikonen Ta bort om du vill ta bort entiteten.

Lägga till entiteter med JSON-redigeraren

Du kan lägga till indataentiteter och utdataentiteter med JSON-redigeraren. I JSON-redigeringsvyn måste entiteterna definieras i ett strukturerat JSON-format.

Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Parameterstruktur för indata

Ingångsparametrarna måste följa följande struktur:

type – datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid "objekt" för att beteckna att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

properties – Ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och dess associerade metadata.

required – En matris med strängar med namnen på parametrar som är obligatoriska.

Egenskaper Objekt

Varje nyckel i egenskapsobjektet representerar en indataenhet/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata ska alltid innehålla följande nyckelord:

type – parameterns datatyp. De tillåtna typerna är:
- string – Textdata.
- heltal – numeriska data utan decimaler.
- tal – numeriska data som kan innehålla decimaler.
- booleskt – Sant/falskt-värden.
- array – En lista med objekt som vanligtvis är av samma typ.
- object – En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning – En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå syftet med och användningen av parametern. En beskrivning som är kortfattad och överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning rekommenderas för bättre noggrannhet.
Validering verkställs endast av plattformen för "typ". "Beskrivning" tillämpas inte för alla entiteter, men vi rekommenderar starkt att den läggs till. Andra användbara nyckelord för entitetsmetadata är:
- enum – I uppräkningsfältet visas möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som endast ska acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- pattern – Mönsterfältet används tillsammans med strängtyper för att ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är särskilt användbart för validering av specifika format, till exempel telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel – I fältet exempel finns ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data som förväntas och kan vara särskilt användbart för tolkning och validering.

Det finns andra nyckelord som kan göra enhetsdefinitionen mer exakt och robust. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Det unika användarnamnet för kontot.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Lösenordet för kontot.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "E-postadressen för kontot.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "födelsedatum": { "type": "string", "description": "Användarens födelsedatum.", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Om användaren vill få nyhetsbrev.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferred notification method.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "Lista över roller som tilldelats användaren.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["användarnamn", "lösenord", "e-post"] }

Det här exemplet innehåller följande entiteter:

username – En strängtyp med begränsning för minsta och högsta längd.
password – En strängtyp med en minimilängd och ett visst format (lösenordet anger att den ska hanteras säkert).
e-post – en strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum – En strängtyp med exempel som anger datumets format.
preferences – En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och meddelanden), inklusive en boolesk med ett standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roles – En matristyp där varje objekt är en sträng som är begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i matrisen "obligatoriskt".

I det här exemplet har entiteterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer konsekvent struktur och namngivningskonvention. Följ dessa metodtips för att skapa väldefinierade entiteter som är enkla för AI-motorn att tolka och framtvinga.

Definiera uppfyllelse

1	Definiera distributionsdetaljerna för implementering av AI-agenten i ett kontaktcenter. Ange följande information: Välj en metod för uppfyllelse – Välj flödet. Välj en flödesbyggare – Välj önskad flödesbyggare. URL för Flow webhook – ange webhook-URL:en. Mer information finns i Inkommande webhooks. Tjänstnyckel – Ange information om servicenyckeln.
2	Konfigurera utdataentiteterna så att AI-agenten genererar resultatet i ett format som kan förstås av flödet.
3	Om du vill lägga till en utdataentitet klickar du på +Ny utdataenhet. På skärmen Lägg till en ny utdataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på utdataenheten. Enhetstyp – välj enhetens datatyp. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att beskrivningen är tydlig och korrekt. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatoriskt om du vill göra detta till en obligatorisk enhet. Du kan också använda en JSON-fil för att lägga till utdataentiteterna. Mer information finns i Lägga till entiteter med JSON-redigeraren .
4	Klicka på Lägg till för att lägga till utdataentiteten. Du kan lägga till så många utdataenheter som du behöver.
5	Använd alternativet Kontroller för att utföra följande åtgärder på entiteten: Klicka på ikonen Redigera om du vill göra ändringar i entiteten. Klicka på ikonen Ta bortom du vill ta bort entiteten.
6	Klicka på Lägg till för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Klicka på Förhandsgranska för att förhandsgranska AI-agenten. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent. Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

När du har konfigurerat AI-agenten:

Information om hur du visar AI-agentprestanda finns i Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics.
Information om sessioner och historik finns i Visa autonoma AI-agentsessioner och historik.

Autonoma AI-agenter för att svara på frågor

Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor. Den här funktionen är användbar i scenarier där agenten behöver:

Ge kundsupport – svara på vanliga frågor, felsök problem och vägled kunder genom processer.
Erbjud teknisk hjälp – ge expertråd om specifika ämnen eller områden.

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen. Mer information finns i Hantera kunskapsbaser.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Autonom. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Autonom.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Svara på frågor.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj önskad AI-motor i listrutan. Standardmotorn för AI är Nova. För röstbaserad förhandsgranskning väljer du Vega. Mer information finns i Röstbaserad förhandsgranskning . Kunskapsbas – Välj den kunskapsbasfil som krävs i listan över tillgängliga kunskapsbaser. Du kan inte mappa den valda kunskapsbasen till andra AI-agenter. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
9	Klicka på Skapa. Den autonoma AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Uppdatera profilen för den autonoma AI-agenten.

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till fliken Inställningar > Profil och konfigurera följande information:

Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs.
System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs.
Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
URL för agentprofilbild – redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från.
AI-motor – Välj önskad AI-motor i listrutan.
Välkomstmeddelande – Ange välkomstmeddelandet som AI-agenten ska använda för att starta interaktionen.
Tillåt överlämning av agent – Aktivera växlingsalternativet för att överföra konversationen till en mänsklig agent när en kund vill prata med en agent.

3

Klicka på Spara ändringar för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för AI-agenten.

Konfigurera kunskapsbasen

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor.

1	På sidan Instrumentpanel väljer du den AI-agent som du har skapat.
2	Gå till fliken Knowledge Base .
3	Välj den kunskapsbas som krävs i listrutan.
4	Klicka på Spara ändringar för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Klicka på Förhandsgranska för att förhandsgranska AI-agenten. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent.

När du har konfigurerat AI-agenten:

Information om hur du visar AI-agentprestanda finns i Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics.
Information om sessioner och historik finns i Visa autonoma AI-agentsessioner och historik.

Visa autonom AI-agentsession och historik

Du kan visa sessions- och historikinformation för var och en av de autonoma AI-agenter som du har skapat. På sidan Sessioner visas information om sessioner som etablerats med constomererna. På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten.

Sessioner

På sidan Sessioner finns ett omfattande register över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. Så här navigerar du till sidan Sessioner :

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa sessionsinformation för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Sessioner.

Sidan Sessioner visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Den här informationen är användbar för att granska, analysera och förbättra AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessioner/rum som skapats för AI-agenten. Tabellen sidnumreras om det finns fler rader än vad som ryms på en skärm. Vilket som helst av fälten i tabellen kan sorteras eller filtreras med hjälp av avsnittet Förfina resultat till vänster. Fälten som finns representerar följande information om en viss session:

Sessions-id – unikt rums-id eller sessions-id för en konversation.
Konsument-ID – ID för konsumenten som interagerade med AI-agenten.
Kanaler – Kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterad vid – Tidpunkt då rummet stängdes.
Rumsmetadata – Innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Dölj testsessioner – Om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan med livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – för att filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agenten överlämnas visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – för att filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – För att filtrera de nedröstade sessionerna.
Klicka på en rad i sessionstabellen om du vill se en detaljerad vy över sessionen. Låsikonen indikerar att sessionen är låst och måste dekrypteras. Du måste ha behörighet att dekryptera sessionen. Om växlingsknappen Dekryptera åtkomst är aktiverad kan du komma åt alla sessioner med knappen Dekryptera innehåll . Den här funktionen gäller dock bara när Avancerat dataskydd har angetts till sant eller aktiverats för klientorganisationen.

Historik

På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten. Så här visar du historiken för en viss agent:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa historiken för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Historik.

Sidan Historik visas med följande flikar:

Granskningsloggar – Klicka på fliken Granskningsloggar om du vill visa de ändringar som gjorts i AI-agenterna.
Modellhistorik – Klicka på fliken Modellhistorik för att visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder.

Granskningsloggar

På fliken Granskningsloggar spåras de ändringar som gjorts i den autonoma AI-agenten. Du kan visa information om ändringarna under de senaste 35 dagarna. På fliken Granskningsloggar visas följande information:

Användare med administratörs- eller AI-agentutvecklarroller har bara åtkomst till fliken Granskningsloggar . Användare med anpassade roller som har behörigheten Hämta granskningslogg kan också visa granskningsloggarna.

Uppdaterad vid – Data och tidpunkt för ändringen.
Uppdaterad av – namnet på användaren som införlivade ändringen.
Fält – Det specifika avsnitt i AI-agenten där ändringen gjordes.
Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med sökalternativen Uppdaterad av, Fält och Beskrivning . Du kan sortera loggarna baserat på fälten Uppdaterad på och Uppdaterad efter .

Modellhistorik

Fliken Modellhistorik är endast tillgänglig för den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder.

När du publicerar den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder sparas en version av den autonoma AI-agenten som är tillgänglig på fliken Modellhistorik . Du kan visa de olika versionerna av AI-agenten på fliken Modellhistorik .

Modellbeskrivning – En kort beskrivning av AI-agentens version.
AI-motor – AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Uppdaterad den – Datum och tid då versionen skapades.
Åtgärder – Gör att du kan utföra följande åtgärder på AI-agenten
- Läs in – Alla ändringar på AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Exportera – Använd för att exportera AI-agenten.

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, redigerar och distribuerar agenten. Du kan starta förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort visas förhandsgranskningsalternativet för AI-agenten. Klicka här om du vill starta förhandsversionen av AI-agenten.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna. Knappen Förhandsgranska är alltid synlig i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När en förhandsgranskning har startats och sedan minimerats skapas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan och kan användas för att enkelt starta om förhandsgranskningsläget.

Webex AI Agent ger också ett delbart förhandsgranskningsalternativ. Klicka på menyn i det övre högra hörnet och välj alternativet Kopiera förhandsgranskningslänk . Förhandsgranskningslänken kan delas med testare eller konsumenter av AI-agenten.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsgranskningswidgeten öppnas längst ned till höger på skärmen. Användare kan ange yttranden (eller sekvenser av yttranden) för vilka AI-agentens svar måste kontrolleras. Med den här funktionen kan utvecklaren se till att AI-agenten svarar som förväntat.

Förhandsgranskningswidgeten kan maximeras. Det finns andra användbara funktioner som att tillhandahålla konsumentinformation och initiera flera rum för att testa AI-agenten.

Delbar förhandsgranskningswidget

Den delbara förhandsgranskningswidgeten gör det möjligt för AI-agentutvecklare att dela sin AI-agent med intressenter och konsumenter på ett presentabelt sätt utan att behöva utveckla ett anpassat användargränssnitt för att visa AI-agenten. Som standard återger den kopierade förhandsgranskningslänken AI-agenten med telefonhölje. Utvecklare kan göra några snabba anpassningar genom att ändra vissa parametrar i förhandsgranskningslänken. De två viktigaste anpassningarna är:

Widgetfärg – genom att lägga till parametern brandColor på länken. Användare kan definiera enkla färger med färgnamn eller använda hex-kod.
Telefonhölje – Genom att ändra värdet på parametern phoneCasing i länken. Detta är inställt på true som standard och kan inaktiveras genom att göra det false.

Exempel på förhandsgranskningslänk med dessa parametrar:? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<Ange en färgs hexadecimala värde i formatet '_XXXX'>.

Röstbaserad förhandsgranskning

Autonom AI-agent för att svara på frågor stöder röstbaserad förhandsgranskning. Så här aktiverar du det här alternativet:

Välj AI-agenten på instrumentpanelen .
Navigera till Inställningar > profil.
1. I listrutan AI Engine väljer du Vega.
Klicka på Spara ändringar.

Knappen Förhandsgranska uppdateras med en mikrofonikon för röstbaserad förhandsgranskning. Klicka på knappen Förhandsgranska . Röstförhandsgranskningswidgeten visas:

Användaren måste aktivera mikrofonåtkomst för att kunna använda den här funktionen.

Röstförhandsgranskningswidgeten innehåller följande funktioner för användarna:

Start-knappen för att starta förhandsgranskningen.
Live-transkription När röstförhandsgranskningen pågår visas en live-transkription av konversationen i widgeten.
Avsluta samtal för att avsluta konversationen.
Stäng av ljudet om du vill stänga av ljudet.

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics

Avsnittet AI-agentanalys ger en grafisk representation av nyckelmåtten för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Så här genererar du analyser för den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten på instrumentpanelen .
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

I det första avsnittet visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Det andra avsnittet visar statistik om användarna. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare.

I det tredje avsnittet visas AI-agentsvaren och agentöverlämningarna

Konfigurera skriptad AI-agent

I det här avsnittet beskrivs hur du konfigurerar och hanterar skriptade AI-agenter på Webex AI-agentplattform, så att de ger korrekta svar på användarfrågor och utför automatiserade uppgifter effektivt.

Skriptad AI-agent för att utföra uppgifter

Skriptad AI-agent utökar agentbyggnadsfunktionerna utan kod i Webex AI-agentplattform. Skriptad AI-agent möjliggör konversationer med flera svängar där den kan få relevanta data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Kör enkla kommandon – följ instruktionerna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbetar data – manipulera och transformera data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – kommunicera med och kontrollera andra lösningar.

Skapa en skriptad AI-agent för att utföra åtgärder

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på + Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent skapar du en ny AI-agent från grunden. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Skriptad. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Börja från början och sedan på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du? klickar du på Skript.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion? klickar du på Utför åtgärder.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – Det här är den systemgenererade unika identifieraren. Du kan också redigera det här fältet. AI-motor – Välj AI-motorn i listrutan.
9	Klicka på Skapa. Den skriptade AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

När du har skapat en AI-agent kan du skapa entiteter, lägga till avsikter och definiera svar.

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På sidan Instrumentpanel väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Gå till Settings > Profile och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – redigera AI-agentens system-ID om det behövs. URL för agentprofilbild – redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Beskrivning – Ange information om den här AI-agenten. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill att AI-agenten ska be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Skriv ett meddelande som visas om det uppstår fel under chatten med AI-agenten.
4	Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Hantera entiteter

Entiteter är byggstenarna i konversationer. De är de viktigaste elementen som AI-agenter extraherar från användaryttranden. De representerar specifik information, till exempel produktnamn, datum, kvantiteter eller någon annan viktig grupp av ord. Genom att effektivt identifiera och extrahera enheter kan AI-agenter bättre förstå användarens avsikt och ge mer exakta och relevanta svar.

Typer av entiteter

Webex AI Agents erbjuder 11 fördefinierade entitetstyper för att samla in olika typer av användardata. Du kan också skapa någon av följande anpassade entiteter.

Anpassade entiteter

Dessa entiteter är konfigurerbara och gör det möjligt för utvecklare att samla in användningsfallsspecifik information. De används för sådant som inte omfattas av systemenheter.

Anpassad lista – definiera listor med förväntade strängar för att samla in specifika datapunkter som inte täcks av fördefinierade enheter. Du kan lägga till flera synonymer för varje sträng. Till exempel en enhet med anpassad pizzastorlek.
Regex – använd reguljära uttryck för att identifiera specifika mönster och extrahera motsvarande data. Till exempel ett telefonnummer regex (till exempel 123-123-8789).
Siffror – samla in numeriska inmatningar med fast längd med hög noggrannhet, särskilt i röstinteraktioner. I icke-röstinteraktioner används det som ett alternativ till entitetstyperna Custom och Regex. Om du till exempel vill identifiera ett femsiffrigt kontonummer måste en längd på fem definieras.
Alfanumeriskt – samla in kombinationer av bokstäver och siffror, vilket ger korrekt igenkänning för både röstinmatningar och andra inmatningar.
Fritext – samla in flexibla datapunkter som är svåra att definiera eller validera.
Kartplats (WhatsApp) – extrahera platsdata som du delar på WhatsApp-kanalen.

Systementiteter

Enhetens namn	Beskrivning	Exempel på inmatning	Exempel på utdata
Datum	Tolkar datum på naturligt språk till ett standarddatumformat	"Juli nästa år"	01/07/2020
Tid	Tolkar tid på naturligt språk till ett standardtidsformat	5 på kvällen	17:00
E-post	Identifierar e-postadresser	Skriv till mig på info@cisco.com	info@cisco.com
Telefonnummer	Identifierar vanligt telefonnummer	Ring mig på 9876543210	9876543210
Monetära enheter	Tolkar valuta och belopp	Jag vill 20$	20$
Ordinal	Identifierar ordningstal	Fjärde av tio personer	4:e
Kardinal	Detekterar kardinalnummer	Fjärde av tio personer	10
Geolokalisering	Upptäcker geografiska platser (städer, länder etc.)	Jag badade i Themsen i London, Storbritannien	London, Storbritannien
Personnamn	Identifierar vanliga namn	Bill Gates från Microsoft	Bill Gates
Antal	Identifierar mätningar, som av vikt eller avstånd	Vi är 5 km från Paris	5 km
Varaktighet	Identifierar tidsperioder	1 veckas semester	1 vecka

Skapade entiteter kan redigeras från fliken entiteter. Om du länkar entiteter till en avsikt kommenteras dina yttranden med identifierade entiteter när du lägger till dem.

Entitetsroller

När en entitet behöver samlas in flera gånger inom en enda avsikt blir entitetsroller nödvändiga. Genom att tilldela distinkta roller till samma entitet kan du vägleda AI-agenten i att förstå och bearbeta användarindata mer exakt.

Om du till exempel vill boka ett flyg med mellanlandning kan du skapa en flygplatsenhet med tre roller: ursprung, destination och mellanlandning. Genom att kommentera träningsyttranden med dessa roller kan AI-agenten lära sig de förväntade mönstren och smidigt hantera komplexa bokningsförfrågningar.

Entitetsroller stöds endast för Mindmeld (anpassade enheter och systementiteter) och Rasa (endast anpassade entiteter), administratörer måste markera kryssrutan Entitetsroller under de avancerade inställningarna i dialogrutan NLU-motorväljare.

Administratörer kan inte växla från RASA eller Mindmeld till Swiftmatch medan entitetsroller används. Roller måste tas bort från avsikter för att inaktivera entitetsrollerna från avancerade NLU-motorinställningar. Du kan skapa en entitet med entitetsroller.

Skapa en entitet med entitetsroller

Innan du börjar

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.
3	Klicka på Träning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata klickar du på fliken Entiteter .
5	Klicka på Skapa entitet.
6	I fönstret Skapa entitet anger du följande fält: Enhetsnamn – ange enhetens namn. Enhetstyp – välj alternativet Anpassad lista i listrutan. Values (Värden) – Ange ett värde för entiteten.
7	Aktivera växlingsknappen Automatiskt föreslå platsvärden till automatisk komplettering och ge alternativa förslag för den här entiteten under konversationen. Fältet Roller visas när du skapar en anpassad entitet endast om entitetsroller har aktiverats i avsnittet Avancerade inställningar i fönstret Ändra utbildningsmotor för RASA- och Mindmeld NLU-motorer.
8	Klicka på Spara. Du kan använda alternativen Redigera och Ta bort i kolumnen Åtgärder för att utföra relaterade åtgärder.

Nästa steg

När du har skapat en entitet kan du länka roller till en entitet.

Länka roller till en entitet

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
3	Klicka på Träning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata väljer du en avsikt att länka entiteter och entitetsroller. Som standard visas fliken Avsikt .
5	I avsnittet Platser klickar du på Länka entitet.
6	Välj entitetsroll för entitetsnamnet.
7	Klicka på Spara. Du kan tilldela roller till en entitet för att samla in samma entitet två gånger i en avsikt.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter utnyttjar Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Skriptade AI-agenters artiklar och utbildning för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm, vilket kräver omträning för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Prestandaskillnader kan analyseras med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att besvara frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Träning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är markerad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När alla önskade artiklar har skapats kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i Webex delbar förhandsversion av AI-agenten eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vår fortsatta strävan att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i motsats till den äldre modellen för att använda yttrandenivåvektorer och fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorer på artikelnivå blir det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter och för flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som fanns vid tidpunkten för en slutsats i sessionens avsnitt annan information .

Hantera avsikter

Avsikt är en kärnkomponent i Webex AI Agent-plattformen som gör det möjligt för AI-agenter att förstå och svara på dina indata effektivt. Den representerar en specifik uppgift eller åtgärd som du vill utföra under en konversation. AI-agentutvecklare definierar alla avsikter som motsvarar de uppgifter du vill utföra. Noggrannheten i avsiktsklassificeringen påverkar direkt AI-agentens förmåga att tillhandahålla relevanta och användbara svar. Avsiktsklassificering är processen att identifiera avsikt baserat på dina indata, så att AI-agenten kan svara på ett meningsfullt och kontextuellt relevant sätt.

Systemavsikter

Standardreservmetod – En AI-agents funktioner begränsas till sin natur av de avsikter som är utformade för att känna igen och svara på. Även om ett företag inte kan förutse alla möjliga frågor du kan ställa, kan standardåterställningsmetoden hjälpa konversationer att vara på rätt spår.
Genom att implementera en standardåterställningsmetod kan AI-agentutvecklare se till att AI-agenten hanterar oväntade frågor eller frågor som inte omfattas och omdirigerar konversationen tillbaka till kända avsikter.
AI-agentutvecklare behöver inte lägga till specifika yttranden i reservavsikten. Agenten kan utbildas i att automatiskt utlösa återställningsmetoden när den stöter på kända frågor som inte omfattas och som annars felaktigt kan kategoriseras i andra avsikter.
I en AI-bankagent kan användare till exempel försöka fråga om lån. Om AI-agenten inte är konfigurerad för att hantera lånerelaterade förfrågningar kan dessa frågor införlivas som träningsfraser inom standardreservavsikten . När en användare frågar om lån när som helst i konversationen känner AI-agenten igen frågan som faller utanför de definierade avsikterna och utlöser återställningssvaret. Detta säkerställer ett lämpligare svar.

Reservavsikten bör inte ha några luckor associerade med den.

Återställningsmetoden måste använda standardnyckeln för återställningsmallen för sitt svar.
Hjälp – Den här avsikten är utformad för att hantera användarförfrågningar om AI-agentens funktioner. När användare är osäkra på vad de kan åstadkomma eller stöter på svårigheter under en konversation söker de ofta hjälp genom att be om hjälp.
Som standard mappas svaret för hjälpavsikten till nyckeln för hjälpmeddelandemallen . AI-agentutvecklare kan dock anpassa svaret eller ändra den associerade mallnyckeln för att ge mer skräddarsydd och informativ vägledning.
Vi rekommenderar att AI-agentens kapacitet förmedlas på en hög nivå, så att användarna får en tydlig förståelse för vad de kan göra härnäst.
Prata med en agent – Med den här avsikten kan användare begära hjälp från en mänsklig agent när som helst under interaktionen med AI-agenten. När den här avsikten utlöses initierar systemet automatiskt en överföring till en mänsklig agent. Standardsvarsmallen för den här metoden är Agentöverlämning. Det finns inga användargränssnittsbegränsningar för att ändra svarsmallnyckeln, men om du ändrar den påverkas inte resultatet av den mänskliga överlämningen.

Avsikter med småprat

Alla nyskapade AI-agenter innehåller fyra fördefinierade småpratsmetoder för att hantera vanliga användarhälsningar, uttryck för tacksamhet, negativ feedback och avsked:

Hälsningsfraser
Tack
AI-agenten var inte till hjälp
Adjö

Dessa avsikter och deras motsvarande svar är tillgängliga som standard i alla AI-agenter. Du kan dock anpassa eller ta bort dem så att de överensstämmer med ditt specifika användningsfall och önskat konversationsflöde.

Skapa en avsikt

Innan du börjar

Innan du skapar en avsikt rekommenderar vi att du skapar entiteter som länkar till avsikten. Entiteterna måste slutföra uppgiften. Mer information finns i skapa entiteter.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	Välj en uppgift på sidan Dashboard.
3	Klicka på Utbildning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata klickar du på Skapa avsikt.
5	I fönstret Skapa avsikt anger du följande information: Avsiktsnamn – Ange avsiktens namn. Lägg till yttrande – lägg till en fras som utlöser avsikten och klicka på Lägg till. Om det finns några entiteter i de tillagda yttrandena kommenteras de automatiskt i yttrandena och visas i avsnittet Slots . Du kan lägga till fler entiteter som platser i en avsikt. Mer information finns i Skapa entitet med entitetsroller. Varje fack visar följande: Enhetens namn Om det krävs för att avsikten ska slutföras. Antalet nya försök som AI-agenten försöker hämta platsvärdet från användaren. Mallnyckeln
6	Markera kryssrutan Obligatorisk om enheten är obligatorisk.
7	Ange antalet återförsök som tillåts för den här platsen när den är felaktigt ifylld av konsumenten. Som standard är siffran inställd på tre.
8	Välj mallnyckeln i listrutan. Klicka på Skapa ny om du vill skapa en ny svarsmallnyckel för entiteten. Svarsinnehållet för dessa mallnycklar konfigureras i avsnittet Svar . Varje mallnyckel har ett motsvarande svar som skickas till användaren när avsikten utlöses.
9	I avsnittet Svar anger du nyckeln till den slutliga svarsmallen som ska returneras till användarna när avsikten har slutförts.
10	Aktivera växlingsknappen Återställ platser efter slutförande för att återställa platsvärdena som samlats in i konversationen när avsikten är klar. Om den här växlingsknappen är inaktiverad behåller facket de gamla värdena och visar samma svar.
11	Aktivera växlingsknappen Uppdatera platsvärden om du vill uppdatera platsvärdet under konversationen med konsumenten. Det senast ifyllda värdet i kortplatsen beaktas av AI-agenten för att bearbeta data. Om den här funktionen är aktiverad uppdateras värdena för fyllda platser när användare anger ny information för samma platstyp.
12	Aktivera växlingsknappen Ge förslag på platser om du vill ge förslag på platsfyllning och alternativa platsvärden i det slutliga svaret, baserat på användarinmatning.
13	Aktivera växlingsknappen Avsluta konversation för att stänga sessionen efter den här avsikten. Anslutnings- och röstflöden kan använda detta för att avsluta en konversation med konsumenterna.
14	Klicka på Spara. Klicka på Träna längst upp till höger på fliken Utbildning för att visa eventuella ändringar som gjorts i avsikter och entiteter. För att träna Rasa- eller Mindmeld NLU-motorer krävs minst två träningsvarianter (yttranden) per avsikt. Dessutom måste varje fack ha minst två anteckningar. Om dessa krav inte uppfylls är knappen Träna inaktiverad. En varningsikon visas bredvid den berörda avsikten för att indikera problemet. Standardåterställningsavsikten är dock undantagen från dessa krav.

Nästa steg

När en avsikt har skapats krävs viss information för att uppfylla avsikten. Länkade entiteter anger hur den här informationen hämtas från användaryttranden. Mer information finns i Länka entiteter med avsikt.

Länka entiteter med avsikt

Innan du börjar

Vi rekommenderar att entiteterna skapas och länkas innan du lägger till yttranden. Den här automatiskt kommenterar entiteterna medan yttranden läggs till.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
3	Klicka på Träning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata väljer du en avsikt att länka entiteter och entitetsroller. Som standard visas fliken Avsikt .
5	I avsnittet Platser klickar du på Länka entitet. De länkade enheterna visas i avsnittet Platser.
6	Välj entitetsroll för entitetsnamnet.
7	Klicka på Spara. När en entitet markeras som obligatorisk blir ytterligare konfigurationsalternativ tillgängliga. Du kan ange det maximala antalet gånger AI-agenten kan begära den saknade enheten innan den eskaleras eller ger ett återställningssvar. Du kan definiera mallnyckeln som ska utlösas om den nödvändiga entiteten inte tillhandahålls inom det angivna antalet återförsök. När en AI-agent har identifierat en avsikt och samlat in alla nödvändiga data (platser) svarar den med meddelandet som är associerat med den slutliga mallnyckeln som konfigurerats för avsikten. Om du vill starta en ny konversation eller hantera efterföljande avsikter utan att överföra tidigare data måste växlingsknappen Återställ platser efter slutförande vara aktiverad. Den här inställningen rensar alla identifierade entiteter från konversationshistoriken, vilket säkerställer en nystart för varje ny interaktion.

Generera träningsdata

Du måste manuellt lägga till träningsdata i deras avsikter för att få AI-agenten att arbeta med en rimlig noggrannhet. Träningsdata består av olika sätt på vilka du kan åberopa samma avsikt. Du kan lägga till minst 15–20 varianter för varje avsikt för att förbättra dess noggrannhet. Att skapa denna träningskorpus manuellt kan vara tråkigt och tidskrävande. Du kan bara lägga till några få varianter eller bara lägga till nyckelord som varianter i stället för meningsfulla meningar. Detta kan undvikas genom att generera träningsdata för att komplettera dina befintliga.

Följ stegen nedan för att generera träningsdata:

Ange avsiktsnamnet och ett exempelyttrande.
Klicka på Generera.
Ge en kort beskrivning av avsikten att vägleda AI:n.
Ange önskat antal varianter och kreativitetsnivån för de AI-genererade förslagen.

Att generera många varianter samtidigt kan påverka kvaliteten. Vi rekommenderar högst 20 varianter per generation.
En lägre kreativitetsinställning kan producera mindre olika varianter.
Genereringsprocessen kan ta några sekunder, beroende på antalet varianter som begärs.
Blixtikonen skiljer AI-genererade varianter från användardefinierade träningsdata.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter utnyttjar Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Skriptade AI-agenters artiklar och utbildning för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm, vilket kräver omträning för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Prestandaskillnader kan analyseras med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att besvara frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Träning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är markerad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När alla önskade artiklar har skapats kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i Webex delbar förhandsversion av AI-agenten eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vår fortsatta strävan att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i motsats till den äldre modellen för att använda yttrandenivåvektorer och fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorer på artikelnivå blir det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter och för flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som fanns vid tidpunkten för en slutsats i sessionens avsnitt annan information .

Flagga genererade varianter

För att säkerställa ansvarsfull AI-användning kan utvecklare flagga AI-genererade utdata för granskning. Detta gör det möjligt att identifiera och förebygga skadligt eller partiskt innehåll. Så här flaggar du AI-genererade utdata:

Leta reda på flaggningsalternativet: Ett flaggningsalternativ är tillgängligt för varje genererat yttrande.
Ge feedback: När utvecklare flaggar utdata kan de lägga till kommentarer och ange orsaken till flaggningen.

Den här funktionen är inledningsvis tillgänglig med en månatlig användningsgräns på 500 genererade åtgärder. För att tillgodose växande behov kan utvecklare kontakta sina kontoägare för att begära en ökning av denna gräns.

Skapa flerspråkig avsikt och entitet

Du kan skapa träningsdata på flera språk. För varje språk som konfigurerats för AI-agenten måste du definiera yttranden som återspeglar önskade interaktioner. Även om platserna är konsekventa på alla språk identifierar malltangenterna svaren på varje språk.

Alla språk stöder inte alla entitetstyper. Mer information om listan över entitetstyper som varje språk stöder finns i tabellen Språk verser entiteter som stöds i Språk som stöds för skriptade AI-agenter.

Hantera svar

Svaren är de meddelanden som AI-agenten skickar till kunderna som svar på deras frågor eller avsikter. Du kan skapa svar som inkluderar:

Text – meddelanden med oformaterad text för direkt kommunikation.
Kod – Inbäddad kod för dynamiskt innehåll eller dynamiska åtgärder.
Multimedia – Bild-, ljud- eller videoelement som förbättrar användarupplevelsen.

Svaren har två huvudkomponenter:

Mallar – fördefinierade svarsstrukturer som mappas till specifika avsikter.
Arbetsflöden – Den logik som avgör vilken mall som ska användas baserat på den identifierade avsikten.

Mallarna för Överlämning av agent, Hjälp, Reserv och Välkommen är förkonfigurerade och svarsmeddelandet kan ändras från motsvarande mallar.

Svarstyper

Avsnittet Response Designer täcker olika typer av svar och hur de kan konfigureras.

Fliken Arbetsflöden används för att hantera asynkrona svar när en extern API som svarar på ett asynkront sätt anropas. Arbetsflödena måste kodas i python.

Variabel ersättning

Med variabelersättning kan du använda dynamiska variabler som en del av svarsmallarna. Alla standardvariabler (eller entiteter) i en session, tillsammans med de som en AI-agentutvecklare kan ange i ett friformsobjekt som datalagerfältet , kan användas i svarsmallar via den här funktionen. Variablerna representeras med denna syntax: ${variable_name}. Om du till exempel använder värdet för en entitet med namnet apptdate används ${entities.apptdate} or ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.

Svaren kan anpassas med hjälp av variabler som tas emot från kanalen eller samlas in från konsumenter under en konversation. Funktionen för automatisk komplettering visar syntaxen för variabler i textområdet när du börjar skriva ${. Om du väljer önskat förslag fylls området automatiskt med variabeln och en sådan variabel markeras.

Konfigurera svar med Svarsdesignern

Svarsdesignern erbjuder ett användarvänligt gränssnitt för att skapa svar utan att kräva omfattande kodningskunskaper. Det finns två svarstyper:

Villkorliga svar: För icke-utvecklare möjliggör det här alternativet enkel konstruktion av svar som AI-agenten levererar till kunder.
Kodavsnitt: För utvecklare som använder Python ger det här alternativet flexibilitet för att konfigurera svar med kod.

Svarsdesignern för Webex AI Agent är utformad för att säkerställa att användarupplevelsen skräddarsys för den specifika kanal som AI-agenten interagerar med.

Svarsmallar

Text – Det här är enkla textsvar. För att förbättra användarupplevelsen tillåter svarsdesignern flera textrutor i ett enda svar, så att du kan dela upp långa meddelanden i mer hanterbara avsnitt. Varje textruta kan innehålla olika svarsalternativ. Under en konversation väljs ett av dessa alternativ slumpmässigt och visas för användaren, vilket garanterar en dynamisk och engagerande interaktion.
För att upprätthålla en dynamisk och engagerande användarupplevelse kan du lägga till flera svarsalternativ i dina mallar. När en mall med flera alternativ aktiveras väljs en av dem slumpmässigt och visas för användaren. Du kan aktivera den här funktionen genom att klicka på knappen +Lägg till variant längst ned i svaret.

När du sparar svar ser utvecklare en varning som anger antalet fel som behöver korrigeras. Fälten med fel markeras med rött. Genom att använda navigeringspilarna kan utvecklare enkelt hitta och åtgärda dessa fel i alla kanaler eller svarsformat. Om listväljaren eller karusellen innehåller flera kort kan du med punktnavigering flytta mellan korten med fel. För ett enda kort blir motsvarande punkt röd för att signalera felet.
Snabbsvar – Textsvar kan kopplas ihop med knappar, som kan vara antingen textbaserade länkar eller URL-länkar. Textknappar kräver en titel och en nyttolast, som skickas till botten när du klickar på den. URL-knappar omdirigerar användare till en specifik webbsida.
När en användares fråga är tvetydig tillåter partiell matchning roboten att föreslå relevanta artiklar eller avsikter som alternativ. Den här funktionen är tillgänglig för webb- och Facebook-interaktioner.
Lägga till snabbsvar på URL:er
Med snabbsvarsknappar för webbadresser i fasta och villkorliga svar kan du skapa knappar som omdirigerar användare till din webbplats för mer information eller åtgärder som att fylla i formulär. När du klickar på dessa knappar öppnas den angivna URL:en på en ny flik i samma webbläsarfönster utan att några data skickas tillbaka till roboten.
Så här lägger du till ett URL-snabbsvar i villkorligt eller fast svar:
1. Välj den artikel- eller mallnyckel som du vill konfigurera snabbsvaret på URL:en för.
2. Klicka på + Lägg till snabbsvar. Popup-fönstret Knapptyp visas.
3. Välj knapptyp som URL i webbkanalen.
4. Ange titeln på knappen och webbadressen som konsumenten ska dirigeras till när han eller hon har klickat på knappen.
5. Klicka på Klar för att lägga till ett snabbsvar på URL:en.
URL-typknappar kan också konfigureras via dynamisk svarstyp, där dessa knappar ska konfigureras med hjälp av kodfragment av python-kod. De här knapparna stöds i förhandsversionen av Webex AI Agent-plattformen och den delbara förhandsversionen. De stöds för närvarande inte av IMIchats livechattwidget eller andra tredjepartskanaler.
Carousel – utökade svar kan innehålla ett enda kort eller flera kort ordnade i carousel-format. Varje kort kräver en titel och kan innehålla en bild, en beskrivning och upp till tre knappar.
Snabbsvarsknapparna i carousel-mallen kan konfigureras med text- eller URL-länkar. Genom att klicka på en URL-knapp omdirigeras användaren till den angivna webbplatsen. Om du klickar på en textbaserad snabbsvarsknapp skickas en konfigurerad nyttolast till roboten och utlöser motsvarande svar.
Bild – En multimediamall där användare kan konfigurera bilder genom att ange webbadresser.
Video – återger videor i förhandsgranskningen baserat på den konfigurerade videowebbadressen.
Kod – Kan användas för att skriva Python-kod för att anropa API:er eller köra annan logik.

Kodstycken

Villkorliga svar, med sina omfattande funktioner och olika mallar, kan effektivt tillgodose de flesta AI-agentbehov. Men för komplexa användningsfall som inte kan realiseras helt via villkorliga svar eller för utvecklare som föredrar kodning är svarstypen kodfragment tillgänglig.

Med kodfragment kan du konfigurera svar med Python-kod. Med den här metoden kan du skapa alla typer av svar, inklusive snabbsvar, text, karuseller, bilder, ljud, video och filer, i en svarsmall eller artikel.

Funktionskoden som definieras i kodfragmentmallen kan användas för att ange variabler som sedan används i andra mallar. Det är viktigt att notera att funktionskod inte direkt kan returnera svar när den används i villkorliga svar.

Validering av kodavsnitt – Plattformen söker bara efter syntaxfel i kodavsnittet som du konfigurerar. Eventuella fel i själva svarsinnehållet kan dock orsaka problem för användare som interagerar med roboten på den konfigurerade kanalen. Redigeraren hindrar dig till exempel inte från att lägga till ett "tidsväljarsvar" för webbkanalen, men det resulterar i fel om en användares fråga utlöser det specifika svaret.

Om du väljer att inte konfigurera ett unikt svar för olika kanaler betraktas webbsvaret som standardsvar och skickas till slutanvändaren. Listan över mallar som stöds på webbkanalen är:

Text – Ett enkelt textmeddelande som kan ha flera varianter. Det konfigurerade meddelandet visas baserat på frågan.
Snabbsvar – En mall med text och klickbara knappar.
Carousel – En samling kort där varje kort har en titel, en bild-URL och en beskrivning.
Bild – En mall för att konfigurera bilder genom att ange webbadresser.
Video – En mall för att konfigurera video genom att ange videons URL. Du kan spela upp videon genom att klicka eller knacka på bilden.
Fil – En mall för att konfigurera en PDF-fil genom att ange URL:en för åtkomst till filen.
Ljud – En mall för att konfigurera en ljudfil genom att ange ljudwebbadressen. Den visar också varaktigheten för ljudmeddelandet i utgången.

Konfigurera hanteringsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Navigera till Inställningar > Hantering och konfigurera följande information:

Agentstatus – Aktivera med växling gör AI-agenten inte tillgänglig.
Inaktiverat meddelande – Skriv ett meddelande till den inaktiverade agenten, det här meddelandet visas för de användare som försöker komma åt agenten.
Återställningsåtgärd – Välj det här alternativet om du vill vidta lämpliga åtgärder på inkommande meddelanden till agenten. Möjliga värden:
- Gör ingenting: Ingen åtgärd vidtas.
- Skicka till agent: Chatten överlämnas till en agent baserat på inkommande meddelanden till AI-agenten.
Sessionshantering > Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att begära feedback från användare om användbarheten av varje AI-agentsvar.
Stängningstid för session – Timeout för sessionen (i minuter), varefter sessionen stängs automatiskt vid användarinaktivitet.
Säkerhet – ansvarsfriskrivningsmeddelandet för medgivandet. Det här fältet är endast tillgängligt om du aktiverar alternativet Avancerat dataskydd. Det här alternativet har flyttats till backend. När detta är inställt på Sant kan du visa det här fältet.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Nästa steg

Lägg till språk i den skriptade AI-agenten.

Lägga till ett språk i skriptad AI-agent

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	Navigera till fliken Inställningar > Språk .
2	Klicka på + Lägg till språk för att lägga till nya språk och välj språk i listrutan.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till språket.
4	Aktivera växlingsknappen under Åtgärd för att aktivera språket.
5	När du har lagt till ett språk kan du ange språket som standard. Håll muspekaren över språket och klicka på Gör till standard. Du kan inte ta bort eller inaktivera ett standardspråk. Om du ändrar från ett befintligt standardspråk kan det påverka AI-agentens artiklar, kurering, testning och förhandsgranskning.
6	Klicka på Spara ändringar.

Konfigurera överlämningsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Gå till Inställningar > Överlämning och konfigurera följande information:

Tillåt agentöverlämning – överför användaren till en agent när AI-agenten inte kan hantera deras frågor eller om de uttryckligen ber om det.
Aktivera återlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan utlösa en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Aktivera överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan utlösa överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Aktivera överlämning för på varandra följande meddelanden – Upprepade meddelanden i följd under en session kan utlösa agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara överlämningsinställningarna.

Nästa steg

Gå till hanteringsavsnitten för skriptad AI-agent eller förhandsgranska din skriptade AI-agent.

Skriptad AI-agent för att svara på frågor

Skriptade AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en korpus av frågor och svar. Skriptad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar. Den här funktionen är användbar i scenarier där:

Specifika kunskaper krävs – agenten måste svara på frågor inom en fördefinierad domän.
Konsekvens är viktigt – Agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet krävs – agentens svar begränsas av informationen i utbildningskorpusen.

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Skriptad. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Skript.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Svara på frågor.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – Det här är den systemgenererade unika identifieraren.
9	Klicka på Skapa. Den skriptade AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Skapa en entitet med entitetsroller för AI-agenten.

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På sidan Instrumentpanel väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Gå till Settings > Profile och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – redigera AI-agentens system-ID om det behövs. URL för agentprofilbild – redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Beskrivning – Ange information om den här AI-agenten. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill att AI-agenten ska be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Skriv ett meddelande som visas om det uppstår fel under chatten med AI-agenten.
4	Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Hantera artiklar

Artiklar från kärnan i skriptade AI-agenter. En artikel är kombinationen av en fråga, dess variationer och svar på denna fråga. Varje artikel har en standardfråga som fungerar som en identifierare för den artikeln i sessioner, kurering och andra platser i AI-agenten. Alla artiklar som konfigureras i en AI-agent utgör tillsammans agentens kunskapsbas eller korpus. Frågan jämförs med den här kunskapsbasen och svaret med högst konfidensnivå visas som ett svar från agenten.

Rasa- och Mindmeld NLU-motorer kräver minst två träningsvarianter (yttranden) för att en artikel ska vara en del av en korpusas tränade modell. I en skriptad AI-agent för att svara på frågor, om Rasa- eller Mindmeld NLU-motor är vald och om en artikel har mindre än två varianter, är knapparna Träna och Spara och Träna inte tillgängliga. När du placerar pekaren på de här knapparna som inte är tillgängliga visas ett meddelande om att lösa problemen före träningen. Det visas också en varningsikon som motsvarar artikeln med problem. Problemen löses genom att lägga till mer än två varianter för en artikel. När problemen har lösts görs knapparna Träna och Spara och Träna tillgängliga. Att ha två varianter är inte tillämpligt för standardartiklarna - delvis matchningsmeddelande, reservmeddelande och välkomstmeddelande.

Du kan klassificera artiklar i kategorier efter eget val och alla okategoriserade artiklar klassificeras som otilldelade. Det finns fyra standardartiklar som är tillgängliga för varje AI-agent, redan när de skapas. Dessa är:

Välkomstmeddelande – Detta innehåller det första meddelandet när konversationen mellan kunden och AI-agenten inleds.
Reservmeddelande – AI-agenten visar det här meddelandet när agenten inte kan förstå användarens fråga.
Partiell matchning – När AI-agenten känner igen flera artiklar med en liten skillnad i poäng (som anges i inställningarna för överlämning och slutsatser ) visar agenten det här matchningsmeddelandet tillsammans med de matchade artiklarna som alternativ. Du kan också konfigurera textsvaret så att det visas tillsammans med dessa alternativ.
Vad kan du göra?– Du kan konfigurera AI-agentens funktioner. AI Agent visar detta när slutanvändarna ifrågasätter AI Agent-funktionerna.

Utöver dessa läggs standardartikeln Prata med en agent till om agentöverlämning från överlämnings - och inferensinställningarna är aktiverad.

Alla nya AI-agenter har också fyra Smalltalk-artiklar som hanterar användaryttranden för:

Hälsningsfraser
Tack
AI-agenten var inte till hjälp
Adjö

Dessa artiklar och svar är tillgängliga som standard i kunskapsbasen för AI-agenter när du skapar en ny AI-agent. Du kan också ändra eller ta bort dessa.

Du kan inte ta bort standardartiklarna Välkomstmeddelande, reservmeddelande, Prata med en agent och delar av meddelanden.

Lägg till artiklar via användargränssnitt och standardsvar

En artikel är kombinationen av en fråga, dess variationer och svar på denna fråga. Varje konsuments fråga jämförs med dessa artiklar (kunskapsbas) och svaret som returnerar den högsta konfidensnivån visas för användaren som AI-agentens svar. Så här lägger du till artiklar:

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelssidan för AI-agenter väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på Skapa ny artikel.
4	Lägg till standardvarianterna.
5	Välj något av dessa standardsvar för artikeln. Möjliga värden: Villkorligt svar – Svaret konfigureras av regler. Svaret kan vara i olika format, till exempel text, karusell, snabbsvar, bild, ljud, video, kod och fil. Du kan lägga till flera svar i en artikel. Kodfragment – Svaret skapas med hjälp av if-else-villkor. Mer information finns i avsnittet Konfigurera svar med svarsdesignern .
6	Klicka på Spara och utbilda.

Importera från kataloger

1	Mycket in på Webex AI Agent Platform
2	På instrumentpanelssidan för AI-agenter väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på de tre ellipserna.
4	Klicka på Importera från kataloger.
5	Välj de kategorier av artiklar som ska läggas till agenten.
6	Klicka på Klar.

Extrahera vanliga frågor från länk

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelssidan för AI-agenter väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på de tre ellipserna.
4	Klicka på Extrahera vanliga frågor från länken.
5	Ange webbadressen till var vanliga frågor finns och klicka på Extrahera.
6	Klicka på Importera.

Importera från fil

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelssidan för AI-agenter väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på de tre ellipserna.
4	Klicka på Importera från en fil och välj CSV importera artiklarna från csv-filen. Om du importerar artiklar från en fil i JSON-format väljer du JSON.
5	Klicka på Bläddra och välj en fil som innehåller alla atikler. Klicka på Hämta exempel för att visa i vilket format artiklarna måste anges.
6	Klicka på Importera.

Lägg till anpassade synonymer

Många AI Agent-användningsfall tenderar att involvera ord och fraser som kanske inte ingår i den engelska standardvokabulären eller är specifika för ett affärssammanhang. Du vill till exempel att AI-agenten ska känna igen Android-appen, iOS-appen och så vidare. AI-agenten måste inkludera dessa termer och deras variationer i träningsyttrandena för alla relaterade artiklar, vilket leder till redundant datainmatning.

Du kan lösa problemet med redundans genom att använda anpassade synonymer i en skriptad AI-agent för att besvara frågor. Synonymer för varje rotord ersätts automatiskt med rotordet vid körning av plattformen.

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	På instrumentpanelssidan för AI-agenter väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på de tre ellipserna.
4	Klicka på Anpassade synonymer.
5	Klicka på Nytt rotord.
6	Konfigurera rotordsvärdet och dess synonymer och klicka på Spara.
7	Träna AI-agenten igen när du har lagt till synonymerna. Du kan också exportera synonymerna (i filformatet .CSV) till den lokala mappen och importera filen tillbaka till plattformen.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter utnyttjar Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Skriptade AI-agenters artiklar och utbildning för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm, vilket kräver omträning för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Prestandaskillnader kan analyseras med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att besvara frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Träning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är markerad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När alla önskade artiklar har skapats kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i Webex delbar förhandsversion av AI-agenten eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vår fortsatta strävan att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i motsats till den äldre modellen för att använda yttrandenivåvektorer och fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorer på artikelnivå blir det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter och för flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som fanns vid tidpunkten för en slutsats i sessionens avsnitt annan information .

Konfigurera hanteringsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Navigera till Inställningar > Hantering och konfigurera följande information:

Agentstatus – Aktivera med växling gör AI-agenten inte tillgänglig.
Inaktiverat meddelande – Skriv ett meddelande till den inaktiverade agenten, det här meddelandet visas för de användare som försöker komma åt agenten.
Återställningsåtgärd – Välj det här alternativet om du vill vidta lämpliga åtgärder på inkommande meddelanden till agenten. Möjliga värden:
- Gör ingenting: Ingen åtgärd vidtas.
- Skicka till agent: Chatten överlämnas till en agent baserat på inkommande meddelanden till AI-agenten.
Sessionshantering > Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att begära feedback från användare om användbarheten av varje AI-agentsvar.
Stängningstid för session – Timeout för sessionen (i minuter), varefter sessionen stängs automatiskt vid användarinaktivitet.
Säkerhet – ansvarsfriskrivningsmeddelandet för medgivandet. Det här fältet är endast tillgängligt om du aktiverar alternativet Avancerat dataskydd. Det här alternativet har flyttats till backend. När detta är inställt på Sant kan du visa det här fältet.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Nästa steg

Lägg till språk i den skriptade AI-agenten.

Lägga till ett språk i skriptad AI-agent

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	Navigera till fliken Inställningar > Språk .
2	Klicka på + Lägg till språk för att lägga till nya språk och välj språk i listrutan.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till språket.
4	Aktivera växlingsknappen under Åtgärd för att aktivera språket.
5	När du har lagt till ett språk kan du ange språket som standard. Håll muspekaren över språket och klicka på Gör till standard. Du kan inte ta bort eller inaktivera ett standardspråk. Om du ändrar från ett befintligt standardspråk kan det påverka AI-agentens artiklar, kurering, testning och förhandsgranskning.
6	Klicka på Spara ändringar.

Konfigurera överlämningsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Gå till Inställningar > Överlämning och konfigurera följande information:

Tillåt agentöverlämning – överför användaren till en agent när AI-agenten inte kan hantera deras frågor eller om de uttryckligen ber om det.
Aktivera återlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan utlösa en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Aktivera överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan utlösa överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Aktivera överlämning för på varandra följande meddelanden – Upprepade meddelanden i följd under en session kan utlösa agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara överlämningsinställningarna.

Nästa steg

Gå till hanteringsavsnitten för skriptad AI-agent eller förhandsgranska din skriptade AI-agent.

Förhandsgranska din skriptade AI-agent

Med Webex AI Agent kan du förhandsgranska dina AI-agenter medan du utvecklar den och även efter att utvecklingen är klar. På så sätt kan du testa AI-agenternas funktion och avgöra om de önskvärda svaren genereras som motsvarar respektive indatafrågor. Du kan förhandsgranska den skriptade AI-agenten på följande sätt.

Instrumentpanel för AI-agenter – hovra över ett AI-agentkort för att visa alternativet Förhandsgranska för AI-agenten. Klicka på Förhandsgranska för att starta widgeten Förhandsgranskning av AI-agent.
AI-agentrubrik – När du har angett redigeringsläget för en AI-agent genom att klicka på AI-agentkortet eller knappen Redigera på AI-agentkortet är förhandsgranskningsalternativet alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När en förhandsgranskning har startats och sedan minimerats skapas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan, så att du enkelt kan starta om förhandsgranskningsläget.

Utöver detta kan du kopiera den delbara förhandsgranskningslänken inifrån en AI-agent. På AI-agentkortet klickar du på ellipsikonen längst upp till höger och klickar sedan på Kopiera förhandsgranskningslänk. Den här länken kan delas med andra användare av AI-agenten.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att se hur AI-agenten svarar, så att den fungerar som förväntat. Förhandsversionen av AI-agenten har stöd för flera språk och kan automatiskt identifiera språket i yttranden för att svara därefter. Du kan också välja språk manuellt i förhandsgranskningen genom att klicka på språkväljaren och välja från listan över tillgängliga alternativ.

Förhandsgranskningswidgeten kan maximeras för en bättre vy. Ytterligare användbara funktioner inkluderar att tillhandahålla konsumentinformation och initiera flera rum för att noggrant testa AI-agenten.

Delbar förhandsgranskningswidget

Den delbara förhandsgranskningswidgeten gör det möjligt för AI-agentutvecklare att dela sin AI-agent med intressenter och konsumenter på ett presentabelt sätt utan att behöva utveckla ett anpassat användargränssnitt för att visa AI-agenten. Som standard återger den kopierade förhandsgranskningslänken AI-agenten med telefonhölje. Utvecklare kan göra några snabba anpassningar genom att ändra vissa parametrar i förhandsgranskningslänken. De två stora anpassningarna är:

Widgetfärg – genom att lägga till parametern brandColor på länken. Användare kan definiera enkla färger med färgnamn eller använda hex-kod.
Telefonhölje – Genom att ändra värdet på parametern phoneCasing i länken. Detta är inställt på true som standard och kan inaktiveras genom att göra det false

Exempel på förhandsgranskningslänk med dessa parametrar: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Gemensamma hanteringsavsnitt för skriptad AI-agent

Följande avsnitt visas i den vänstra panelen på konfigurationssidan för AI-agenten:

Utbildning

I takt med att AI-agenter utvecklas och blir mer komplexa kan ändringar i deras logik eller NLU (Natural Language Understanding) ibland få oavsiktliga konsekvenser. För att säkerställa optimal prestanda och identifiera potentiella problem erbjuder AI Agent-plattformen ett bekvämt ramverk för robottestning med ett klick. Du kan:

Skapa och kör enkelt en omfattande uppsättning testfall.
Definiera testmeddelanden och förväntade svar för olika scenarier.
Simulera komplexa interaktioner genom att skapa testfall med flera meddelanden.

Definiera tester

Du kan definiera tester genom att följa stegen nedan:

Logga in på AI Agent-plattformen.
På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agent som du har skapat.
Klicka på Testning i den vänstra rutan. Som standard visas fliken Testcases .
Välj ett testfall och klicka på Utför valda tester.

Varje rad i tabellen representerar ett testfall med följande parametrar:

Tabell 1. Testfall
Parameter	Beskrivning
Meddelande	Ett exempelmeddelande som representerar de typer av frågor och instruktioner som du kan förvänta dig att användarna skickar till din AI-agent.
Förväntat språk	Det språk som användarna förväntas interagera med AI-agenten på.
Förväntad artikel	Ange vilken artikel som ska visas som svar på ett visst användarmeddelande. För att hjälpa dig att hitta den mest relevanta artikeln har den här kolumnen en smart funktion för automatisk komplettering. När du skriver kommer systemet att föreslå matchande artiklar baserat på den text som hittills skrivits.
Återställ tidigare kontext	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill isolera testfall och se till att de körs oberoende av befintlig AI-agentkontext. När det här alternativet är aktiverat simuleras varje testfall i en ny session, vilket förhindrar störningar från tidigare interaktioner eller lagrade data.
Inkludera partiella matchningar	Aktivera den här växlingsknappen för att inkludera testfall med förväntade artiklar som endast delvis matchar det faktiska svaret anses vara framgångsrika.
Importera från CSV	Importera testfall från en CSV fil (kommaseparerad fil). I det här fallet kommer alla befintliga testfall att skrivas över.
Exportera till CSV	Exportera testfall till en CSV fil (kommaseparerad fil).
Testa återuppringningar	Aktivera den här växlingsknappen för att simulera inkommande återuppringningar och testa flödets beteende utan att kräva faktiska inkommande samtal. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Återuppringning i flöde	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill ange att en avsikt måste utlösa en återuppringning. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Förväntad motringningsmall	Ange mallnyckeln som måste aktiveras när återuppringningen sker. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Timeout för återuppringning (er)	Maximal tid (i sekunder) som AI-agenten väntar på ett återuppringningssvar innan återuppringningen anses ha nått tidsgränsen. För närvarande tillämpas en timeout på 20 sekunder. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.

Utför tester

På fliken Körning klickar du på Kör valda tester för att initiera en sekventiell körning av alla valda testfall.

Du kan också köra testfall från fliken Testfall .

.

När varje testfall slutförs visas resultatet bredvid motsvarande post. Om du vill avsluta ett pågående testfall klickar du på Avbryt körning längst upp till höger på skärmen.

Om du vill visa testfall med specifika resultat klickar du på önskat resultat (till exempel Godkänd,Godkänd med partiell matchning,Misslyckades,Väntar ) i menyfliksområdet Sammanfattning. Detta filtrerar testfallslistan så att endast de som matchar det valda resultatet visas.

Sessions-ID som är associerat med varje testfall visas i resultaten. Detta gör att du snabbt kan korsreferera testfall och visa transaktionsdetaljer. Det gör du genom att välja alternativet Transaktionsinformation i kolumnen Åtgärder .

Körningshistorik

På fliken Historik öppnar du alla utförda testfall.

Klicka på ikonen Hämta i kolumnen Åtgärder om du vill exportera körda testdata som en CSV fil för offlineanalys eller rapportering.
Granska de specifika motor- och algoritminställningarna som används för varje testfallskörning. Den här informationen hjälper utvecklare att optimera AI-agentens prestanda.
Om du vill visa de avancerade algoritmkonfigurationsinställningar som används för en viss träningsmotor klickar du på ikonen Info bredvid träningsmotorns namn. Detta ger insikter om de parametrar och inställningar som påverkade AI-agentens beteende under testningen.

Sessioner

Avsnittet Sessioner innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och kunder. Varje session innehåller en detaljerad historik över meddelanden som utbytts. Du kan exportera sessionsdata som en CSV fil för offlineanalys och granskning. Du kan använda dessa data för att undersöka meddelanden och sammanhang för specifika sessioner för att få insikter om användarinteraktioner och identifiera områden som kan förbättras, förfina AI-agentens svar och förbättra den övergripande användarupplevelsen.

Den kan hantera stora datamängder genom att visa resultat på sidor. Du kan använda avsnittet Förfina resultat för att filtrera och sortera sessioner baserat på olika kriterier. Varje rad i tabellen visar viktig sessionsinformation, inklusive:

Kanaler – kanalen där interaktionen ägde rum (till exempel chatt, röst).
Sessions-ID – en unik identifierare för sessionen.
Konsument-id – användarens unika identifierare.
Meddelanden – Antalet meddelanden som utbytts under sessionen.
Uppdaterad vid – Tidpunkten då sessionen stängdes.
Metadata – Ytterligare information om sessionen.
- Dölj testsessioner – Markera den här kryssrutan om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agentöverlämning sker visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera nedröstade sessioner.

Klicka på en rad om du vill visa detaljerad information om en viss session. Använd kryssrutor för att filtrera sessioner baserat på agentöverlämning, fel och nedröstningar. Dekrypteringssessioner kräver behörighet på användarnivå och avancerade dataskyddsinställningar. Klicka på Dekryptera innehåll för att visa sessionsinformationen.

Sessionsinformation för en viss session i den skriptade AI-agenten för att besvara frågor

Vyn Sessionsinformation i en skriptad AI-agent för att besvara frågor ger en omfattande uppdelning av en specifik interaktion mellan en användare och AI-agenten.

Avsnittet Meddelanden :

Visar alla meddelanden som skickats av användaren under sessionen.
Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
Visar meddelandenas kronologiska ordning och ger kontext för interaktionen.

Fliken Transaktionsinformation :

Listar de artiklar som identifierades som relevanta för kundens fråga, inklusive både exakta matchningar och partiella matchningar.
Visar likhetspoängen för varje identifierad artikel, vilket indikerar graden av relevans.
Presenterar resultaten av de underliggande algoritmerna som används för att bearbeta kundens fråga och identifiera relevanta artiklar.
Visar antalet algoritmresultat beroende på inställningarna som konfigurerats på fliken Överlämning och slutsatsledning .

Avsnittet Annan info i vyn Sessionsinformation ger ytterligare sammanhang och information om en specifik interaktion. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

Bearbetad fråga – Visar den förbehandlade versionen av kundens indata efter att de har bearbetats av AI-agentens NLU-pipeline (Natural Language Understanding).
Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten, till exempel ett kodfragment eller ett villkorligt svar.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU Engine – Identifierar den NLU-motor som används för att bearbeta kundens fråga (till exempel RASA, Switchmatch eller Mindmeld).
Tröskelvärdespoäng – Visar den lägsta tröskelpoängen och skillnaden i delmatchpoäng som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Dessa värden avgör när en fråga anses vara utanför omfånget eller kräver agentåtgärder.
Avancerade loggar – innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-id:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Sessionsinformation för en viss session i den skriptade AI-agenten för att utföra åtgärder

Fliken Transaktionsinformation i den skriptade AI-agenten för att utföra åtgärder ger en detaljerad uppdelning av en specifik interaktion och kategoriserar information i fyra avsnitt:

Avsnittet Avsikter identifierat :

Visar de avsikter som identifierades för kundens fråga.
Anger konfidensnivån för varje identifierad avsikt.
Visar de platser som är associerade med den identifierade avsikten. Klicka på platsen om du vill visa ytterligare information om dess värde och hur den extraherades från användarens fråga.

I avsnittet Identifierade entiteter visas de entiteter som extraherades från kundens meddelande och som är associerade med den aktiva konsumentavsikten. Dessa entiteter representerar de viktigaste informationsdelarna som roboten identifierat i användarens fråga.

Avsnittet Algoritmresultat ger insikter om de underliggande processerna som ledde till AI-agentens svar. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

List of Intents – Visar de identifierade avsikterna och deras motsvarande likhetspoäng.
Entitetslista – Visar de entiteter som extraherades från användarens meddelande.

Övrig info visar:

Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Mallnyckel – Anger mallnyckeln som är kopplad till avsikten som utlöste AI-agentens svar.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten, till exempel ett kodfragment eller ett villkorligt svar.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU Engine – Identifierar den NLU-motor som används för att bearbeta kundens fråga (till exempel RASA, Switchmatch eller Mindmeld).
Tröskelvärdespoäng – Visar den lägsta tröskelpoängen och skillnaden i delmatchpoäng som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Dessa värden avgör när en fråga anses vara utanför omfånget eller kräver agentåtgärder.
Avancerade loggar – innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-id:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Du kan också ladda ned och visa transaktionsinformationen i JSON-format med hjälp av nedladdningsalternativet.

På fliken Metadata visas:

NLP-metadata – Granska förbearbetningsstegen som tillämpas på kundens indata på fliken NLP .
Datalager och FinalDF – Få åtkomst till data relaterade till sessionen på flikarna Datastore och FinalDF för smarta robotar.
Sökfunktion – Använd det inbyggda sökfältet för att snabbt hitta specifika yttranden i en konversation.

Historik

När du lägger till eller ändrar artiklar, avsikter eller entiteter är det viktigt att träna om din skriptade AI-agent för att säkerställa att den är uppdaterad. Efter varje träningspass testar du AI-agenten noggrant för att verifiera att den är korrekt och effektiv.

På sidan Historik kan du:

Visa träningshistorik – spåra när en korpus tränades och ändringarna gjordes.
Jämför träningsmotorer – Granska de träningsmotorer som används för olika iterationer och deras motsvarande träningsvaraktigheter.
Spåra ändringar – övervaka ändringar av inställningar, artiklar, svar, NLP och curation.
Återgå till tidigare versioner – återgå enkelt till en äldre träningsuppsättning om det behövs.

I avsnittet Historik finns praktiska verktyg för hantering av kunskapsbasartiklar:

Aktivera artiklar – Gör tidigare inaktiva artiklar live för att inkludera dem i AI-agentens svar.
Redigera artiklar – Skapa en ny version av en befintlig artikel samtidigt som originalet behålls som referens.
Förhandsgranskningsprestanda – Utvärdera AI-agentens prestanda med en specifik kunskapsbas med hjälp av förhandsgranskningsfunktionen .
Ladda ned artiklar – exportera dina kunskapsbasartiklar som en CSV fil för offlineanalys eller referens.
Det här alternativet är tillgängligt för skriptad AI-agent endast för att besvara frågor.

Granskningsloggar

Avsnittet Granskningsloggar innehåller en detaljerad förteckning över ändringar som gjorts i din skriptade AI-agent under de senaste 35 dagarna. Så här kommer du åt granskningsloggar:

Gå till instrumentpanelen och klicka på AI-agenten som du har skapat.
Klicka på fliken Historik om du vill visa AI-agentens historik.
Klicka på fliken Granskningsloggar så visas en detaljerad logg över ändringar:
- Uppdaterad vid – Datum och tid då ändringen gjordes.
- Uppdaterad av – användaren som gjorde ändringen.
- Fält – Den del av roboten där ändringen skedde (till exempel Inställningar, Artiklar, Svar).
- Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Använd sökalternativen Uppdaterad av och Fält för att snabbt hitta specifika granskningsloggposter.
På fliken Modellhistorik visas högst 10 korpusar för varje AI-agent.

Kurering

Meddelanden läggs till i Curation-konsolen baserat på följande kriterier:

Reservmeddelanden – när AI-agenten inte förstår en användares meddelande och utlöser reservavsikten.
Standardåterställningsmetod – Om den här växlingsknappen är aktiverad skickas meddelanden som aktiverar standardåterställningsmetoden till kurationskonsolen.

Det här kriteriet gäller endast för skriptad AI-agent för att utföra åtgärder.
Nedröstade meddelanden – Meddelanden som användarna har röstat ned under förhandsvisningar av AI-agenten.
Agentöverlämning – meddelanden som resulterar i en mänsklig agentöverlämning på grund av konfigurerade regler.
Från session – meddelanden som flaggats av användare som inte får önskat svar från sessions- eller rumsdata.
Låg konfidens – Meddelanden med en konfidenspoäng som ligger inom den angivna gränsen för låg konfidensnivå.
Partiell matchning – meddelanden där AI-agenten inte kunde identifiera rätt avsikt eller svar.

Lösa problem

Fliken Problem är en central plats för granskning och hantering av meddelanden som har flaggats för kurering. Du kan göra följande:

Välj att lösa eller ignorera problem baserat på deras allvarlighetsgrad och relevans.
Undersök det ursprungliga användaryttrandet, AI-agentens svar och eventuella bifogade media.

Du kan visa hela innehållet i krypterade sessioner med alternativet Dekryptera innehåll , om du har aktiverat dekrypteringsåtkomst.

Dekrypteringsåtkomst beviljas på användarnivå och kräver att avancerat dataskydd är aktiverat i backend.

Du kan lösa ett problem genom att:

Länka till en befintlig artikel – Om du vill koppla ett problem till en befintlig artikel väljer du alternativet Länka och söker efter önskad artikel.
Skapa ny artikel – Använd alternativet Lägg till i en ny artikel om du vill skapa en ny artikel direkt från Curation Console.
Ignorera problem – Lös eller ignorera problem för att ta bort dem från kureringskonsolen.

Det är inte tillåtet att länka till standardartiklar (välkomstmeddelande, reservmeddelande, delvis matchning).
För skriptad AI-agent för att utföra åtgärder väljer du lämplig avsikt i listrutan och taggar relevanta entiteter.
När du har gjort ändringar tränar du om AI-agenten för att säkerställa att den nya kunskapen återspeglas i svaren.
Lös eller ignorera flera problem samtidigt för effektiv hantering.

Fliken Löst ger en omfattande översikt över alla problem som har åtgärdats. Du kan visa en sammanfattning av varje löst problem, inklusive om problemet länkades till en befintlig artikel, användes för att skapa en ny artikel/avsikt eller ignorerades. Om du stöter på oönskade svar som inte automatiskt fångas upp av de befintliga reglerna kan du manuellt lägga till specifika yttranden i Curation Console.

Så här lägger du till problem från sessioner:

Identifiera yttrandet – Leta reda på yttrandet som utlöste det felaktiga svaret.
Kontrollera kurationsstatus – Om problemet inte redan finns i kurationskonsolen visas växlingsknappen Kureringsstatus .
Växla flagga – Aktivera växlingsknappen Kureringsstatus för att lägga till yttrandet i Curation Console för granskning och lösning.

Om problemet redan finns i kurationskonsolen ändras växlingsknappens utseende för att ange dess status.

Visa dina skriptade AI-prestanda med Analytics

Avsnittet Analytics innehåller grafisk representation av viktiga mått för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Nyckeltalen är indelade i fyra avsnitt som visas som flikar. Dessa är: Översikt, svar, utbildning och kurering.

När utvecklare besöker analysskärmen kan de välja den AI-agent som de vill se analyserna för. De kan också anpassa analysvyn genom att välja den kanal de vill se data för, tillsammans med datumintervall och kornighet för data. Som standard visas analysdata för den senaste månaden för alla kanaler med daglig kornighet (varje dag är en punkt på x-axeln i diagrammen).

Översikt

Översikten innehåller viktiga mått och diagram som ger en ögonblicksbild av den övergripande AI-agentanvändningen och prestandan för utvecklarna.

Välj AI-agenten på sidan Instrumentpanel.
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

Sessioner och meddelanden

Det första avsnittet i översikten visar följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten:

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Detta följs av en grafisk representation av sessioner (staplad kolumn som representerar sessioner som hanteras av AI-agenten och sessioner som överlämnas) och totalt antal svar som skickas ut av AI-agenten.

Användare

Det andra avsnittet i Översikt innehåller statistik om användare för AI-agenten. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare. Detta följs av ett diagram som visar nya och återkommande användare för varje enhet beroende på vald granularitet.

Föreställning

Det tredje avsnittet innehåller statistik om AI-agentens svar till användare. Här kan man se totalt antal svar som skickas ut av AI-agenten och uppdelningen mellan svar där AI-agenten:

Identifierade användarens avsikt.
Svarade med ett reservmeddelande.
Svarade med ett partiellt matchningsmeddelande.
Informerade användaren om en agentöverlämning.

Detsamma aggregeras i ett cirkeldiagram och ett ytdiagram ger information baserad på vald kornighet.

Utbildning

Utbildningsavsnittet representerar "hälsan" hos en AI-agentkorpus. Vi rekommenderar att utvecklare konfigurerar 20+ träningsyttranden för varje avsikt/artikel i sina AI-agenter. I det här avsnittet visas alla artiklar/avsikter i en korpus som enskilda rektanglar där färgen och den relativa storleken på varje rektangel indikerar vilka träningsdata artikeln/avsikten innehåller. Ju närmare en avsikt är vit, desto mer träningsdata behövs för att din AI-agents noggrannhet ska förbättras.

Svaren

Det här avsnittet ger utvecklarna en detaljerad bild av vad användarna frågar om och hur ofta de frågar det. Den ger en grafisk representation av de mest populära artiklarna för AI-agenter för att svara på frågor och svarsmallar för AI-agenter för att utföra åtgärder.

Kurering

Ger en visuell sammanfattning av hur många kureringsproblem som har uppstått varje dag och hur många av dem som har lösts av AI-agentutvecklarna.

Integrera AI-agenter

I det här avsnittet beskrivs hur du integrerar AI-agenter med både röstkanaler och digitala kanaler för att hantera kundkonversationer.

Integrera AI-agenter med röstkanaler och digitala kanaler

När du har skapat och konfigurerat dina AI-agenter i Webex AI Agent-plattformen är nästa steg att integrera dem med röstkanaler och digitala kanaler. Denna integration gör det möjligt för AI-agenterna att hantera både röstbaserade och digitala konversationer med dina kunder, vilket ger en sömlös och interaktiv användarupplevelse.

Mer information finns i artikeln Integrera AI-agenter med röstkanaler och digitala kanaler.

Hantera AI-agentrapporter

I det här avsnittet beskrivs översikten över AI-agentrapporter, rapporttyper, skapande av AI-agentrapporter och rapportleveranslägen.

Förstå AI-agentrapporter

Med rapportfunktionen kan du generera eller schemalägga (generera periodiskt) specifika rapporter från de tillgängliga rapporttyperna och ta emot dem via tillgängliga leveranssätt. Dessa rapporter kan ge värdefull information om användarbeteende, användning, engagemang, produktprestanda och så vidare. Du kan få önskad information levererad till deras e-post, SFTP sökväg eller S3-bucket. Du kan välja typ av rapport från en lista med färdiga rapporter och även välja om du vill generera en engångsrapport direkt eller med jämna mellanrum.

När du öppnar menyn Rapporter från det vänstra navigeringsfönstret visas följande flikar:

Konfigurera – På den här fliken visas alla rapporter som för närvarande är aktiva och som genereras regelbundet. Följande information är tillgänglig för listan över rapporter:
- Aktiv – Om en användare fortfarande prenumererar på rapporten.
- AI-agent – namnet på AI-agenten som är associerad med rapporten.
- Rapporttyp – Den färdiga rapporttyp som du prenumererar på.
- Frekvens – Det intervall under vilket du tar emot rapporten.
- Senaste rapport genererad – Den senaste rapporten som skickades ut.
- Nästa schemalagda datum – Nästa datum då rapporten skickas ut.
Historik – På den här fliken visas all historisk information för de rapporter som skickats till dags dato. Klicka på en rapport på den här sidan om du vill redigera konfigurationen av rapporterna.

Du kan klicka på ikonen Hämta under kolumnen Åtgärder om du vill hämta dessa historikrapporter.

Rapporter på begäran som visas på fliken Historik är tillgängliga för hämtning först när rapportgenereringen är klar.

Skapa en AI-agentrapport

1	Logga in på Webex AI Agent-plattformen.
2	Klicka på Rapporter i det vänstra navigeringsfältet.
3	Klicka på +Ny rapport.
4	Ange följande information när du skapar och konfigurerar rapporten: AI-agent – namnet på AI-agenten som är kopplad till rapporten. Du kan visa alla AI-agenter för att svara på frågor och utföra uppgifter i det här programmet. Rapporttyp – Den fördefinierade rapporttyp som du vill prenumerera på. Om du väljer AI-agenten för att svara på frågor i AI-agenten visas tre olika typer av rapporter: i) Sammanfattning av användning och beteende, ii) Meddelandeutskrift och iii) Curation-problem. Utdataformat – Det format som rapporten du prenumererar på genereras i och skickas till det konfigurerade leveransläget. Möjliga format: I) csv och ii) xlsx. Välj ett av följande två alternativ och relevanta inställningar för den typ av rapporter som du vill generera: Generera nu – Ange startdatum och slutdatum för en rapport på begäran. Schemalagd rapport – schemalägg frekvens, tid, tidszon och startdatum för en rapport. När den här rapporten har skapats kan du använda växlingsknappen Aktivera rapport som läggs till i rapporten. Du kan aktivera eller inaktivera den här växlingsknappen senare om du vill ta emot eller stoppa rapporten med den schemalagda frekvensen. Leveransläge – se avsnittet Leveranssätt för mer information.

Rapporttyper för AI-agent

Du kan välja från en lista med färdiga rapporter baserat på den valda AI-agenttypen. I det här avsnittet beskrivs dessa rapporttyper, de blad som ingår i varje rapport och de kolumner som är tillgängliga i varje blad.

AI-agent för att besvara frågor rapporttyp

Det finns tre olika rapporttyper tillgängliga för en AI-agent som besvarar frågor i programmet. Med hjälp av olika rapporttyper kan du användas för att förstå AI-agentens användningssammanfattning, beteende, vad användarna frågar och hur AI Agent svarar på frågorna. Du kan också visa meddelanden som har slutat som problem i curation.

Användningsbeteende och sammanfattning

I det här avsnittet visas AI-agentsammanfattningen med hur ofta artiklar och kategorier anropas. Du kan visa sammanfattning, kategorier och artikelinformation på en separat flik i rapporterna:

Tabell 1. Information om fliken Sammanfattning
Fält	Beskrivning
AI-agentnamn	Namnet på AI-agenten.
Totalt antal konversationer	Totalt antal konversationer/sessioner som hanteras av AI-agenten.
Konversationer med minst ett användarmeddelande	Konversationer eller sessioner där användarna har bidragit med minst en inmatning.
Totalt antal mänskliga meddelanden	De meddelanden som slutanvändarna skickar till AI-agenten.
Totalt antal svar från AI-agenter	Totalt antal meddelanden som AI-agenten skickar till slutanvändare.
Totalt antal delmatchningar	Fall där det fanns viss tvetydighet om användarens meddelande och AI-agenten svarade med flera avsikter som alternativ.
Konversationer skickade till agent	Totalt antal konversationer som överlämnas till en mänsklig agent.
Totalt antal röster	Totalt antal AI-agentsvar som röstades upp av kunder.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal AI-agentsvar som nedröstades av kunder.

Tabell 2. Information om kategorifliken
Fält	Beskrivning
Kategorinamn	Namnet på kategorin som konfigurerats i AI-agenten.
Konversationer för kategorin	Antalet konversationer eller sessioner där en artikel som tillhör den här kategorin upptäcktes.
Totalt antal svar	Antalet gånger en artikel som tillhör denna kategori upptäcktes.
Totalt antal röster	Antalet gånger ett svar från den här kategorin röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antalet gånger ett svar från den här kategorin röstades ned.

Tabell 3. Information om artikelfliken
Fält	Beskrivning
Artikelnamn	Namnet på artikeln (standardvarianten) som har konfigurerats i AI-agenten.
Artikel kategori	Den kategori som den här avsikten tillhör.
Konversationer för artikeln	Antalet konversationer eller sessioner där den här artikeln upptäcktes.
Totalt antal svar	Antalet gånger där den här artikeln upptäcktes.
Totalt antal röster	Antalet gånger svaret för den här artikeln röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antalet gånger svaret för den här artikeln nedröstas.

Hantera transkriptioner

Visar konversationen mellan AI-agenten och kunden tillsammans med likhetspoängen. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpeln för meddelandet.
Sessions-ID	Den unika identifieraren för sessionen.
Konsument-ID	Den unika identifieraren för slutanvändaren i AI-agenten.
Meddelandetyp	AI-agentmeddelandet eller det mänskliga meddelandet.
Meddelandetext	Meddelandets innehåll.
Artikel	Identifieraren för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Kategori	Den avsikt som AI-agenten identifierat för kundens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoängen för den identifierade avsikten.
Matchad artikel 1	Avsikten som identifierats av den valda NLU-motorn.
Artikel 1 poäng	Poängen för den avsikt som identifierats.
Feedback	Användarens feedback om ett meddelande har röstats upp eller nedröstats.
Feedback kommentar	Kommentarerna som lämnas av användare när de röstar ner ett meddelande.

Problem med kurering

Visar meddelanden som hamnade i kurering som problem av olika skäl. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för användarens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i AI-agenten.
Mänskligt budskap	Det mänskliga budskapets innehåll.
AI-agentmeddelande	Innehållet i meddelandet som AI-agenten svarade med.
Orsak till problemet	Anledningen till att detta meddelande hamnar i curation.
Artikel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Kategori	Avsikt som identifierats av AI-agenten för användarens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad artikel 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Artikel 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.

AI-agent för att utföra uppgifter rapporttyp

Det finns tre olika rapporttyper tillgängliga för en AI-agent som utför uppgifter i AI Agent Builder-programmet. Som AI-agentutvecklare kan du skapa olika rapporttyper. Dessa kan användas för att förstå AI-agentens användningssammanfattning, AI-agentbeteende, vad användarna frågar och hur en AI-agent svarar på frågorna. Du kan också visa meddelanden som har slutat som problem i curation.

Användningsbeteende och sammanfattning

Visar sammanfattningen av konversationer tillsammans med avsikter och mallnycklar som har utlösts. På sammanfattningsfliken visas följande information:

Tabell 4. Fliken Sammanfattning
Fält	Beskrivning
AI-agentnamn	Namnet på AI-agenten.
Totalt antal konversationer	Totalt antal konversationer eller sessioner som hanteras av AI-agenten.
Konversationer med minst ett användarmeddelande	Konversationer eller sessioner där användarna har bidragit med minst en inmatning.
Totalt antal mänskliga meddelanden	De meddelanden som slutanvändarna skickar till AI-agenten.
Totalt antal svar från AI-agenter	Totalt antal meddelanden som AI-agenten skickar till slutanvändare.
Totalt antal delmatchningar	Fall där det fanns viss tvetydighet om användarens meddelande och AI-agenten svarade med flera avsikter som alternativ.
Konversationer skickade till agent	Totalt antal konversationer som överlämnas till en mänsklig agent
Totalt antal röster	Totalt antal AI-agentsvar som har röstats upp av användare.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal AI-agentsvar som nedröstades av användare.

Du kan också visa information om avsikter på fliken Avsikter i kalkylbladet:

Tabell 5. Fliken Avsikter
Fält	Beskrivning
Avsiktens namn	Namnet på avsikten som konfigurerats i AI-agenten.
Konversationer för avsikten	Antal konversationer eller sessioner där denna avsikt åberopades.
Totalt antal anrop	Antal gånger denna avsikt åberopades.
Totalt antal slutförda	Antal gånger alla platser samlades in och denna avsikt slutfördes.
Totalt antal röster	Totalt antal svar för det röstades upp för varje avsikt.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal svar för det nedröstades för varje avsikt.

Rapporten innehåller även mallinformation på hög nivå, till exempel:

Tabell 6. Information om mallen
Fält	Beskrivning
Mallnyckelnamn	Namnet på mallen som konfigurerats i AI-agenten.
Metod för mallnyckel	Avsikter där den här mallnyckeln används.
Konversationer för mallnyckeln	Antal gånger som denna mallnyckel skickades ut som svar.
Totalt antal svar	Antalet gånger som denna mallnyckel skickades som svar.
Totalt antal röster	Antal gånger svaret för den här mallen röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antal gånger svaret för den här mallen har röstats ned.

Avskrifter av meddelanden

Visar konversationen mellan en kund och AI-agenten tillsammans med likhetspoäng. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för användarens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i programmet.
Meddelandetyp	AI-agentmeddelande eller mänskligt meddelande.
Meddelandetext	Meddelandets innehåll.
Mallnyckel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Avsikt	Avsikt som identifierats av AI-agenten för kundens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad avsikt 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Intent 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.
Feedback	Användarfeedback om ett meddelande har röstats upp eller nedröstats.
Feedback kommentar	Kommentarer som lämnas av användare vid nedröstning av ett meddelande.

Problem med kurering

Visar meddelanden som hamnade i kurering som problem av olika skäl. Den här rapporten är endast relevant för skriptade AI-agenter. Du kan visa följande information i den här rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för kundens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i programmet.
Mänskligt budskap	Det mänskliga budskapets innehåll.
AI-agentmeddelande	Innehållet i meddelandet som AI-agenten svarade med.
Orsak till problemet	Anledningen till att detta meddelande hamnar i curation.
Mallnyckel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Avsikt	Avsikt som identifierats av AI-agenten för användarens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad avsikt 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Intent 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.

Leveranslägen för AI Agent-rapporten

I dagens datadrivna värld är effektiv och säker leverans av AI-agentrapporter avgörande för informerat beslutsfattande och operativ excellens. För att uppfylla olika organisatoriska behov erbjuder vi flera leveranssätt för AI Agent-rapporter, vilket garanterar flexibilitet, tillförlitlighet och säkerhet. Leveransalternativen inkluderar Secure File Transfer Protocol (SFTP), e-post och Amazon S3 Bucket. Varje läge är utformat för att tillgodose olika krav, oavsett om det är behovet av hög säkerhet, enkel åtkomst eller skalbara lagringslösningar. Det här dokumentet beskriver funktionerna och fördelarna med varje leveranssätt, vilket hjälper dig att välja det bästa alternativet för dina specifika behov.

SFTP

Fält	Beskrivning
Skicka rapporter till en säker plats som planerat	Aktivera detta om du vill skicka rapporterna till den säkra platsen vid den schemalagda tiden. Du kan bara ange följande information genom att aktivera den här växlingsknappen.
IP-adress	Systemets IP postadress.
Användarnamn	Användarnamnet för att komma åt rapporterna.
Lösenord	Lösenordet för att komma åt rapporterna.
Privat nyckel	Den privata nyckeln för att komma åt filerna.
Ladda upp sökväg	Sökvägen där filerna dirigeras i systemet.

E-post

Fält	Beskrivning
Schemalägg e-post för flera mottagare, avgränsade med semikolon (;)	Aktivera detta för att lägga till mottagare.
Mottagare	E-postadressen till alla mottagare som måste ta emot rapporterna vid angiven tid och frekvens.

S3 Hink

Fält	Beskrivning
Ladda upp rapporter till en S3-bucket enligt schema	Aktivera detta om du vill göra S3-fälten tillgängliga och dirigera rapporterna till den konfigurerade S3-bucketen.
ID för AWS-åtkomstnyckel	Åtkomstnyckel-ID för åtkomst till AWS-tjänster och -resurser.
AWS hemlig åtkomstnyckel	Den hemliga åtkomstnyckeln för åtkomst till AWS-tjänster och resurser.
Namn på bucket	Namnet på den bucket som rapporten dirigeras till.
Mappnamn	Namnet på mappen som skapas i S3-bucketen.

Förstå AI-efterlevnad

Det här avsnittet hjälper dig att förstå AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet

AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet

AI-produktutveckling

Alla AI-drivna funktioner på Cisco genomgår en AI-konsekvensbedömning mot våra principer för ansvarsfull AI och följer ramverket för ansvarsfull AI, utöver befintligaprocesser för säkerhet, sekretess och mänskliga rättigheter genom design.

Sekretess och säkerhet

Cisco behåller inte kundindata efter inferensprocessen, och 3:e parts modellleverantör, Microsoft, har inte åtkomst till, övervakar eller lagrar Ciscos kunddata. Mer information om funktionsspecifika datalagringspolicyer finns i Cisco Trust Portal.

Följande är listan över AI-transparensanteckningar för alla AI-funktioner:

Datakällor för utbildning och utvärdering

Ciscos 3: e parts modellleverantör, Microsoft, representerar att den inte kommer att använda kundinnehåll för att förbättra Azure OpenAI-modeller och att den inte lagrar eller behåller Cisco-kunddata i Azure-infrastrukturen.

Säkerhet och etiska överväganden

Alla generativa AI-funktioner är felbenägna, så Cisco prioriterar innehållssäkerhet för AI-funktioner genom att välja innehållsfiltrering som tillhandahålls av Azure OpenAI.

Modellutvärdering och prestanda

Cisco prioriterar AI Assistants prestanda och noggrannhet genom att involvera människor i granskning, testning och kvalitetssäkring av den underliggande modellen.

Kom igång med Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundservice- och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter automatiserad hjälp till kunder innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i konversationer. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informativt digitala kanalinteraktioner via text och onlinechatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, får hjälp med frågor, informationshämtning och minimerar väntetider.

Funktioner i Webex AI Agent Studio

Korrekta svar i rätt tid – ger exakta svar på kundförfrågningar i realtid.
Intelligent uppgiftskörning – Utför uppgifter baserat på kundens önskemål eller inmatningar.

Viktiga fördelar för företag

Förbättrad kundupplevelse – Ger kunderna en konversationsupplevelse i realtid.
Anpassade interaktioner – skräddarsyr svaren efter individuella kundbehov och preferenser.
Skalbarhet och effektivitet – Hanterar stora volymer kundinteraktioner utan att kräva ytterligare mänskliga agenter, vilket leder till förbättrad tillfredsställelse och minskade driftskostnader.

Förstå AI-agenttyper och exempel

Följande tabell ger en glimt av AI-agenttyper och deras funktioner:

Tabell 1. AI-agenttyper och deras kapacitet
AI-agenttyp	Syfte	Möjlighet	Beskrivning	Hur ställer jag in?
Autonom	Autonoma AI-agenter är utformade för att arbeta självständigt, fatta beslut och utföra uppgifter utan direkt mänsklig inblandning.	Utföra åtgärder	Fatta välgrundade beslut baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler. Automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.	Autonoma AI-agenter för att utföra åtgärder
Autonom		Svara på frågor	Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor.	Autonoma AI-agenter för att svara på frågor
Skript	Skriptade AI-agenter är programmerade att följa en fördefinierad uppsättning regler och instruktioner.	Utföra åtgärder	Skriptade agenter kan utföra specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade.	Skriptade AI-agenter för att utföra åtgärder
Skript		Svara på frågor	Skriptade agenter kan svara på frågor baserat på en användarskapad utbildningskorpus, som är en samling exempel och svar.	Skriptade AI-agenter för att svara på frågor

Exempel

Både autonoma och skriptade AI-agenter kan tillämpas på olika användningsfall, beroende på specifika krav och önskade funktioner. Några exempel är:

Kundtjänst – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan användas för att ge kundsupport, med autonoma agenter som erbjuder mer flexibilitet och naturlig språkförståelse.
Virtuella assistenter – Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller, eftersom de kan hantera olika uppgifter och tillhandahålla mer personliga interaktioner.
Dataanalys – Autonoma agenter kan användas för att analysera stora datauppsättningar och extrahera värdefulla insikter.
Processautomatisering – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan användas för att automatisera repetitiva uppgifter, förbättra effektiviteten och minska antalet fel.
Kunskapshantering – Autonoma agenter kan användas för att skapa och hantera kunskapslager, vilket gör information lättillgänglig för användare.

Valet mellan autonoma och skriptade AI-agenter beror på uppgifternas komplexitet, den nivå av autonomi som krävs och tillgängligheten för träningsdata.

Förutsättningar

Om du redan är kund Webex Contact Center kontrollerar du att du uppfyller följande krav:
- Webex Contact Center 2.0-innehavare.
- Webex Connect etableras för din klientorganisation.
- Röstmedieplattform är nästa generations medieplattform.
Om du inte har en Webex Contact Center-klientorganisation kontaktar du din partner för att starta en Webex Contact Center-utvärdering med nästa generations medieplattform.
Administratörer kan begära att en Webex Contact Center-utvecklarsandlåda testar AI-agenter.

Aktivering av funktioner

Den här funktionen är för närvarande i betaversion. Kunder kan registrera sig för den här funktionen på Webex betaportalen genom att fylla i deltagandeundersökningen för AI-agenter.

För närvarande är endast skriptade AI-agentfunktioner tillgängliga i betafasen.
Autonoma agenter är endast tillgängliga för utvalda kunder. Förfrågningar kan göras via din CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) eller via e-post# ask-ccai@cisco.com. Efter godkännande görs autonoma agenter tillgängliga utöver skriptade agenter för din klientorganisation.

Åtkomst Webex AI Agent Studio

Om du vill skapa AI-agenter måste du logga in på programmet Webex AI Agent Studio. Detta kan göras på följande sätt:

Logga in från Control Hub

Om du inte ser Webex AI Agent Studio kontaktar du Cisco-supporten för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in på Control Hub med URL  https://admin.webex.com.
I avsnittet Tjänster i navigeringsfönstret väljer du Kontaktcenter.
I Snabblänkar i den högra rutan går du till avsnittet Kontaktcenter-sviten .
Klicka Webex AI Agent Studio för att komma åt programmet.

Systemet korsstartar Webex AI Agent Studio-programmet på en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in på programmet.

Logga in från Webex Connect

För att få åtkomst till programmet Webex AI Agent Studio bör du ha åtkomst till Webex Connect.

Logga in på Webex Connect-program med den klientorganisations-URL som angetts för ditt företag och dina autentiseringsuppgifter.
Som standard visas sidan Tjänster som en startsida.
 På menyn i appfältet i det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Webex AI Agent Studio för att komma åt programmet.
Systemet korsstartar Webex AI Agent Studio-programmet på en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in på programmet.

Layout för startsida

Välkommen till programmet Webex AI Agent Studio. När du loggar in visas följande layout på startsidan:

Navigeringsfält

Navigeringsfältet som visas till vänster ger tillgång till följande menyer:
- Instrumentpanel – Visar en lista över AI-agenter som användaren har åtkomst till, enligt företagsadministratörens beviljande.
- Kunskap – Visar den centrala kunskapsdatabasen eller kunskapsbasen, som fungerar som hjärnan där autonoma AI-agenter kan svara på kundfrågor.
- Rapporter – Visar en lista över fördefinierade AI-agentrapporter av olika typer. Du kan generera eller schemalägga rapporter enligt dina affärsbehov.
- Hjälp – Ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI Agent Studio i hjälpcentret för Webex.
Användarprofil
I menyn Användarprofil kan du visa din profilinformation och logga ut från programmet.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentens klientorganisation, som endast är tillgänglig för administratörer med fullständig administratörsåtkomst.
- Fliken Översikt innehåller följande information:
  - Företagsidentifierare – innehåller Webex organisations-ID, CPaaS-organisations-ID och prenumerations-ID för företaget. Detta är tillgängligt för företag med Webex Contact Center-integrering för motsvarande Webex Connect-klientorganisation.
  - Profilinställningar – Innehåller företagsnamn, unikt företagsnamn och logotypens webbadress.
  - Inställningar för global agent – Gör det möjligt att välja standardagent för röstkanal för hantering av reservscenarier.
  - Sammanfattning av datalagring – ger en sammanfattning av datalagringsperioderna för företaget.
- På fliken Teammates kan du visa och hantera listan över teammedlemmar som har åtkomst till programmet. Varje användare tilldelas en roll som avgör vilka åtgärder de kan utföra baserat på beviljade behörigheter.

Lär känna din instrumentpanel

På instrumentpanelen representeras AI-agenterna av kort som visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterad av, senast uppdaterad och motorn som används för att träna agenten.

Uppgifter på AI-agentkort

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa följande alternativ:

Förhandsgranskning – Klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenter.
Ellipsikon – Klicka på den här ikonen om du vill utföra följande uppgifter:
- Kopiera förhandsgranskningslänk – Kopiera förhandsgranskningslänken för att klistra in den på en ny flik och förhandsgranska AI-agenten i chattwidgeten.
- Kopiera åtkomsttoken – Kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att anropa agenten via API:er.
- Exportera – exportera AI-agentinformationen (i JSON-format) till den lokala mappen.
- Ta bort – Ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- Fäst AI-agenten på den första positionen på instrumentpanelen eller lossa om du vill flytta tillbaka den till sin tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent med hjälp av alternativet + Skapa agent längst upp till höger på instrumentpanelen. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

Information om hur du skapar skriptade och autonoma AI-agenter finns i följande avsnitt:

Skriptad AI-agent för att svara på frågor
Skriptad AI-agent för att utföra åtgärder
Autonom AI-agent för att svara på frågor
Autonom AI-agent för att utföra åtgärder

Importera fördefinierad AI-agent

Du kan importera en fördefinierad AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Kontrollera först att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till den lokala mappen. Följ dessa steg för att importera den:

Klicka på Importera agent.
Klicka på Ladda upp för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporterats från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du AI-agentnamnet.
(Valfritt) Redigera den systemgenererade unika identifieraren i system-ID :t.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent Studio-plattformen och är tillgänglig på instrumentpanelen.

Sök nyckelord

Plattformen ger robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan utföra nyckelordssökning med hjälp av agentnamnet. Ange agentnamnet eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom nyckelordssökning kan du förfina sökresultaten genom att filtrera baserat på typen av AI-agent. Välj ett av agenttypfiltren i listrutan – Manus, Autonomt och Alla.

Hantera kunskapsbasen

En kunskapsbas är en central lagringsplats för LLM-drivna autonoma AI-agenter (Large Language Model). De autonoma AI-agenterna utnyttjar avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera människoliknande text. Dessa AI-agenter tränar på stora mängder data, vilket gör det möjligt för dem att ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. I kunskapsbaser lagras de data som krävs för att de autonoma AI-agenterna ska fungera.

Så här kommer du åt kunskapsbasen:

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
I instrumentpanelen klickar du på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret. Sidan med kunskapsbaser visas.
Du kan hitta en kunskapsbas baserad på följande kriterier:
- Kunskapsbasens namn
- Typ av kunskapsbas
- Kunskapsbaser som uppdateras mellan angivna datum
- Kunskapsbaser som skapats mellan angivna datum
  Klicka på Återställ alla om du vill återställa sökkriterierna.
Du kan också skapa en ny kunskapsbas. Information om hur du skapar en ny kunskapsbas finns i Skapa kunskapsbas för AI Agent.

Skapa kunskapsbas för AI Agent

1	I instrumentpanelen klickar du på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret.
2	På sidan Kunskapsbaser klickar du på +Skapa kunskapsbas i det övre högra hörnet.
3	På sidan Skapa kunskapsbas anger du följande information: Kunskapsbasnamn – Ange ett namn för kunskapsbasen. Beskrivning – Ge en kort beskrivning av kunskapsbasen.
4	Klicka på Skapa. Systemet skapar en kunskapsbas med det angivna namnet.
5	På fliken Filer : Dra och släpp filerna i kunskapsbasen. Du kan också klicka på Lägg till fil för att lägga till en fil. Systemet stöder följande filformat: PDF, .doc, .docx, data via kabel, .txt, .xlsx, .xls och CSV. Storleken på varje fil får inte överstiga 2 MB. När du har lagt till filerna klickar du på Bearbeta filer för att bearbeta filerna. När du är klar listar systemet filerna under fliken Filer .
6	På fliken Dokument : Klicka på +Skapa dokument om du vill skapa egna knowledge base-dokument. Ange dokumentnamnet på sidan Skapa dokument . Använd textredigeraren för att lägga till nödvändig information och formatera texten efter behov. Markera Lägg till i befintlig kategori om du vill lägga till dokumentet i den befintliga kategorin. Du kan också välja att lägga till i ny kategori och skapa en ny kategori. Klicka på Spara. Du kan också klicka på + Lägg till kategori för att definiera kategorier och lägga till dokumenten under motsvarande kategori. Markera önskat dokument i den vänstra rutan och klicka på Webbförhandsgranskning för att förhandsgranska dokumentet.
7	Navigera till fliken Information om du vill visa och spåra information om de filer som du har överfört och dokument som du har skapat. Klicka på ikonen Redigera om du vill redigera kunskapsbasfilerna. Redigera namnet på filen om det behövs. Du kan också ta bort befintliga filer och lägga till nya filer. Klicka på ikonen Ta bort om du vill ta bort kunskapsbasen helt.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten för att besvara frågor.

Konfigurera autonoma AI-agenter

Autonoma AI-agenter arbetar oberoende utan direkt mänsklig inblandning. Dessa agenter använder avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera data, lära av sin miljö och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål. I det här avsnittet beskrivs de två primära funktionerna i autonom AI-agent.

Autonom AI-agent för att utföra uppgifter

De autonoma AI-agenterna kan utföra olika uppgifter, inklusive:

Natural Language Processing (NLP) - Förstå och svara på mänskligt språk på ett naturligt och konversationsmässigt sätt.
Beslutsfattande – Gör välgrundade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en autonom AI-agent för att utföra åtgärder
Uppdatera autonom AI-agentprofil
Lägga till åtgärder i autonom AI-agent
Konfigurera platsfyllning
Definiera uppfyllelse

Skapa en autonom AI-agent för att utföra åtgärder

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Filtrera AI-agenttypen som Autonom. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Autonom.
6	I avsnittet Vad är agentens huvudfunktion klickar du på Utför åtgärder.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj AI-motorn i listrutan. Standardmotorn för AI är Nova. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för metodtips och exempel.
9	Klicka på Skapa. Nu har du skapat den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder som nu är tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera fördefinierad AI-agent

Nästa steg

Uppdatera profilen för den autonoma AI-agenten.

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att utföra åtgärder.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till fliken Inställningar > Profil och konfigurera följande information:

Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs.
System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs.
Agentens mål – Redigera AI-agentens mål om det behövs. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
Instruktioner – Ange anvisningarna för AI-agenten. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs.
AI-motor – Uppdatera AI-motorn om det behövs.
Välkomstmeddelande – Det standardvälkomstmeddelande som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta om det behövs.

3

Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Lägg till nödvändiga åtgärder i AI-agenten.

Lägga till åtgärder i autonom AI-agent

De autonoma AI-agenterna för att utföra åtgärder är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Till exempel i en restaurang finns det ett behov av att automatisera matorderintaget online. För att utföra uppgiften kan du skapa en autonom AI-agent som utför följande åtgärder:

Få nödvändig information från kunden.
Överför informationen till önskat flöde.

Den autonoma AI-agenten som utför åtgärder fungerar på följande byggstenar:

Åtgärd – En funktion som gör att AI-agenten kan ansluta till externa system för att utföra komplexa uppgifter.
Entitet eller plats – Representerar ett steg i uppfyllandet av användarens avsikt. Slotfyllning innebär att ställa specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikt baserat på yttranden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd. Definiera indataenheterna som en del av platsfyllningen.
Uppfyllelse – Avgör hur AI-agenten slutför åtgärden. Som en del av uppfyllelsen definierar du utdataenheterna för den autonoma AI-agenten för att generera svaret i ett visst format. Systemet skickar utdataenheterna till flödet för att fortsätta med åtgärden och slutföra uppgiften.

1

På fliken Åtgärd klickar du på +Ny åtgärd.

2

På sidan Lägg till en ny åtgärd anger du följande information:

Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel,Boka biljetter.
Åtgärdsbeskrivning – Ge en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt.
Åtgärdens omfattning – Välj åtgärdens omfattning i listrutan. Följande alternativ är tillgängliga:
- Klicka på Platsfyllning för att konfigurera de indataenheter som krävs för platsfyllning. Om du väljer platsfyllning kan du inte konfigurera distributionsdetaljerna.
- Klicka på Platsfyllning med uppfyllelse för att konfigurera de indataenheter som krävs för platsfyllning och även definiera detaljerna för åtgärdens uppfyllelse.
Agentöverlämning är standardåtgärden som är aktiverad som standard. Använd växlingsalternativet för att inaktivera agentöverlämning.

Nästa steg

Du kan antingen konfigurera fack eller konfigurera fack och definiera uppfyllelse beroende på vilket åtgärdsomfång som valts.

Konfigurera platsfyllning

Platsfyllning innebär att du lägger till de indataenheter som krävs för AI-motorn. I avsnittet Platsfyllning på sidan Åtgärder lägger du till indataentiteterna:

Du kan lägga till entiteterna en i taget i tabellformat.
Du kan också använda JSON-filen och definiera entiteterna. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat .

Lägga till indataenheter i tabellformat

1	Om du vill lägga till en indataentitet klickar du på +Ny indataentitet.
2	På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på indataenheten. Enhetstyp – välj enhetens datatyp. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatorisk om du vill göra entiteten obligatorisk.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till indataentiteten. Du kan lägga till så många indataentiteter som du behöver.
4	Använd alternativet Kontroller för att utföra följande åtgärder på entiteten: Klicka på ikonen Redigera om du vill redigera de tillagda inmatningsentiteterna. Klicka på ikonen Ta bort om du vill ta bort entiteten.

Lägga till entiteter med JSON-redigeraren

Du kan lägga till indataentiteter och utdataentiteter med JSON-redigeraren. I JSON-redigeringsvyn måste entiteterna definieras i ett strukturerat JSON-format.

Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Parameterstruktur för indata

Ingångsparametrarna måste följa följande struktur:

type – datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid "objekt" för att beteckna att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

properties – Ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och dess associerade metadata.

required – En matris med strängar med namnen på parametrar som är obligatoriska.

Egenskaper Objekt

Varje nyckel i egenskapsobjektet representerar en indataenhet/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata ska alltid innehålla följande nyckelord:

type – parameterns datatyp. De tillåtna typerna är:
- string – Textdata.
- heltal – numeriska data utan decimaler.
- tal – numeriska data som kan innehålla decimaler.
- booleskt – Sant/falskt-värden.
- array – En lista med objekt som vanligtvis är av samma typ.
- object – En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning – En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå syftet med och användningen av parametern. En beskrivning som är kortfattad och överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning rekommenderas för bättre noggrannhet.
Validering verkställs endast av plattformen för "typ". "Beskrivning" tillämpas inte för alla entiteter, men vi rekommenderar starkt att den läggs till. Andra användbara nyckelord för entitetsmetadata är:
- enum – I uppräkningsfältet visas möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som endast ska acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- pattern – Mönsterfältet används tillsammans med strängtyper för att ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är särskilt användbart för validering av specifika format, till exempel telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel – I fältet exempel finns ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data som förväntas och kan vara särskilt användbart för tolkning och validering.

Det finns andra nyckelord som kan göra enhetsdefinitionen mer exakt och robust. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Det unika användarnamnet för kontot.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Lösenordet för kontot.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "E-postadressen för kontot.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "födelsedatum": { "type": "string", "description": "Användarens födelsedatum.", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Om användaren vill få nyhetsbrev.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferred notification method.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "Lista över roller som tilldelats användaren.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["användarnamn", "lösenord", "e-post"] }

Det här exemplet innehåller följande entiteter:

username – En strängtyp med begränsning för minsta och högsta längd.
password – En strängtyp med en minimilängd och ett visst format (lösenordet anger att den ska hanteras säkert).
e-post – en strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum – En strängtyp med exempel som anger datumets format.
preferences – En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och meddelanden), inklusive en boolesk med ett standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roles – En matristyp där varje objekt är en sträng som är begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i matrisen "obligatoriskt".

I det här exemplet har entiteterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer konsekvent struktur och namngivningskonvention. Följ dessa metodtips för att skapa väldefinierade entiteter som är enkla för AI-motorn att tolka och framtvinga.

Definiera uppfyllelse

1	Definiera distributionsdetaljerna för implementering av AI-agenten i ett kontaktcenter. Ange följande information: Välj en metod för uppfyllelse – Välj flödet. Välj en flödesbyggare – Välj önskad flödesbyggare. URL för Flow webhook – ange webhook-URL:en. Mer information finns i Inkommande webhooks. Tjänstnyckel – Ange information om servicenyckeln.
2	Konfigurera utdataentiteterna så att AI-agenten genererar resultatet i ett format som kan förstås av flödet.
3	Om du vill lägga till en utdataentitet klickar du på +Ny utdataenhet. På skärmen Lägg till en ny utdataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på utdataenheten. Enhetstyp – välj enhetens datatyp. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att beskrivningen är tydlig och korrekt. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatoriskt om du vill göra detta till en obligatorisk enhet. Du kan också använda en JSON-fil för att lägga till utdataentiteterna. Mer information finns i Lägga till entiteter med JSON-redigeraren .
4	Klicka på Lägg till för att lägga till utdataentiteten. Du kan lägga till så många utdataenheter som du behöver.
5	Använd alternativet Kontroller för att utföra följande åtgärder på entiteten: Klicka på ikonen Redigera om du vill göra ändringar i entiteten. Klicka på ikonen Ta bortom du vill ta bort entiteten.
6	Klicka på Lägg till för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Klicka på Förhandsgranska för att förhandsgranska AI-agenten. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent. Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

När du har konfigurerat AI-agenten:

Information om hur du visar AI-agentprestanda finns i Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics.
Information om sessioner och historik finns i Visa autonoma AI-agentsessioner och historik.

Autonoma AI-agenter för att svara på frågor

Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor. Den här funktionen är användbar i scenarier där agenten behöver:

Ge kundsupport – svara på vanliga frågor, felsök problem och vägled kunder genom processer.
Erbjud teknisk hjälp – ge expertråd om specifika ämnen eller områden.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor
Uppdatera autonom AI-agentprofil
Konfigurera kunskapsbasen

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen. Mer information finns i Hantera kunskapsbaser.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Autonom. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Autonom.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Svara på frågor.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj önskad AI-motor i listrutan. Standardmotorn för AI är Nova. För röstbaserad förhandsgranskning väljer du Vega. Mer information finns i Röstbaserad förhandsgranskning . Kunskapsbas – Välj den kunskapsbasfil som krävs i listan över tillgängliga kunskapsbaser. Du kan inte mappa den valda kunskapsbasen till andra AI-agenter. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
9	Klicka på Skapa. Den autonoma AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Uppdatera profilen för den autonoma AI-agenten.

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till fliken Inställningar > Profil och konfigurera följande information:

Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs.
System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs.
Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
URL för agentprofilbild – redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från.
AI-motor – Välj önskad AI-motor i listrutan.
Välkomstmeddelande – Ange välkomstmeddelandet som AI-agenten ska använda för att starta interaktionen.
Tillåt överlämning av agent – Aktivera växlingsalternativet för att överföra konversationen till en mänsklig agent när en kund vill prata med en agent.

3

Klicka på Spara ändringar för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för AI-agenten.

Konfigurera kunskapsbasen

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor.

1	På sidan Instrumentpanel väljer du den AI-agent som du har skapat.
2	Gå till fliken Knowledge Base .
3	Välj den kunskapsbas som krävs i listrutan.
4	Klicka på Spara ändringar för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Klicka på Förhandsgranska för att förhandsgranska AI-agenten. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent.

När du har konfigurerat AI-agenten:

Information om hur du visar AI-agentprestanda finns i Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics.
Information om sessioner och historik finns i Visa autonoma AI-agentsessioner och historik.

Visa autonom AI-agentsession och historik

Du kan visa sessions- och historikinformation för var och en av de autonoma AI-agenter som du har skapat. På sidan Sessioner visas information om sessioner som etablerats med constomererna. På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten.

Sessioner

På sidan Sessioner finns ett omfattande register över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. Så här navigerar du till sidan Sessioner :

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa sessionsinformation för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Sessioner.

Sidan Sessioner visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Den här informationen är användbar för att granska, analysera och förbättra AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessioner/rum som skapats för AI-agenten. Tabellen sidnumreras om det finns fler rader än vad som ryms på en skärm. Vilket som helst av fälten i tabellen kan sorteras eller filtreras med hjälp av avsnittet Förfina resultat till vänster. Fälten som finns representerar följande information om en viss session:

Sessions-id – unikt rums-id eller sessions-id för en konversation.
Konsument-ID – ID för konsumenten som interagerade med AI-agenten.
Kanaler – Kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterad vid – Tidpunkt då rummet stängdes.
Rumsmetadata – Innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Dölj testsessioner – Om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan med livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – för att filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agenten överlämnas visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – för att filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – För att filtrera de nedröstade sessionerna.
Klicka på en rad i sessionstabellen om du vill se en detaljerad vy över sessionen. Låsikonen indikerar att sessionen är låst och måste dekrypteras. Du måste ha behörighet att dekryptera sessionen. Om växlingsknappen Dekryptera åtkomst är aktiverad kan du komma åt alla sessioner med knappen Dekryptera innehåll . Den här funktionen gäller dock bara när Avancerat dataskydd har angetts till sant eller aktiverats för klientorganisationen.

Historik

På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten. Så här visar du historiken för en viss agent:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa historiken för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Historik.

Sidan Historik visas med följande flikar:

Granskningsloggar – Klicka på fliken Granskningsloggar om du vill visa de ändringar som gjorts i AI-agenterna.
Modellhistorik – Klicka på fliken Modellhistorik för att visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder.

Granskningsloggar

På fliken Granskningsloggar spåras de ändringar som gjorts i den autonoma AI-agenten. Du kan visa information om ändringarna under de senaste 35 dagarna. På fliken Granskningsloggar visas följande information:

Användare med administratörs- eller AI-agentutvecklarroller har bara åtkomst till fliken Granskningsloggar . Användare med anpassade roller som har behörigheten Hämta granskningslogg kan också visa granskningsloggarna.

Uppdaterad vid – Data och tidpunkt för ändringen.
Uppdaterad av – namnet på användaren som införlivade ändringen.
Fält – Det specifika avsnitt i AI-agenten där ändringen gjordes.
Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med sökalternativen Uppdaterad av, Fält och Beskrivning . Du kan sortera loggarna baserat på fälten Uppdaterad på och Uppdaterad efter .

Modellhistorik

Fliken Modellhistorik är endast tillgänglig för den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder.

När du publicerar den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder sparas en version av den autonoma AI-agenten som är tillgänglig på fliken Modellhistorik . Du kan visa de olika versionerna av AI-agenten på fliken Modellhistorik .

Modellbeskrivning – En kort beskrivning av AI-agentens version.
AI-motor – AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Uppdaterad den – Datum och tid då versionen skapades.
Åtgärder – Gör att du kan utföra följande åtgärder på AI-agenten
- Läs in – Alla ändringar på AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Exportera – Använd för att exportera AI-agenten.

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, när du redigerar och efter distributionen av agenten. Du kan öppna förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort visas förhandsgranskningsalternativet för AI-agenten. Klicka här om du vill öppna förhandsgranskningen av AI-agenten.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna AI-agenten. Alternativet Förhandsgranskning är alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När en förhandsgranskning har startats och minimerats visas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan. Du kan använda det här alternativet för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Webex AI Agent Studio ger också ett delbart förhandsgranskningsalternativ. Klicka på menyn i det övre högra hörnet och välj alternativet Kopiera förhandsgranskningslänk . Du kan dela förhandsgranskningslänken med andra användare, till exempel testare eller konsumenter av AI-agenten.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att kontrollera AI-agentens svar och se till att de fungerar korrekt.

Du kan också minimera förhandsgranskningswidgeten, tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att testa AI-agenten.

Delbar förhandsgranskningswidget

Med den delbara förhandsgranskningswidgeten kan du dela AI-agenten med intressenter och konsumenter på ett presentabelt sätt utan att behöva utveckla ett anpassat användargränssnitt för att visa AI-agenten. Som standard återger den kopierade förhandsgranskningslänken AI-agenten med ett telefonhölje. Du kan göra några snabba anpassningar genom att ändra vissa parametrar i förhandsgranskningslänken. Du kan anpassa widgeten på följande sätt:

Widgetfärg – genom att lägga till parametern brandColor på länken. Du kan definiera enkla färger med färgnamn eller använda hex-koden för färger.
Telefonhölje – genom att ändra värdet på parametern phoneCasing i länken. Detta är inställt på true som standard och kan inaktiveras genom att göra det false.

Exempel på förhandsgranskningslänk med dessa parametrar:? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<Ange en färgs hexadecimala värde i formatet '_XXXX'>.

Röstbaserad förhandsgranskning

Autonom AI-agent för att svara på frågor stöder röstbaserad förhandsgranskning. Så här aktiverar du det här alternativet:

Gå till Dashboard och välj AI-agenten.
Navigera till Inställningar > profil.
1. I listrutan AI Engine väljer du Vega.
Klicka på Spara ändringar.

Alternativet Förhandsgranskning uppdateras med en mikrofonikon för röstbaserad förhandsgranskning. Klicka på Förhandsgranska. Röstförhandsgranskningswidgeten visas.

Du måste aktivera mikrofonåtkomst för att använda den här funktionen.

Du kan visa följande alternativ i röstförhandsgranskningswidgeten:

Start-knappen för att starta förhandsgranskningen.
Live-transkription av konversationen visas i widgeten när röstförhandsgranskningen pågår.
Avsluta samtal för att avsluta konversationen.
Stäng av ljudet om du vill stänga av ljudet.

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics

Avsnittet AI-agentanalys ger en grafisk representation av nyckelmåtten för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Så här genererar du analyser för den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten på instrumentpanelen .
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

I det första avsnittet visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Det andra avsnittet visar statistik om användarna. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare.

I det tredje avsnittet visas AI-agentsvaren och agentöverlämningarna

Konfigurera skriptad AI-agent

I det här avsnittet beskrivs hur du konfigurerar och hanterar skriptade AI-agenter på Webex AI Agent Studio-plattform, så att de ger korrekta svar på användarfrågor och utför automatiserade uppgifter effektivt.

Skriptad AI-agent för att utföra uppgifter

Skriptad AI-agent utökar agentbyggnadsfunktionerna utan kod i Webex AI Agent Studio-plattform. Skriptad AI-agent möjliggör konversationer med flera svängar där den kan få relevanta data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Kör enkla kommandon – följ instruktionerna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbetar data – manipulera och transformera data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – kommunicera med och kontrollera andra lösningar.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en skriptad AI-agent för att utföra åtgärder
Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Hantera entiteter
Hantera avsikter
Hantera svar
Konfigurera hanteringsinställningar
Lägga till ett språk i skriptad AI-agent
Konfigurera överlämningsinställningar

Skapa en skriptad AI-agent för att utföra åtgärder

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på + Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent skapar du en ny AI-agent från grunden. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Skriptad. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Börja från början och sedan på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du? klickar du på Skript.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion? klickar du på Utför åtgärder.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – Det här är den systemgenererade unika identifieraren. Du kan också redigera det här fältet. AI-motor – Välj AI-motorn i listrutan.
9	Klicka på Skapa. Den skriptade AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Skapa entiteter, lägg till avsikter och definiera svar.

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Gå till Settings > Profile och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten efter behov. System-ID – Redigera AI-agentens systemgenererade identifierare efter behov. URL för agentprofilbild – Redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentlogotypen eller AI-agentbilden från. Beskrivning – Ange information om AI-agenten. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Skriv ett meddelande som visas om det uppstår fel under en chatt med AI-agenten.
4	Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Hantera entiteter

Entiteter är byggstenarna i konversationer. De är de väsentliga elementen som AI-agenten extraherar från användaryttranden. De representerar specifik information, till exempel produktnamn, datum, kvantiteter eller någon annan viktig grupp av ord. Genom att effektivt identifiera och extrahera entiteter kan en AI-agent bättre förstå användarens avsikt och ge mer exakta och relevanta svar.

Typer av enheter

Webex AI Agent Studio erbjuder 11 fördefinierade entitetstyper för att samla in olika typer av användardata. Du kan också skapa någon av följande anpassade entiteter.

Anpassade entiteter

Dessa entiteter är konfigurerbara och gör det möjligt för utvecklare att samla in användningsfallsspecifik information.

Anpassad lista – definiera listor med förväntade strängar för att samla in specifika datapunkter som inte täcks av fördefinierade enheter. Du kan lägga till flera synonymer för varje sträng. Till exempel en enhet med anpassad pizzastorlek.
Regex – använd reguljära uttryck för att identifiera specifika mönster och extrahera motsvarande data. Till exempel ett telefonnummer regex (till exempel 123-123-8789).
Siffror – samla in numeriska inmatningar med fast längd med hög noggrannhet, särskilt i röstinteraktioner. I icke-röstinteraktioner används det som ett alternativ till entitetstyperna Custom och Regex. Om du till exempel vill identifiera ett femsiffrigt kontonummer måste en längd på fem definieras.
Alfanumeriskt – samla in kombinationer av bokstäver och siffror, vilket ger korrekt igenkänning för både röstinmatningar och andra inmatningar.
Fritext – samla in flexibla datapunkter som är svåra att definiera eller validera.
Kartplats (WhatsApp) – extrahera platsdata som du delar på WhatsApp-kanalen.

Systementiteter

Enhetens namn	Beskrivning	Exempel på inmatning	Exempel på utdata
Datum	Tolkar datum på naturligt språk till ett standarddatumformat	"Juli nästa år"	01/07/2020
Tid	Tolkar tid på naturligt språk till ett standardtidsformat	5 på kvällen	17:00
E-post	Identifierar e-postadresser	Skriv till mig på info@cisco.com	info@cisco.com
Telefonnummer	Identifierar vanligt telefonnummer	Ring mig på 9876543210	9876543210
Monetära enheter	Tolkar valuta och belopp	Jag vill 20$	20$
Ordinal	Identifierar ordningstal	Fjärde av tio personer	4:e
Kardinal	Detekterar kardinalnummer	Fjärde av tio personer	10
Geolokalisering	Upptäcker geografiska platser (städer, länder etc.)	Jag badade i Themsen i London, Storbritannien	London, Storbritannien
Personnamn	Identifierar vanliga namn	Bill Gates från Microsoft	Bill Gates
Antal	Identifierar mätningar, som av vikt eller avstånd	Vi är 5 km från Paris	5 km
Varaktighet	Identifierar tidsperioder	1 veckas semester	1 vecka

Skapade entiteter kan redigeras från fliken entiteter. Om du länkar entiteter till en avsikt kommenteras dina yttranden med identifierade entiteter när du lägger till dem.

Entitetsroller

När en entitet behöver samlas in flera gånger inom en enda avsikt blir entitetsroller nödvändiga. Genom att tilldela distinkta roller till samma entitet kan du vägleda AI-agenten i att förstå och bearbeta användarindata mer exakt.

Om du till exempel vill boka ett flyg med mellanlandning kan du skapa en flygplatsenhet med tre roller: ursprung, destination och mellanlandning. Genom att kommentera träningsyttranden med dessa roller kan AI-agenten lära sig de förväntade mönstren och smidigt hantera komplexa bokningsförfrågningar.

Entitetsroller stöds endast för Mindmeld (anpassade enheter och systementiteter) och Rasa (endast anpassade entiteter), administratörer måste markera kryssrutan Entitetsroller under de avancerade inställningarna i dialogrutan NLU-motorväljare.

Administratörer kan inte växla från RASA eller Mindmeld till Swiftmatch medan entitetsroller används. Roller måste tas bort från avsikter för att inaktivera entitetsrollerna från avancerade NLU-motorinställningar. Du kan skapa en entitet med entitetsroller.

Skapa en entitet med entitetsroller

Innan du börjar

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.
3	Klicka på Träning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata klickar du på fliken Entiteter .
5	Klicka på Skapa entitet.
6	I fönstret Skapa entitet anger du följande fält: Enhetsnamn – ange enhetens namn. Enhetstyp – välj alternativet Anpassad lista i listrutan. Values (Värden) – Ange ett värde för entiteten.
7	Aktivera växlingsknappen Automatiskt föreslå platsvärden till automatisk komplettering och ge alternativa förslag för den här entiteten under konversationen. Fältet Roller visas när du skapar en anpassad entitet endast om entitetsroller har aktiverats i avsnittet Avancerade inställningar i fönstret Ändra utbildningsmotor för RASA- och Mindmeld NLU-motorer.
8	Klicka på Spara. Du kan använda alternativen Redigera och Ta bort i kolumnen Åtgärder för att utföra relaterade åtgärder.

Nästa steg

När du har skapat en entitet kan du länka roller till en entitet.

Länka roller till en entitet

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
3	Klicka på Utbildning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata väljer du en avsikt att länka entiteter och entitetsroller. Som standard visas fliken Avsikt .
5	I avsnittet Platser klickar du på Länka entitet.
6	Välj entitetsroll för entitetsnamnet.
7	Klicka på Spara. Du kan tilldela roller till en entitet för att samla in samma entitet två gånger i en avsikt.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter använder Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Artiklar och utbildning för skriptade AI-agenter för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm och behöver tränas om för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Du kan analysera prestandaskillnaderna med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att svara på frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Utbildning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas.
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är aktiverad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När du har skapat alla artiklar kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i delningsbar förhandsgranskning eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vårt pågående arbete med att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i stället för den äldre modellen som använde vektorer på yttrandenivå. Vi fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorerna på artikelnivå är det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter. För flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som är tillgänglig vid tidpunkten för en slutledning i sessionens andra informationsavsnitt .

Hantera avsikter

Avsikt är en kärnkomponent i Webex AI Agent Studio-plattformen som gör det möjligt för AI-agenten att förstå och svara på dina indata effektivt. Den representerar en specifik uppgift eller åtgärd som du vill utföra under en konversation. Du kan definiera alla avsikter som motsvarar de aktiviteter du vill utföra. Noggrannheten i avsiktsklassificeringen påverkar direkt AI-agentens förmåga att tillhandahålla relevanta och användbara svar. Avsiktsklassificering är processen att identifiera avsikt baserat på dina indata, så att AI-agenten kan svara på ett meningsfullt och kontextuellt relevant sätt.

Systemavsikter

Standardreservmetod – En AI-agents funktioner begränsas till sin natur av de avsikter som är utformade för att känna igen och svara på. Även om ett företag inte kan förutse alla möjliga frågor du kan ställa, kan standardåterställningsmetoden hjälpa konversationer att vara på rätt spår.
Genom att implementera en standardåterställningsmetod kan AI-agentutvecklare se till att AI-agenten hanterar oväntade frågor eller frågor som inte omfattas och omdirigerar konversationen tillbaka till kända avsikter.
AI-agentutvecklare behöver inte lägga till specifika yttranden i reservavsikten. Agenten kan utbildas i att automatiskt utlösa återställningsmetoden när den stöter på kända frågor som inte omfattas och som annars felaktigt kan kategoriseras i andra avsikter.
I en AI-bankagent kan kunder till exempel försöka fråga om lån. Om AI-agenten inte är konfigurerad för att hantera lånerelaterade förfrågningar kan dessa frågor införlivas som träningsfraser inom standardreservavsikten . När en kund frågar om lån någon gång i konversationen känner AI-agenten igen frågan som faller utanför de definierade avsikterna och utlöser återställningssvaret. Detta säkerställer ett lämpligare svar.

Reservavsikten bör inte ha några luckor associerade med den.

Återställningsmetoden måste använda standardnyckeln för återställningsmallen för sitt svar.
Hjälp – Den här avsikten är utformad för att hantera kundförfrågningar om AI-agentens funktioner. När kunder är osäkra på vad de kan åstadkomma eller stöter på svårigheter under ett samtal, söker de ofta hjälp genom att be om hjälp.
Som standard mappas svaret för hjälpavsikten till nyckeln för hjälpmeddelandemallen . AI-agentutvecklare kan dock anpassa svaret eller ändra den associerade mallnyckeln för att ge mer skräddarsydd och informativ vägledning.
Vi rekommenderar att du förmedlar AI-agentens kapacitet på en hög nivå, så att kunderna får en tydlig förståelse för vad de kan göra härnäst.
Prata med en agent – Med den här avsikten kan kunderna begära hjälp från en mänsklig agent när som helst under interaktionen med AI-agenten. När den här avsikten anropas initierar systemet automatiskt en överföring till en mänsklig agent. Standardsvarsmallen för den här avsikten är agentöverlämning. Det finns inga användargränssnittsbegränsningar för att ändra svarsmallnyckeln, men om du ändrar den påverkas inte resultatet av den mänskliga överlämningen.

Avsikter med småprat

Alla nyskapade AI-agenter har fyra fördefinierade småpratsmetoder för att hantera vanliga kundhälsningar, uttryck för tacksamhet, negativ feedback och avsked:

Hälsningsfraser
Tack
AI-agenten var inte till hjälp
Adjö

Dessa avsikter och deras motsvarande svar är tillgängliga som standard i alla AI-agenter. Du kan dock anpassa eller ta bort dem så att de överensstämmer med ditt specifika användningsfall och önskat konversationsflöde.

Skapa en avsikt

Innan du börjar

Innan du skapar en avsikt måste du skapa entiteter som ska länka till avsikten. Mer information finns i Skapa entitet med entitetsroller.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Välj en AI-agent på instrumentpanelen.
3	Klicka på Utbildning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata klickar du på Skapa avsikt.
5	I fönstret Skapa avsikt anger du följande information: Avsiktsnamn – Ange avsiktens namn. Lägg till yttrande – Lägg till en fras för att åberopa avsikten och klicka på Lägg till. Om det finns några entiteter i de tillagda yttrandena kommenteras de automatiskt i yttrandena och visas i avsnittet Slots . Du kan lägga till fler entiteter som platser i en avsikt. Mer information finns i Skapa entitet med entitetsroller. Varje fack visar följande: Enhetens namn. Om det krävs för att avsikten ska slutföras. Antalet nya försök som AI-agenten försöker hämta platsvärdet från användaren. Mallnyckeln.
6	Markera kryssrutan Obligatorisk om enheten är obligatorisk.
7	Ange antalet återförsök som tillåts för den här platsen. Som standard är siffran inställd på tre.
8	Välj mallnyckeln i listrutan. Klicka på Skapa ny om du vill skapa en ny svarsmallnyckel för entiteten. Svarsinnehållet för dessa mallnycklar konfigureras i avsnittet Svar . Varje mallnyckel har ett motsvarande svar som skickas till användaren när avsikten utlöses.
9	I avsnittet Svar anger du nyckeln till den slutliga svarsmallen som ska returneras till användarna när avsikten har slutförts.
10	Aktivera växlingsknappen Återställ platser efter slutförande för att återställa platsvärdena som samlats in i konversationen när avsikten är klar. Om den här växlingsknappen är inaktiverad behåller facket de gamla värdena och visar samma svar.
11	Aktivera växlingsknappen Uppdatera platsvärden om du vill uppdatera platsvärdet under konversationen med konsumenten. AI-agenten tar hänsyn till det senast ifyllda värdet i facket för att bearbeta data. Om detta är aktiverat uppdateras värden för fyllda platser när kunder lämnar ny information för samma platstyp.
12	Aktivera växlingsknappen Ge förslag på platser om du vill ge förslag på platsfyllning och alternativa platsvärden i det slutliga svaret, baserat på användarinmatning.
13	Aktivera växlingsknappen Avsluta konversation för att stänga sessionen efter den här avsikten. Webex Connect och röstflöden kan använda detta för att avsluta en konversation med konsumenterna.
14	Klicka på Spara. Klicka på Träna längst upp till höger på fliken Utbildning för att visa eventuella ändringar som gjorts i avsikter och entiteter. För att träna Rasa- eller Mindmeld NLU-motorer krävs minst två träningsvarianter (yttranden) per avsikt. Dessutom måste varje fack ha minst två anteckningar. Om dessa krav inte uppfylls är knappen Träna inaktiverad. En varningsikon visas bredvid den berörda avsikten för att indikera problemet. Standardåterställningsavsikten är dock undantagen från dessa krav.

Nästa steg

När en avsikt har skapats krävs viss information för att uppfylla avsikten. Länkade entiteter anger hur den här informationen hämtas från användaryttranden. Mer information finns i Länka entiteter med avsikt.

Länka entiteter med avsikt

Innan du börjar

Se till att du skapar entiteter och länkar dem innan du lägger till yttranden. Den här automatiskt kommenterar entiteterna medan yttranden läggs till.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
3	Klicka på Utbildning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata väljer du en avsikt att länka entiteter och entitetsroller. Som standard visas fliken Avsikt .
5	I avsnittet Platser klickar du på Länka entitet. De länkade enheterna visas i avsnittet Platser.
6	Välj entitetsroll för entitetsnamnet.
7	Klicka på Spara. När en entitet markeras som obligatorisk blir ytterligare konfigurationsalternativ tillgängliga. Du kan ange det maximala antalet gånger som AI-agenten kan begära den saknade entiteten innan den eskaleras eller ger ett återställningssvar. Du kan definiera mallnyckeln som ska anropas om den entitet som krävs inte tillhandahålls inom det angivna antalet återförsök. När en AI-agent har identifierat en avsikt och samlat in alla nödvändiga data (platser) svarar den med meddelandet som är associerat med den slutliga mallnyckeln som konfigurerats för avsikten. Om du vill starta en ny konversation eller hantera efterföljande avsikter utan att överföra tidigare data måste du aktivera växlingsknappen Återställ platser efter slutförande . Den här inställningen rensar alla identifierade entiteter från konversationshistoriken, vilket säkerställer en nystart för varje ny interaktion.

Generera träningsdata

Du måste manuellt lägga till träningsdata i deras avsikter för att få AI-agenten att arbeta med en rimlig noggrannhet. Träningsdata består av olika sätt på vilka du kan åberopa samma avsikt. Du kan lägga till minst 15–20 varianter för varje avsikt för att förbättra dess noggrannhet. Att skapa denna träningskorpus manuellt kan vara tråkigt och tidskrävande. Du kan bara lägga till några få varianter eller bara lägga till nyckelord som varianter i stället för meningsfulla meningar. Detta kan undvikas genom att generera träningsdata för att komplettera dina befintliga.

Följ stegen nedan för att generera träningsdata:

Ange avsiktsnamnet och ett exempelyttrande.
Klicka på Generera.
Ge en kort beskrivning av avsikten att vägleda AI:n.
Ange önskat antal varianter och kreativitetsnivån för de AI-genererade förslagen.

Att generera många varianter samtidigt kan påverka kvaliteten. Vi rekommenderar högst 20 varianter per generation.
En lägre kreativitetsinställning kan producera mindre olika varianter.
Genereringsprocessen kan ta några sekunder, beroende på antalet varianter som begärs.
Blixtikonen skiljer AI-genererade varianter från användardefinierade träningsdata.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter använder Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Artiklar och utbildning för skriptade AI-agenter för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm och behöver tränas om för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Du kan analysera prestandaskillnaderna med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att svara på frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Utbildning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas.
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är aktiverad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När du har skapat alla artiklar kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i delningsbar förhandsgranskning eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vårt pågående arbete med att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i stället för den äldre modellen som använde vektorer på yttrandenivå. Vi fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorerna på artikelnivå är det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter. För flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som är tillgänglig vid tidpunkten för en slutledning i sessionens andra informationsavsnitt .

Flagga genererade varianter

För att säkerställa ansvarsfull AI-användning kan utvecklare flagga AI-genererade utdata för granskning. Detta gör det möjligt att identifiera och förebygga skadligt eller partiskt innehåll. Så här flaggar du AI-genererade utdata:

Leta reda på flaggningsalternativet: Ett flaggningsalternativ är tillgängligt för varje genererat yttrande.
Ge feedback: När utvecklare flaggar utdata kan de lägga till kommentarer och ange orsaken till flaggningen.

Den här funktionen är inledningsvis tillgänglig med en månatlig användningsgräns på 500 genererade åtgärder. För att tillgodose växande behov kan utvecklare kontakta sina kontoägare för att begära en ökning av denna gräns.

Skapa flerspråkig avsikt och entitet

Du kan skapa träningsdata på flera språk. För varje språk som konfigurerats för AI-agenten måste du definiera yttranden som återspeglar önskade interaktioner. Även om platserna är konsekventa på alla språk identifierar malltangenterna svaren på varje språk.

Alla språk stöder inte alla entitetstyper. Mer information om listan över entitetstyper som varje språk stöder finns i tabellen Språk verser entiteter som stöds i Språk som stöds för skriptade AI-agenter.

Hantera svar

Svaren är de meddelanden som AI-agenten skickar till kunderna som svar på deras frågor eller avsikter. Du kan skapa svar som inkluderar:

Text – meddelanden med oformaterad text för direkt kommunikation.
Kod – Inbäddad kod för dynamiskt innehåll eller dynamiska åtgärder.
Multimedia – Bild-, ljud- eller videoelement som förbättrar användarupplevelsen.

Svaren har två huvudkomponenter:

Mallar – fördefinierade svarsstrukturer som mappas till specifika avsikter.
Arbetsflöden – Den logik som avgör vilken mall som ska användas baserat på den identifierade avsikten.

Mallarna för Överlämning av agent, Hjälp, Reserv och Välkommen är förkonfigurerade och svarsmeddelandet kan ändras från motsvarande mallar.

Svarstyper

Avsnittet Response Designer täcker olika typer av svar och hur de kan konfigureras.

Fliken Arbetsflöden används för att hantera asynkrona svar när en extern API som svarar på ett asynkront sätt anropas. Arbetsflödena måste kodas i python.

Variabel ersättning

Med variabelersättning kan du använda dynamiska variabler som en del av svarsmallarna. Alla standardvariabler (eller entiteter) i en session, tillsammans med de som en AI-agentutvecklare kan ange i ett friformsobjekt som datalagerfältet , kan användas i svarsmallar via den här funktionen. Variablerna representeras med denna syntax: ${variable_name}. Om du till exempel använder värdet för en entitet med namnet apptdate används ${entities.apptdate} or ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.

Svaren kan anpassas med hjälp av variabler som tas emot från kanalen eller samlas in från konsumenter under en konversation. Funktionen för automatisk komplettering visar syntaxen för variabler i textområdet när du börjar skriva ${. Om du väljer önskat förslag fylls området automatiskt med variabeln och en sådan variabel markeras.

Konfigurera svar med svarsdesignern

Svarsdesignern erbjuder ett användarvänligt gränssnitt för att skapa svar utan att kräva omfattande kodningskunskaper. Det finns två svarstyper:

Villkorliga svar: För icke-utvecklare möjliggör det här alternativet enkel konstruktion av svar som AI-agenten levererar till kunder.
Kodavsnitt: För utvecklare som använder Python ger det här alternativet flexibilitet för att konfigurera svar med kod.

Svarsdesignern är utformad för att säkerställa att användarupplevelsen tillgodoser den specifika kanal som AI-agenten interagerar med.

Svarsmallar

Text – Det här är enkla textsvar. För att förbättra användarupplevelsen tillåter svarsdesignern flera textrutor i ett enda svar, så att du kan dela upp långa meddelanden i mer hanterbara avsnitt. Varje textruta kan innehålla olika svarsalternativ. Under en konversation väljs ett av dessa alternativ slumpmässigt och visas för användaren, vilket garanterar en dynamisk och engagerande interaktion.
För att upprätthålla en dynamisk och engagerande användarupplevelse kan du lägga till flera svarsalternativ i dina mallar. När en mall med flera alternativ aktiveras väljs en av dem slumpmässigt och visas för användaren. Du kan aktivera den här funktionen genom att klicka på knappen +Lägg till variant längst ned i svaret.

När du sparar svar kan du se en varning som anger antalet fel som behöver korrigeras. Fälten med fel markeras med rött. Genom att använda navigeringspilarna kan utvecklare enkelt hitta och åtgärda dessa fel i alla kanaler eller svarsformat. Om listväljaren eller karusellen innehåller flera kort kan du med punktnavigering flytta mellan korten med fel. För ett enda kort blir motsvarande punkt röd för att signalera felet.
Snabbsvar – Textsvar kan kopplas ihop med knappar, som kan vara antingen textbaserade länkar eller URL-länkar. Textknappar kräver en titel och en nyttolast, som skickas till botten när du klickar på den. URL-knappar omdirigerar användare till en viss webbsida.
När en kunds fråga är tvetydig tillåter partiell matchning roboten att föreslå relevanta artiklar eller avsikter som alternativ. Den här funktionen är tillgänglig för webb- och Facebook-interaktioner.
Lägga till snabbsvar på URL:er
Med snabbsvarsknappar för webbadresser i fasta och villkorliga svar kan du skapa knappar som omdirigerar användare till din webbplats för mer information eller åtgärder som att fylla i formulär. När du klickar på dessa knappar öppnas den angivna URL:en på en ny flik i samma webbläsarfönster utan att några data skickas tillbaka till roboten.
Så här lägger du till ett URL-snabbsvar i villkorligt eller fast svar:
1. Välj den artikel- eller mallnyckel som du vill konfigurera snabbsvaret på URL:en för.
2. Klicka på +Lägg till ett snabbsvar. Popup-fönstret Knapptyp visas.
3. Välj knapptyp som URL i webbkanalen.
4. Ange knappens titel och webbadressen som konsumenten ska dirigeras till när han eller hon har klickat på knappen.
5. Klicka på Klar för att lägga till ett snabbsvar på URL:en.
URL-typknappar kan också konfigureras via dynamisk svarstyp, där dessa knappar ska konfigureras med hjälp av kodfragment av python-kod. Dessa knappar stöds i förhandsgransknings- och delningsbara förhandsgranskningsavsnitt. De stöds för närvarande inte av IMIchats livechattwidget eller andra tredjepartskanaler.
Carousel – utökade svar kan innehålla ett enda kort eller flera kort ordnade i carousel-format. Varje kort kräver en titel och kan innehålla en bild, en beskrivning och upp till tre knappar.
Snabbsvarsknapparna i carousel-mallen kan konfigureras med text- eller URL-länkar. Genom att klicka på en URL-knapp omdirigeras användaren till den angivna webbplatsen. Om du klickar på en textbaserad snabbsvarsknapp skickas en konfigurerad nyttolast till roboten och utlöser motsvarande svar.
Bild – En multimediamall där användare kan konfigurera bilder genom att ange webbadresser.
Video – återger videor i förhandsgranskningen baserat på den konfigurerade videowebbadressen.
Kod – Kan användas för att skriva Python-kod för att anropa API:er eller köra annan logik.

Kodstycken

Villkorliga svar, med sina omfattande funktioner och olika mallar, kan effektivt tillgodose de flesta AI-agentbehov. Men för komplexa användningsfall som inte kan realiseras helt via villkorliga svar eller för utvecklare som föredrar kodning är svarstypen kodfragment tillgänglig.

Med kodfragment kan du konfigurera svar med Python-kod. Med den här metoden kan du skapa alla typer av svar, inklusive snabbsvar, text, karuseller, bilder, ljud, video och filer, i en svarsmall eller artikel.

Funktionskoden som definieras i kodfragmentmallen kan användas för att ange variabler som sedan används i andra mallar. Det är viktigt att notera att funktionskod inte direkt kan returnera svar när den används i villkorliga svar.

Validering av kodavsnitt – Plattformen söker bara efter syntaxfel i kodavsnittet som du konfigurerar. Eventuella fel i själva svarsinnehållet kan dock orsaka problem för användare som interagerar med roboten på den konfigurerade kanalen. Redigeraren hindrar dig till exempel inte från att lägga till ett "tidsväljarsvar" för webbkanalen, men det resulterar i fel om en användares fråga utlöser det specifika svaret.

Om du inte konfigurerar ett unikt svar för olika kanaler tas webbsvaret som standardsvar och detsamma skickas till kunden. Listan över mallar som stöds på webbkanalen är:

Text – Ett enkelt textmeddelande som kan ha flera varianter. Det konfigurerade meddelandet visas baserat på frågan.
Snabbsvar – En mall med text och klickbara knappar.
Carousel – En samling kort där varje kort har en titel, en bild-URL och en beskrivning.
Bild – En mall för att konfigurera bilder genom att ange webbadresser.
Video – En mall för att konfigurera video genom att ange videons URL. Du kan spela upp videon genom att klicka eller knacka på bilden.
Fil – En mall för att konfigurera en PDF-fil genom att ange URL:en för åtkomst till filen.
Ljud – En mall för att konfigurera en ljudfil genom att ange ljudwebbadressen. Den visar också varaktigheten för ljudmeddelandet i utgången.

Konfigurera hanteringsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Navigera till Inställningar > Hantering och konfigurera följande information:

Agentstatus – Aktivera med växling gör AI-agenten inte tillgänglig.
Inaktiverat meddelande – Skriv ett meddelande till den inaktiverade agenten, det här meddelandet visas för de användare som försöker komma åt agenten.
Återställningsåtgärd – Välj det här alternativet om du vill vidta lämpliga åtgärder på inkommande meddelanden till agenten. Möjliga värden:
- Gör ingenting: Ingen åtgärd vidtas.
- Skicka till agent: Chatten överlämnas till en agent baserat på inkommande meddelanden till AI-agenten.
Sessionshantering > Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att begära feedback från användare om användbarheten av varje AI-agentsvar.
Stängningstid för session – Timeout för sessionen (i minuter), varefter sessionen stängs automatiskt vid användarinaktivitet.
Säkerhet – ansvarsfriskrivningsmeddelandet för medgivandet. Det här fältet är endast tillgängligt om du aktiverar alternativet Avancerat dataskydd. Det här alternativet har flyttats till backend. När detta är inställt på Sant kan du visa det här fältet.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Nästa steg

Lägg till språk i den skriptade AI-agenten.

Lägga till ett språk i skriptad AI-agent

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	Navigera till fliken Inställningar > Språk .
2	Klicka på + Lägg till språk för att lägga till nya språk och välj språk i listrutan.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till språket.
4	Aktivera växlingsknappen under Åtgärd för att aktivera språket.
5	När du har lagt till ett språk kan du ange språket som standard. Håll muspekaren över språket och klicka på Gör till standard. Du kan inte ta bort eller inaktivera ett standardspråk. Om du ändrar från ett befintligt standardspråk kan det påverka AI-agentens artiklar, kurering, testning och förhandsgranskning.
6	Klicka på Spara ändringar.

Konfigurera överlämningsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Gå till Inställningar > Överlämning och konfigurera följande information:

Tillåt agentöverlämning – överför användaren till en agent när AI-agenten inte kan hantera deras frågor eller om de uttryckligen ber om det.
Aktivera återlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan utlösa en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Aktivera överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan utlösa överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Aktivera överlämning för på varandra följande meddelanden – Upprepade meddelanden i följd under en session kan utlösa agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara överlämningsinställningarna.

Nästa steg

Gå till hanteringsavsnitten för skriptad AI-agent eller förhandsgranska din skriptade AI-agent.

Skriptad AI-agent för att svara på frågor

Skriptade AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en korpus av frågor och svar. Skriptad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar. Den här funktionen är användbar i scenarier där:

Specifika kunskaper krävs – agenten måste svara på frågor inom en fördefinierad domän.
Konsekvens är viktigt – Agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet krävs – agentens svar begränsas av informationen i utbildningskorpusen.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor
Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Hantera artiklar
Konfigurera hanteringsinställningar
Lägga till ett språk i skriptad AI-agent
Konfigurera överlämningsinställningar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Skriptad. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Skript.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Svara på frågor.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – Det här är den systemgenererade unika identifieraren.
9	Klicka på Skapa. Den skriptade AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Lägg till artiklar i AI-agenten.

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Gå till Settings > Profile och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten efter behov. System-ID – Redigera AI-agentens systemgenererade identifierare efter behov. URL för agentprofilbild – Redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentlogotypen eller AI-agentbilden från. Beskrivning – Ange information om AI-agenten. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Skriv ett meddelande som visas om det uppstår fel under en chatt med AI-agenten.
4	Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Hantera artiklar

Artiklar är en viktig del av skriptade AI-agenter. En artikel är kombinationen av en fråga, dess variationer och svar på denna fråga. Varje artikel har en standardfråga som identifierar den. Alla artiklar utgör tillsammans AI-agentens kunskapsbas eller korpus. När din kund frågar något kontrollerar systemet sin kunskapsbas och ger dig det bästa svaret det hittar.

Rasa- och Mindmeld NLU-motorer kräver minst två träningsvarianter (yttranden) för att en artikel ska vara en del av en korpusas tränade modell. Knapparna Träna och Spara och Träna är fortfarande inte tillgängliga i en skriptad AI-agent för att svara på frågor om du väljer en Rasa- eller Mindmeld NLU-motor och om en artikel har mindre än två varianter. När du placerar pekaren på de knappar som inte är tillgängliga visas ett meddelande som ber dig att lösa problemen före träningen. Systemet visar också en varningsikon som motsvarar artikeln med problem. Du kan lösa problemen genom att lägga till fler än två varianter för en artikel. Knapparna Träna och Spara och Träna blir tillgängliga när problemen har lösts. Att ha två varianter är inte tillämpligt för standardartiklarna - delvis matchningsmeddelande, reservmeddelande och välkomstmeddelande.

Du kan klassificera artiklar i kategorier efter eget val och alla okategoriserade artiklar förblir klassificerade som otilldelade. Från den tidpunkt då artiklarna skapas finns det fyra standardartiklar som är tillgängliga för varje AI-agent. Följande är dessa:

Välkomstmeddelande – Detta innehåller det första meddelandet när konversationen mellan kunden och AI-agenten inleds.
Reservmeddelande – AI-agenten visar det här meddelandet när agenten inte kan förstå användarens fråga.
Partiell matchning – När AI-agenten känner igen flera artiklar med en liten skillnad i poäng (som anges i inställningarna för överlämning och slutsatser ) visar agenten det här matchningsmeddelandet tillsammans med de matchade artiklarna som alternativ. Du kan också konfigurera textsvaret så att det visas tillsammans med dessa alternativ.
Vad kan du göra?– Du kan konfigurera AI-agentens funktioner. AI Agent visar detta när slutanvändarna ifrågasätter AI Agent-funktionerna.

Utöver dessa läggs standardartikeln Prata med en agent till om agentöverlämning från överlämnings - och inferensinställningarna är aktiverad.

Alla nya AI-agenter har också fyra Smalltalk-artiklar som hanterar användaryttranden för:

Hälsningsfraser
Tack
AI-agenten var inte till hjälp
Adjö

Dessa artiklar och svar är tillgängliga som standard i kunskapsbasen för AI-agenter när du skapar en ny AI-agent. Du kan också ändra eller ta bort dessa.

Du kan inte ta bort standardartiklarna Välkomstmeddelande, reservmeddelande, Prata med en agent och delar av meddelanden.

Lägg till artiklar via användargränssnitt och standardsvar

En artikel är kombinationen av en fråga, dess variationer och svar på denna fråga. Varje konsuments fråga jämförs med dessa artiklar (kunskapsbas) och svaret som returnerar den högsta konfidensnivån visas för användaren som AI-agentens svar. Så här lägger du till artiklar:

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på Skapa ny artikel.
4	Lägg till standardvarianterna.
5	Välj något av dessa standardsvar för artikeln. Möjliga värden: Villkorligt svar – svaret konfigureras av regler. Svaret kan vara i olika format, till exempel text, karusell, snabbsvar, bild, ljud, video, kod och fil. Du kan lägga till flera svar i en artikel. Kodfragment – svaret skapas med hjälp av if-else-villkor. Mer information finns i avsnittet Konfigurera svar med svarsdesignern .
6	Klicka på Spara och utbilda.

Importera från kataloger

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ellipsikonen .
4	Klicka på Importera från kataloger.
5	Välj vilka kategorier av artiklar som ska läggas till i agenten.
6	Klicka på Klar.

Extrahera vanliga frågor från länk

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ellipsikonen.
4	Klicka på Extrahera vanliga frågor från länken.
5	Ange webbadressen där vanliga frågor finns och klicka på Extrahera.
6	Klicka på Importera.

Importera från fil

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ikonen Ellips .
4	Klicka på Importera från en fil och välj CSV importera artiklarna från den CSV filen. Om du importerar artiklar från en fil i JSON-format väljer du JSON.
5	Klicka på Bläddra och välj en fil som innehåller alla artiklar. Klicka på Hämta exempel för att visa i vilket format artiklarna måste anges.
6	Klicka på Importera.

Lägga till egna synonymer

Många användningsfall för AI-agenter tenderar att involvera ord och fraser som kanske inte ingår i den engelska standardvokabulären eller är specifika för ett affärssammanhang. Du vill till exempel att AI-agenten ska känna igen Android-appen, iOS-appen och så vidare. AI-agenten måste inkludera dessa termer och deras variationer i träningsyttrandena för alla relaterade artiklar, vilket leder till redundant datainmatning.

För att lösa problemet med redundans kan du använda anpassade synonymer i en skriptad AI-agent för att svara på frågor. Synonymer för varje rotord ersätts automatiskt med rotordet vid körning av plattformen.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ellipsikonen.
4	Klicka på Anpassade synonymer.
5	Klicka på Nytt rotord.
6	Konfigurera rotordsvärdet och dess synonymer och klicka på Spara.
7	Träna AI-agenten igen när du har lagt till synonymerna. Du kan också exportera synonymerna (i filformatet .CSV) till den lokala mappen och importera filen tillbaka till plattformen.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter använder Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Artiklar och utbildning för skriptade AI-agenter för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm och behöver tränas om för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Du kan analysera prestandaskillnaderna med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att svara på frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Utbildning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas.
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är aktiverad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När du har skapat alla artiklar kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i delningsbar förhandsgranskning eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vårt pågående arbete med att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i stället för den äldre modellen som använde vektorer på yttrandenivå. Vi fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorerna på artikelnivå är det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter. För flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som är tillgänglig vid tidpunkten för en slutledning i sessionens andra informationsavsnitt .

Konfigurera hanteringsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Navigera till Inställningar > Hantering och konfigurera följande information:

Agentstatus – Aktivera med växling gör AI-agenten inte tillgänglig.
Inaktiverat meddelande – Skriv ett meddelande till den inaktiverade agenten, det här meddelandet visas för de användare som försöker komma åt agenten.
Återställningsåtgärd – Välj det här alternativet om du vill vidta lämpliga åtgärder på inkommande meddelanden till agenten. Möjliga värden:
- Gör ingenting: Ingen åtgärd vidtas.
- Skicka till agent: Chatten överlämnas till en agent baserat på inkommande meddelanden till AI-agenten.
Sessionshantering > Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att begära feedback från användare om användbarheten av varje AI-agentsvar.
Stängningstid för session – Timeout för sessionen (i minuter), varefter sessionen stängs automatiskt vid användarinaktivitet.
Säkerhet – ansvarsfriskrivningsmeddelandet för medgivandet. Det här fältet är endast tillgängligt om du aktiverar alternativet Avancerat dataskydd. Det här alternativet har flyttats till backend. När detta är inställt på Sant kan du visa det här fältet.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Nästa steg

Lägg till språk i den skriptade AI-agenten.

Lägga till ett språk i skriptad AI-agent

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	Navigera till fliken Inställningar > Språk .
2	Klicka på + Lägg till språk för att lägga till nya språk och välj språk i listrutan.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till språket.
4	Aktivera växlingsknappen under Åtgärd för att aktivera språket.
5	När du har lagt till ett språk kan du ange språket som standard. Håll muspekaren över språket och klicka på Gör till standard. Du kan inte ta bort eller inaktivera ett standardspråk. Om du ändrar från ett befintligt standardspråk kan det påverka AI-agentens artiklar, kurering, testning och förhandsgranskning.
6	Klicka på Spara ändringar.

Konfigurera överlämningsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Gå till Inställningar > Överlämning och konfigurera följande information:

Tillåt agentöverlämning – överför användaren till en agent när AI-agenten inte kan hantera deras frågor eller om de uttryckligen ber om det.
Aktivera återlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan utlösa en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Aktivera överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan utlösa överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Aktivera överlämning för på varandra följande meddelanden – Upprepade meddelanden i följd under en session kan utlösa agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara överlämningsinställningarna.

Nästa steg

Gå till hanteringsavsnitten för skriptad AI-agent eller förhandsgranska din skriptade AI-agent.

Förhandsgranska din skriptade AI-agent

Webex AI Agent Studio kan du förhandsgranska dina AI-agenter medan du utvecklar den och även efter att utvecklingen är klar. På så sätt kan du testa AI-agenternas funktion och avgöra om de önskvärda svaren genereras som motsvarar respektive indatafrågor. Du kan förhandsgranska den skriptade AI-agenten på följande sätt.

AI-agentinstrumentpanel – Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa förhandsgranskningsalternativet för AI-agenten. Klicka på Förhandsgranska för att öppna förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten.
AI-agentrubrik – När du har angett redigeringsläget för en AI-agent genom att klicka på AI-agentkortet eller knappen Redigera på AI-agentkortet är förhandsgranskningsalternativet alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När en förhandsgranskning har startats och sedan minimerats skapas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan, så att du enkelt kan öppna förhandsgranskningsläget igen.

Utöver detta kan du kopiera den delbara förhandsgranskningslänken inifrån en AI-agent. På AI-agentkortet klickar du på ellipsikonen längst upp till höger och klickar sedan på Kopiera förhandsgranskningslänk. Du kan dela den här länken med andra användare av AI-agenten.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att se hur AI-agenten svarar, så att den fungerar som förväntat. Förhandsgranskningen av AI-agenten har stöd för flera språk och kan automatiskt identifiera språket i yttranden för att svara därefter. Du kan också välja språk manuellt i förhandsgranskningen genom att klicka på språkväljaren och välja från listan över tillgängliga alternativ.

Du kan maximera förhandsgranskningswidgeten för en bättre vy. Du kan också tillhandahålla konsumentinformation och initiera flera rum för att noggrant testa AI-agenten.

Delbar förhandsgranskningswidget

Med den delbara förhandsgranskningswidgeten kan du dela AI-agenten med intressenter och konsumenter på ett presentabelt sätt utan att behöva utveckla ett anpassat användargränssnitt för att visa AI-agenten. Som standard återger den kopierade förhandsgranskningslänken AI-agenten med ett telefonhölje. Du kan göra några snabba anpassningar genom att ändra vissa parametrar i förhandsgranskningslänken. De två stora anpassningarna är:

Widgetfärg – genom att lägga till en brandColor-parameter på länken. Du kan definiera enkla färger med färgnamn eller använda hex-färgkod.
Telefonhölje – genom att ändra värdet på en phoneCasing-parameter i länken. Detta är inställt på true som standard och kan inaktiveras genom att göra det false

Exempel på förhandsgranskningslänk med dessa parametrar: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Gemensamma hanteringsavsnitt för skriptad AI-agent

Följande avsnitt visas i den vänstra panelen på konfigurationssidan för AI-agenten:

Utbildning

När AI-agenter utvecklas och blir mer komplexa kan ändringar i deras logik eller Natural Language Understanding (NLU) ibland få oavsiktliga konsekvenser. För att säkerställa optimal prestanda och identifiera potentiella problem erbjuder AI-agentplattformen ett bekvämt ramverk för robottestning med ett klick. Du kan:

Skapa och kör enkelt en omfattande uppsättning testfall.
Definiera testmeddelanden och förväntade svar för olika scenarier.
Simulera komplexa interaktioner genom att skapa testfall med flera meddelanden.

Definiera tester

Du kan definiera tester med följande steg:

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.
Klicka på Testning i den vänstra rutan. Som standard visas fliken Testcases .
Välj ett testfall och klicka på Utför valda tester.

Varje rad i tabellen representerar ett testfall med följande parametrar:

Tabell 1. Testfall
Parameter	Beskrivning
Meddelande	Ett exempelmeddelande som representerar de typer av frågor och instruktioner som du kan förvänta dig att användarna skickar till din AI-agent.
Förväntat språk	Det språk som användarna förväntas interagera med AI-agenten på.
Förväntad artikel	Ange vilken artikel som ska visas som svar på ett visst användarmeddelande. För att hjälpa dig att hitta den mest relevanta artikeln har den här kolumnen en smart funktion för automatisk komplettering. När du går in föreslår systemet matchande artiklar baserat på den text som hittills har angetts.
Återställ tidigare kontext	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill isolera testfall och se till att de körs oberoende av befintlig AI-agentkontext. När det här alternativet är aktiverat simuleras varje testfall i en ny session, vilket förhindrar störningar från tidigare interaktioner eller lagrade data.
Inkludera partiella matchningar	Aktivera den här växlingsknappen för att betrakta testfall som framgångsrika även om de förväntade artiklarna endast delvis matchar det faktiska svaret.
Importera från CSV	Importera testfall från en CSV fil (kommaseparerad fil). I detta fall skrivs alla befintliga testfall över.
Exportera till CSV	Exportera testfall till en CSV fil (kommaseparerad fil).
Testa återuppringningar	Aktivera den här växlingsknappen för att simulera inkommande återuppringningar och testa flödets beteende utan att kräva faktiska inkommande samtal. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Återuppringning i flöde	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill ange att en avsikt måste utlösa en återuppringning. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Förväntad motringningsmall	Ange mallnyckeln som ska aktiveras när återuppringningen sker. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Timeout för återuppringning (er)	Den maximala tid (i sekunder) som AI-agenten kan vänta på ett återuppringningssvar innan tidsgränsen för återuppringningen bedöms. En timeout på högst 20 sekunder tillåts. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.

Utför tester

På fliken Körning klickar du på Kör valda tester för att initiera en sekventiell körning av alla valda testfall.

Du kan också köra testfall från fliken Testfall .

.

När varje testfall har slutförts visar systemet sitt resultat bredvid motsvarande post. Om du vill avsluta ett pågående testfall klickar du på Avbryt körning längst upp till höger på skärmen.

Om du vill visa testfall med specifika resultat klickar du på önskat resultat (till exempel Godkänd,Godkänd med partiell matchning,Misslyckades,Väntar ) i menyfliksområdet Sammanfattning. Detta filtrerar testfallslistan så att endast de som matchar det valda resultatet visas.

Sessions-ID som är associerat med varje testfall visas i resultaten. Detta gör att du snabbt kan korsreferera testfall och visa transaktionsdetaljer. Det gör du genom att välja alternativet Transaktionsinformation i kolumnen Åtgärder .

Körningshistorik

På fliken Historik öppnar du alla utförda testfall.

Klicka på ikonen Hämta i kolumnen Åtgärder om du vill exportera körda testdata som en CSV fil för offlineanalys eller rapportering.
Granska de specifika motor- och algoritminställningarna som används för varje testfallskörning. Den här informationen hjälper utvecklare att optimera AI-agentens prestanda.
Om du vill visa de avancerade algoritmkonfigurationsinställningar som används för en viss träningsmotor klickar du på ikonen Info bredvid träningsmotorns namn. Detta ger insikter om de parametrar och inställningar som påverkade AI-agentens beteende under testningen.

Sessioner

Avsnittet Sessioner innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och kunder. Varje session innehåller en detaljerad historik över meddelanden som utbytts. Du kan exportera sessionsdata som en CSV fil för offlineanalys och granskning. Du kan använda dessa data för att undersöka meddelanden och sammanhang för specifika sessioner för att få insikter om användarinteraktioner och identifiera områden som kan förbättras, förfina AI-agentens svar och förbättra den övergripande användarupplevelsen.

Den kan hantera stora datamängder genom att visa resultat på sidor. Du kan använda avsnittet Förfina resultat för att filtrera och sortera sessioner baserat på olika kriterier. Varje rad i tabellen visar viktig sessionsinformation, inklusive:

Kanaler – kanalen där interaktionen ägde rum (till exempel chatt, röst).
Sessions-ID – en unik identifierare för sessionen.
Konsument-id – användarens unika identifierare.
Meddelanden – Antalet meddelanden som utbytts under sessionen.
Uppdaterad vid – Tidpunkten då sessionen stängdes.
Metadata – Ytterligare information om sessionen.
- Dölj testsessioner – Markera den här kryssrutan om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agentöverlämning sker visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera nedröstade sessioner.

Klicka på en rad om du vill visa detaljerad information om en viss session. Använd kryssrutor för att filtrera sessioner baserat på agentöverlämning, fel och nedröstningar. Dekrypteringssessioner kräver behörighet på användarnivå och avancerade dataskyddsinställningar. Klicka på Dekryptera innehåll för att visa sessionsinformationen.

Sessionsinformation för en viss session i den skriptade AI-agenten för att besvara frågor

Vyn Sessionsinformation i en skriptad AI-agent för att besvara frågor ger en omfattande uppdelning av en specifik interaktion mellan en användare och AI-agenten.

Avsnittet Meddelanden :

Visar alla meddelanden som skickats av användaren under sessionen.
Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
Visar meddelandenas kronologiska ordning och ger kontext för interaktionen.

Fliken Transaktionsinformation :

Listar de artiklar som identifierades som relevanta för kundens fråga, inklusive både exakta matchningar och partiella matchningar.
Visar likhetspoängen för varje identifierad artikel, vilket indikerar graden av relevans.
Presenterar resultaten av de underliggande algoritmerna som används för att bearbeta kundens fråga och identifiera relevanta artiklar.
Visar antalet algoritmresultat beroende på inställningarna som konfigurerats på fliken Överlämning och slutsatsledning .

Avsnittet Annan info i vyn Sessionsinformation ger ytterligare sammanhang och information om en specifik interaktion. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

Bearbetad fråga – Visar den förbehandlade versionen av kundens indata efter att de har bearbetats av AI-agentens NLU-pipeline (Natural Language Understanding).
Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten, till exempel ett kodfragment eller ett villkorligt svar.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU Engine – Identifierar den NLU-motor som används för att bearbeta kundens fråga (till exempel RASA, Switchmatch eller Mindmeld).
Tröskelvärdespoäng – Visar den lägsta tröskelpoängen och skillnaden i delmatchpoäng som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Dessa värden avgör när en fråga anses vara utanför omfånget eller kräver agentåtgärder.
Avancerade loggar – innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-id:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Sessionsinformation för en viss session i den skriptade AI-agenten för att utföra åtgärder

Fliken Transaktionsinformation i den skriptade AI-agenten för att utföra åtgärder ger en detaljerad uppdelning av en specifik interaktion och kategoriserar information i fyra avsnitt:

Avsnittet Avsikter identifierat :

Visar de avsikter som identifierades för kundens fråga.
Anger konfidensnivån för varje identifierad avsikt.
Visar de platser som är associerade med den identifierade avsikten. Klicka på platsen om du vill visa ytterligare information om dess värde och hur den extraherades från användarens fråga.

I avsnittet Identifierade entiteter visas de entiteter som extraherades från kundens meddelande och som är associerade med den aktiva konsumentavsikten. Dessa entiteter representerar de viktigaste informationsdelarna som roboten identifierat i användarens fråga.

Avsnittet Algoritmresultat ger insikter om de underliggande processerna som ledde till AI-agentens svar. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

List of Intents – Visar de identifierade avsikterna och deras motsvarande likhetspoäng.
Entitetslista – Visar de entiteter som extraherades från användarens meddelande.

Övrig info visar:

Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Mallnyckel – Anger mallnyckeln som är kopplad till avsikten som utlöste AI-agentens svar.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten, till exempel ett kodfragment eller ett villkorligt svar.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU Engine – Identifierar den NLU-motor som används för att bearbeta kundens fråga (till exempel RASA, Switchmatch eller Mindmeld).
Tröskelvärdespoäng – Visar den lägsta tröskelpoängen och skillnaden i delmatchpoäng som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Dessa värden avgör när en fråga anses vara utanför omfånget eller kräver agentåtgärder.
Avancerade loggar – innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-id:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Du kan också ladda ned och visa transaktionsinformationen i JSON-format med hjälp av nedladdningsalternativet.

På fliken Metadata visas:

NLP-metadata – Granska förbearbetningsstegen som tillämpas på kundens indata på fliken NLP .
Datalager och FinalDF – Få åtkomst till data relaterade till sessionen på flikarna Datastore och FinalDF för smarta robotar.
Sökfunktion – Använd det inbyggda sökfältet för att snabbt hitta specifika yttranden i en konversation.

Historik

När du lägger till eller ändrar artiklar, avsikter eller entiteter är det viktigt att träna om din skriptade AI-agent för att säkerställa att den är uppdaterad. Efter varje träningspass testar du AI-agenten noggrant för att verifiera att den är korrekt och effektiv.

På sidan Historik kan du:

Visa träningshistorik – spåra när en korpus tränades och ändringarna gjordes.
Jämför träningsmotorer – Granska de träningsmotorer som används för olika iterationer och deras motsvarande träningsvaraktigheter.
Spåra ändringar – övervaka ändringar av inställningar, artiklar, svar, NLP och curation.
Återgå till tidigare versioner – återgå enkelt till en äldre träningsuppsättning om det behövs.

I avsnittet Historik finns praktiska verktyg för hantering av kunskapsbasartiklar:

Aktivera artiklar – Gör tidigare inaktiva artiklar live för att inkludera dem i AI-agentens svar.
Redigera artiklar – Skapa en ny version av en befintlig artikel samtidigt som originalet behålls som referens.
Förhandsgranskningsprestanda – Utvärdera AI-agentens prestanda med en specifik kunskapsbas med hjälp av förhandsgranskningsfunktionen .
Ladda ned artiklar – exportera dina kunskapsbasartiklar som en CSV fil för offlineanalys eller referens.
Det här alternativet är tillgängligt för skriptad AI-agent endast för att besvara frågor.

Granskningsloggar

Avsnittet Granskningsloggar innehåller en detaljerad förteckning över ändringar som gjorts i din skriptade AI-agent under de senaste 35 dagarna. Så här kommer du åt granskningsloggar:

Gå till instrumentpanelen och klicka på AI-agenten som du har skapat.
Klicka på fliken Historik om du vill visa AI-agentens historik.
Klicka på fliken Granskningsloggar så visas en detaljerad logg över ändringar:
- Uppdaterad vid – Datum och tid då ändringen gjordes.
- Uppdaterad av – användaren som gjorde ändringen.
- Fält – Den del av roboten där ändringen skedde (till exempel Inställningar, Artiklar, Svar).
- Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Använd sökalternativen Uppdaterad av och Fält för att snabbt hitta specifika granskningsloggposter.
På fliken Modellhistorik visas högst 10 korpusar för varje AI-agent.

Kurering

Meddelanden läggs till i Curation-konsolen baserat på följande kriterier:

Reservmeddelanden – när AI-agenten inte förstår en användares meddelande och utlöser reservavsikten.
Standardåterställningsmetod – Om den här växlingsknappen är aktiverad skickas meddelanden som aktiverar standardåterställningsmetoden till kurationskonsolen.

Det här kriteriet gäller endast för skriptad AI-agent för att utföra åtgärder.
Nedröstade meddelanden – Meddelanden som användarna har röstat ned under förhandsvisningar av AI-agenten.
Agentöverlämning – meddelanden som resulterar i en mänsklig agentöverlämning på grund av konfigurerade regler.
Från session – meddelanden som flaggats av användare som inte får önskat svar från sessions- eller rumsdata.
Låg konfidens – Meddelanden med en konfidenspoäng som ligger inom den angivna gränsen för låg konfidensnivå.
Partiell matchning – meddelanden där AI-agenten inte kunde identifiera rätt avsikt eller svar.

Lösa problem

Fliken Problem är en central plats för granskning och hantering av meddelanden som har flaggats för kurering. Du kan göra följande:

Välj att lösa eller ignorera problem baserat på deras allvarlighetsgrad och relevans.
Undersök det ursprungliga användaryttrandet, AI-agentens svar och eventuella bifogade media.

Du kan visa hela innehållet i krypterade sessioner med alternativet Dekryptera innehåll , om du har aktiverat dekrypteringsåtkomst.

Dekrypteringsåtkomst beviljas på användarnivå och kräver att avancerat dataskydd är aktiverat i backend.

Du kan lösa ett problem genom att:

Länka till en befintlig artikel – Om du vill koppla ett problem till en befintlig artikel väljer du alternativet Länka och söker efter önskad artikel.
Skapa ny artikel – Använd alternativet Lägg till i en ny artikel om du vill skapa en ny artikel direkt från Curation Console.
Ignorera problem – Lös eller ignorera problem för att ta bort dem från kureringskonsolen.

Det är inte tillåtet att länka till standardartiklar (välkomstmeddelande, reservmeddelande, delvis matchning).
För skriptad AI-agent för att utföra åtgärder väljer du lämplig avsikt i listrutan och taggar relevanta entiteter.
När du har gjort ändringar tränar du om AI-agenten för att säkerställa att den nya kunskapen återspeglas i svaren.
Lös eller ignorera flera problem samtidigt för effektiv hantering.

Fliken Löst ger en omfattande översikt över alla problem som har åtgärdats. Du kan visa en sammanfattning av varje löst problem, inklusive om problemet länkades till en befintlig artikel, användes för att skapa en ny artikel/avsikt eller ignorerades. Om du stöter på oönskade svar som inte automatiskt fångas upp av de befintliga reglerna kan du manuellt lägga till specifika yttranden i Curation Console.

Så här lägger du till problem från sessioner:

Identifiera yttrandet – Leta reda på yttrandet som utlöste det felaktiga svaret.
Kontrollera kurationsstatus – Om problemet inte redan finns i kurationskonsolen visas växlingsknappen Kureringsstatus .
Växla flagga – Aktivera växlingsknappen Kureringsstatus för att lägga till yttrandet i Curation Console för granskning och lösning.

Om problemet redan finns i kurationskonsolen ändras växlingsknappens utseende för att ange dess status.

Visa dina skriptade AI-prestanda med Analytics

Avsnittet Analytics innehåller en grafisk representation av viktiga mått för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Nyckeltalen är indelade i fyra avsnitt som visas som flikar. Dessa är: Översikt, svar, utbildning och kurering.

När utvecklare besöker analysskärmen kan de välja den AI-agent som de vill se analyserna för. De kan också anpassa analysvyn genom att välja den kanal de vill se data för, tillsammans med datumintervallet och kornigheten för data. Som standard visas analysdata för den senaste månaden för alla kanaler med daglig kornighet (varje dag är en punkt på x-axeln i diagrammen).

Översikt

Översikten innehåller viktiga mått och diagram som ger en ögonblicksbild av den övergripande AI-agentanvändningen och prestandan för utvecklarna.

På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du har skapat.
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

Sessioner och meddelanden

Det första avsnittet i översikten visar följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten:

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är ett antal sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Detta följs av en grafisk representation av sessioner (staplad kolumn som representerar sessioner som hanteras av AI-agenten och sessioner som överlämnas) och totalt antal svar som skickas ut av AI-agenten.

Användare

Det andra avsnittet i översikten innehåller statistik om användare för AI-agenten. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare. Detta följs av ett diagram som visar nya och återkommande användare för varje enhet beroende på vald granularitet.

Föreställning

Det tredje avsnittet innehåller statistik om tbe AI-agentens svar till användare. Här kan man se det totala antalet svar som skickas ut av AI-agenten och uppdelningen mellan svar där AI-agenten:

Identifierade användarens avsikt.
Svarade med ett reservmeddelande.
Svarade med ett partiellt matchningsmeddelande.
Informerade användaren om en agentöverlämning.

Detsamma aggregeras i ett cirkeldiagram och ett ytdiagram ger information baserad på vald kornighet.

Utbildning

Utbildningsavsnittet representerar "hälsan" hos en AI-agentkorpus. Vi rekommenderar att utvecklare konfigurerar 20+ träningsyttranden för varje avsikt/artikel i sina AI-agenter. I det här avsnittet visas alla artiklar/avsikter i en korpus som enskilda rektanglar där färgen och den relativa storleken på varje rektangel indikerar vilka träningsdata artikeln/avsikten innehåller. Ju närmare en avsikt är vit, desto mer träningsdata behövs för att din AI-agents noggrannhet ska förbättras.

Svaren

Det här avsnittet ger utvecklarna en detaljerad bild av vad användarna frågar om och hur ofta de frågar det. Den ger en grafisk representation av de mest populära artiklarna för AI-agenter för att svara på frågor och svarsmallar för AI-agenter för att utföra åtgärder.

Kurering

Det här avsnittet innehåller en visuell sammanfattning av hur många kurationsproblem som har uppstått varje dag och hur många av dem som har lösts av AI-agenterna.

Integrera AI-agenter

I det här avsnittet beskrivs hur du integrerar AI-agenter med både röstkanaler och digitala kanaler för att hantera kundkonversationer.

Integrera AI-agenter med röstkanaler och digitala kanaler

När du har skapat och konfigurerat dina AI-agenter i Webex AI Agent Studio-plattformen är nästa steg att integrera dem med röstkanaler och digitala kanaler. Denna integration gör det möjligt för AI-agenterna att hantera både röstbaserade och digitala konversationer med dina kunder, vilket ger en sömlös och interaktiv användarupplevelse.

Mer information finns i artikeln Integrera AI-agenter med röstkanaler och digitala kanaler.

Hantera AI-agentrapporter

I det här avsnittet beskrivs översikten över AI-agentrapporter, rapporttyper, skapande av AI-agentrapporter och rapportleveranslägen.

Förstå AI-agentrapporter

Med rapportfunktionen kan du generera eller schemalägga (generera periodiskt) specifika rapporter från de tillgängliga rapporttyperna och ta emot dem via tillgängliga leveranssätt. Dessa rapporter kan ge värdefull information om användarbeteende, användning, engagemang, produktprestanda och så vidare. Du kan få önskad information levererad till deras e-post, SFTP sökväg eller S3-bucket. Du kan välja typ av rapport från en lista med färdiga rapporter och även välja om du vill generera en engångsrapport direkt eller med jämna mellanrum.

När du öppnar menyn Rapporter från det vänstra navigeringsfönstret visas följande flikar:

Konfigurera – På den här fliken visas alla rapporter som för närvarande är aktiva och som genereras regelbundet. Följande information är tillgänglig för listan över rapporter:
- Aktiv – Om en användare fortfarande prenumererar på rapporten.
- AI-agent – namnet på AI-agenten som är associerad med rapporten.
- Rapporttyp – Den färdiga rapporttyp som du prenumererar på.
- Frekvens – Det intervall under vilket du tar emot rapporten.
- Senaste rapport genererad – Den senaste rapporten som skickades ut.
- Nästa schemalagda datum – Nästa datum då rapporten skickas ut.
Historik – På den här fliken visas all historisk information för de rapporter som skickats till dags dato. Klicka på en rapport på den här sidan om du vill redigera konfigurationen av rapporterna.

Du kan klicka på ikonen Hämta under kolumnen Åtgärder om du vill hämta dessa historikrapporter.

Rapporter på begäran som visas på fliken Historik är tillgängliga för hämtning först när rapportgenereringen är klar.

Skapa en AI-agentrapport

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på Rapporter i det vänstra navigeringsfältet.
3	Klicka på +Ny rapport.
4	Ange följande information när du skapar och konfigurerar rapporten: AI-agent – Namnet på AI-agenten som är kopplad till rapporten. Du kan visa alla AI-agenter för att svara på frågor och utföra uppgifter i det här programmet. Rapporttyp – Den fördefinierade rapporttyp som du vill prenumerera på. När du väljer vilken AI-agent som ska svara på frågor visas tre olika typer av rapporter i fältet AI-agent: Sammanfattning av användning och beteende Transkribering av meddelande Problem med kurering Utdataformat – Det format som du vill att rapporten ska genereras i och skickas till det konfigurerade leveransläget. De format som stöds är CSV och .xlsx. Välj ett av följande alternativ och relevanta inställningar för den typ av rapporter som du vill generera: Generera nu – Ange startdatum och slutdatum för en rapport på begäran. Schemalagd rapport – schemalägg frekvens, tid, tidszon och startdatum för en rapport. När du har skapat den här rapporten kan du använda växlingsknappen Aktivera rapport i rapporten. Du kan aktivera eller inaktivera den här växlingsknappen senare om du vill ta emot eller stoppa rapporten med den schemalagda frekvensen. Leveransläge – se avsnittet Leveranssätt för mer information.

Rapporttyper för AI-agent

Du kan välja från en lista med färdiga rapporter baserat på den valda AI-agenttypen. I det här avsnittet beskrivs dessa rapporttyper, de blad som ingår i varje rapport och de kolumner som är tillgängliga i varje blad.

AI-agent för att besvara frågor rapporttyp

Det finns tre olika rapporttyper tillgängliga för en AI-agent som besvarar frågor i programmet. Med hjälp av olika rapporttyper kan du användas för att förstå AI-agentens användningssammanfattning, beteende, vad användarna frågar och hur AI Agent svarar på frågorna. Du kan också visa meddelanden som har slutat som problem i curation.

Användningsbeteende och sammanfattning

I det här avsnittet visas AI-agentsammanfattningen med hur ofta artiklar och kategorier anropas. Du kan visa sammanfattning, kategorier och artikelinformation på en separat flik i rapporterna:

Tabell 1. Information om fliken Sammanfattning
Fält	Beskrivning
AI-agentnamn	Namnet på AI-agenten.
Totalt antal konversationer	Totalt antal konversationer/sessioner som hanteras av AI-agenten.
Konversationer med minst ett användarmeddelande	Konversationer eller sessioner där användarna har bidragit med minst en inmatning.
Totalt antal mänskliga meddelanden	De meddelanden som slutanvändarna skickar till AI-agenten.
Totalt antal svar från AI-agenter	Totalt antal meddelanden som AI-agenten skickar till slutanvändare.
Totalt antal delmatchningar	Fall där det fanns viss tvetydighet om användarens meddelande och AI-agenten svarade med flera avsikter som alternativ.
Konversationer skickade till agent	Totalt antal konversationer som överlämnas till en mänsklig agent.
Totalt antal röster	Totalt antal AI-agentsvar som röstades upp av kunder.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal AI-agentsvar som nedröstades av kunder.

Tabell 2. Information om kategorifliken
Fält	Beskrivning
Kategorinamn	Namnet på kategorin som konfigurerats i AI-agenten.
Konversationer för kategorin	Antalet konversationer eller sessioner där en artikel som tillhör den här kategorin upptäcktes.
Totalt antal svar	Antalet gånger en artikel som tillhör denna kategori upptäcktes.
Totalt antal röster	Antalet gånger ett svar från den här kategorin röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antalet gånger ett svar från den här kategorin röstades ned.

Tabell 3. Information om artikelfliken
Fält	Beskrivning
Artikelnamn	Namnet på artikeln (standardvarianten) som har konfigurerats i AI-agenten.
Artikel kategori	Den kategori som den här avsikten tillhör.
Konversationer för artikeln	Antalet konversationer eller sessioner där den här artikeln upptäcktes.
Totalt antal svar	Antalet gånger där den här artikeln upptäcktes.
Totalt antal röster	Antalet gånger svaret för den här artikeln röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antalet gånger svaret för den här artikeln nedröstas.

Hantera transkriptioner

Visar konversationen mellan AI-agenten och kunden tillsammans med likhetspoängen. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpeln för meddelandet.
Sessions-ID	Den unika identifieraren för sessionen.
Konsument-ID	Den unika identifieraren för slutanvändaren i AI-agenten.
Meddelandetyp	AI-agentmeddelandet eller det mänskliga meddelandet.
Meddelandetext	Meddelandets innehåll.
Artikel	Identifieraren för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Kategori	Den avsikt som AI-agenten identifierat för kundens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoängen för den identifierade avsikten.
Matchad artikel 1	Avsikten som identifierats av den valda NLU-motorn.
Artikel 1 poäng	Poängen för den avsikt som identifierats.
Feedback	Användarens feedback om ett meddelande har röstats upp eller nedröstats.
Feedback kommentar	Kommentarerna som lämnas av användare när de röstar ner ett meddelande.

Problem med kurering

Visar meddelanden som hamnade i kurering som problem av olika skäl. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för användarens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i AI-agenten.
Mänskligt budskap	Det mänskliga budskapets innehåll.
AI-agentmeddelande	Innehållet i meddelandet som AI-agenten svarade med.
Orsak till problemet	Anledningen till att detta meddelande hamnar i curation.
Artikel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Kategori	Avsikt som identifierats av AI-agenten för användarens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad artikel 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Artikel 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.

AI-agent för att utföra uppgifter rapporttyp

Det finns tre olika rapporttyper tillgängliga för en AI-agent som utför uppgifter i AI Agent Builder-programmet. Som AI-agentutvecklare kan du skapa olika rapporttyper. Dessa kan användas för att förstå AI-agentens användningssammanfattning, AI-agentbeteende, vad användarna frågar och hur en AI-agent svarar på frågorna. Du kan också visa meddelanden som har slutat som problem i curation.

Användningsbeteende och sammanfattning

Visar sammanfattningen av konversationer tillsammans med avsikter och mallnycklar som har utlösts. På sammanfattningsfliken visas följande information:

Tabell 4. Fliken Sammanfattning
Fält	Beskrivning
AI-agentnamn	Namnet på AI-agenten.
Totalt antal konversationer	Totalt antal konversationer eller sessioner som hanteras av AI-agenten.
Konversationer med minst ett användarmeddelande	Konversationer eller sessioner där användarna har bidragit med minst en inmatning.
Totalt antal mänskliga meddelanden	De meddelanden som slutanvändarna skickar till AI-agenten.
Totalt antal svar från AI-agenter	Totalt antal meddelanden som AI-agenten skickar till slutanvändare.
Totalt antal delmatchningar	Fall där det fanns viss tvetydighet om användarens meddelande och AI-agenten svarade med flera avsikter som alternativ.
Konversationer skickade till agent	Totalt antal konversationer som överlämnas till en mänsklig agent
Totalt antal röster	Totalt antal AI-agentsvar som har röstats upp av användare.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal AI-agentsvar som nedröstades av användare.

Du kan också visa information om avsikter på fliken Avsikter i kalkylbladet:

Tabell 5. Fliken Avsikter
Fält	Beskrivning
Avsiktens namn	Namnet på avsikten som konfigurerats i AI-agenten.
Konversationer för avsikten	Antal konversationer eller sessioner där denna avsikt åberopades.
Totalt antal anrop	Antal gånger denna avsikt åberopades.
Totalt antal slutförda	Antal gånger alla platser samlades in och denna avsikt slutfördes.
Totalt antal röster	Totalt antal svar för det röstades upp för varje avsikt.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal svar för det nedröstades för varje avsikt.

Rapporten innehåller även mallinformation på hög nivå, till exempel:

Tabell 6. Information om mallen
Fält	Beskrivning
Mallnyckelnamn	Namnet på mallen som konfigurerats i AI-agenten.
Metod för mallnyckel	Avsikter där den här mallnyckeln används.
Konversationer för mallnyckeln	Antal gånger som denna mallnyckel skickades ut som svar.
Totalt antal svar	Antalet gånger som denna mallnyckel skickades som svar.
Totalt antal röster	Antal gånger svaret för den här mallen röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antal gånger svaret för den här mallen har röstats ned.

Avskrifter av meddelanden

Visar konversationen mellan en kund och AI-agenten tillsammans med likhetspoäng. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för användarens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i programmet.
Meddelandetyp	AI-agentmeddelande eller mänskligt meddelande.
Meddelandetext	Meddelandets innehåll.
Mallnyckel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Avsikt	Avsikt som identifierats av AI-agenten för kundens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad avsikt 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Intent 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.
Feedback	Användarfeedback om ett meddelande har röstats upp eller nedröstats.
Feedback kommentar	Kommentarer som lämnas av användare vid nedröstning av ett meddelande.

Problem med kurering

Visar meddelanden som hamnade i kurering som problem av olika skäl. Den här rapporten är endast relevant för skriptade AI-agenter. Du kan visa följande information i den här rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för kundens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i programmet.
Mänskligt budskap	Det mänskliga budskapets innehåll.
AI-agentmeddelande	Innehållet i meddelandet som AI-agenten svarade med.
Orsak till problemet	Anledningen till att detta meddelande hamnar i curation.
Mallnyckel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Avsikt	Avsikt som identifierats av AI-agenten för användarens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad avsikt 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Intent 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.

Leveranslägen för AI Agent-rapporten

I dagens datadrivna värld är effektiv och säker leverans av AI-agentrapporter avgörande för informerat beslutsfattande och operativ excellens. För att uppfylla olika organisatoriska behov erbjuder vi flera leveranssätt för AI Agent-rapporter, vilket garanterar flexibilitet, tillförlitlighet och säkerhet. Leveransalternativen inkluderar Secure File Transfer Protocol (SFTP), e-post och Amazon S3 Bucket. Varje läge är utformat för att tillgodose olika krav, oavsett om det är behovet av hög säkerhet, enkel åtkomst eller skalbara lagringslösningar. Det här dokumentet beskriver funktionerna och fördelarna med varje leveranssätt, vilket hjälper dig att välja det bästa alternativet för dina specifika behov.

SFTP

Fält	Beskrivning
Skicka rapporter till en säker plats som planerat	Aktivera detta om du vill skicka rapporterna till den säkra platsen vid den schemalagda tiden. Du kan bara ange följande information genom att aktivera den här växlingsknappen.
IP-adress	Systemets IP postadress.
Användarnamn	Användarnamnet för att komma åt rapporterna.
Lösenord	Lösenordet för att komma åt rapporterna.
Privat nyckel	Den privata nyckeln för att komma åt filerna.
Ladda upp sökväg	Sökvägen där filerna dirigeras i systemet.

E-post

Fält	Beskrivning
Schemalägg e-post för flera mottagare, avgränsade med semikolon (;)	Aktivera detta för att lägga till mottagare.
Mottagare	E-postadressen till alla mottagare som måste ta emot rapporterna vid angiven tid och frekvens.

S3 Hink

Fält	Beskrivning
Ladda upp rapporter till en S3-bucket enligt schema	Aktivera detta om du vill göra S3-fälten tillgängliga och dirigera rapporterna till den konfigurerade S3-bucketen.
ID för AWS-åtkomstnyckel	Åtkomstnyckel-ID för åtkomst till AWS-tjänster och -resurser.
AWS hemlig åtkomstnyckel	Den hemliga åtkomstnyckeln för åtkomst till AWS-tjänster och resurser.
Namn på bucket	Namnet på den bucket som rapporten dirigeras till.
Mappnamn	Namnet på mappen som skapas i S3-bucketen.

Förstå AI-efterlevnad

Det här avsnittet hjälper dig att förstå AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet

AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet

AI-produktutveckling

Alla AI-drivna funktioner på Cisco genomgår en AI-konsekvensbedömning mot våra principer för ansvarsfull AI och följer ramverket för ansvarsfull AI, utöver befintligaprocesser för säkerhet, sekretess och mänskliga rättigheter genom design.

Sekretess och säkerhet

Cisco behåller inte kundindata efter inferensprocessen, och 3:e parts modellleverantör, Microsoft, har inte åtkomst till, övervakar eller lagrar Ciscos kunddata. Mer information om funktionsspecifika datalagringspolicyer finns i Cisco Trust Portal.

Följande är listan över AI-transparensanteckningar för alla AI-funktioner:

Datakällor för utbildning och utvärdering

Ciscos 3: e parts modellleverantör, Microsoft, representerar att den inte kommer att använda kundinnehåll för att förbättra Azure OpenAI-modeller och att den inte lagrar eller behåller Cisco-kunddata i Azure-infrastrukturen.

Säkerhet och etiska överväganden

Alla generativa AI-funktioner är felbenägna, så Cisco prioriterar innehållssäkerhet för AI-funktioner genom att välja innehållsfiltrering som tillhandahålls av Azure OpenAI.

Modellutvärdering och prestanda

Cisco prioriterar AI Assistants prestanda och noggrannhet genom att involvera människor i granskning, testning och kvalitetssäkring av den underliggande modellen.

Kom igång med Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundservice- och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter automatiserad hjälp till kunder innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i konversationer. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informativt digitala kanalinteraktioner via text och onlinechatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, får hjälp med frågor, informationshämtning och minimerar väntetider.

Funktioner i Webex AI Agent Studio

Korrekta svar i rätt tid – ger exakta svar på kundförfrågningar i realtid.
Intelligent uppgiftskörning – Utför uppgifter baserat på kundens önskemål eller inmatningar.

Viktiga fördelar för företag

Förbättrad kundupplevelse – Ger kunderna en konversationsupplevelse i realtid.
Anpassade interaktioner – skräddarsyr svaren efter individuella kundbehov och preferenser.
Skalbarhet och effektivitet – Hanterar stora volymer kundinteraktioner utan att kräva ytterligare mänskliga agenter, vilket leder till förbättrad tillfredsställelse och minskade driftskostnader.

Förstå AI-agenttyper och exempel

Följande tabell ger en glimt av AI-agenttyper och deras funktioner:

Tabell 1. AI-agenttyper och deras kapacitet
AI-agenttyp	Syfte	Möjlighet	Beskrivning	Hur ställer jag in?
Autonom	Autonoma AI-agenter är utformade för att arbeta självständigt, fatta beslut och utföra uppgifter utan direkt mänsklig inblandning.	Utföra åtgärder	Fatta välgrundade beslut baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler. Automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.	Autonoma AI-agenter för att utföra åtgärder
Autonom		Svara på frågor	Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor.	Autonoma AI-agenter för att svara på frågor
Skript	Skriptade AI-agenter är programmerade att följa en fördefinierad uppsättning regler och instruktioner.	Utföra åtgärder	Skriptade agenter kan utföra specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade.	Skriptade AI-agenter för att utföra åtgärder
Skript		Svara på frågor	Skriptade agenter kan svara på frågor baserat på en användarskapad utbildningskorpus, som är en samling exempel och svar.	Skriptade AI-agenter för att svara på frågor

Exempel

Både autonoma och skriptade AI-agenter kan tillämpas på olika användningsfall, beroende på specifika krav och önskade funktioner. Några exempel är:

Kundtjänst – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan användas för att ge kundsupport, med autonoma agenter som erbjuder mer flexibilitet och naturlig språkförståelse.
Virtuella assistenter – Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller, eftersom de kan hantera olika uppgifter och tillhandahålla mer personliga interaktioner.
Dataanalys – Autonoma agenter kan användas för att analysera stora datauppsättningar och extrahera värdefulla insikter.
Processautomatisering – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan användas för att automatisera repetitiva uppgifter, förbättra effektiviteten och minska antalet fel.
Kunskapshantering – Autonoma agenter kan användas för att skapa och hantera kunskapslager, vilket gör information lättillgänglig för användare.

Valet mellan autonoma och skriptade AI-agenter beror på uppgifternas komplexitet, den nivå av autonomi som krävs och tillgängligheten för träningsdata.

Förutsättningar

Om du redan är kund Webex Contact Center kontrollerar du att du uppfyller följande krav:
- Webex Contact Center 2.0-innehavare.
- Webex Connect etableras för din klientorganisation.
- Röstmedieplattform är nästa generations medieplattform.
Om du inte har en Webex Contact Center-klientorganisation kontaktar du din partner för att starta en Webex Contact Center-utvärdering med nästa generations medieplattform.
Administratörer kan begära att en Webex Contact Center-utvecklarsandlåda testar AI-agenter.

Aktivering av funktioner

Den här funktionen är för närvarande i betaversion. Kunder kan registrera sig för den här funktionen på Webex betaportalen genom att fylla i deltagandeundersökningen för AI-agenter.

För närvarande är endast skriptade AI-agentfunktioner tillgängliga i betafasen.
Autonoma agenter är endast tillgängliga för utvalda kunder. Förfrågningar kan göras via din CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) eller via e-post# ask-ccai@cisco.com. Efter godkännande görs autonoma agenter tillgängliga utöver skriptade agenter för din klientorganisation.

Åtkomst Webex AI Agent Studio

Om du vill skapa AI-agenter måste du logga in på programmet Webex AI Agent Studio. Detta kan göras på följande sätt:

Logga in från Control Hub

Om du inte ser Webex AI Agent Studio kontaktar du Cisco-supporten för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in på Control Hub med URL  https://admin.webex.com.
I avsnittet Tjänster i navigeringsfönstret väljer du Kontaktcenter.
I Snabblänkar i den högra rutan går du till avsnittet Kontaktcenter-sviten .
Klicka Webex AI Agent Studio för att komma åt programmet.

Systemet korsstartar Webex AI Agent Studio-programmet på en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in på programmet.

Logga in från Webex Connect

För att få åtkomst till programmet Webex AI Agent Studio bör du ha åtkomst till Webex Connect.

Logga in på Webex Connect-program med den klientorganisations-URL som angetts för ditt företag och dina autentiseringsuppgifter.
Som standard visas sidan Tjänster som en startsida.
 På menyn i appfältet i det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Webex AI Agent Studio för att komma åt programmet.
Systemet korsstartar Webex AI Agent Studio-programmet på en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in på programmet.

Layout för startsida

Välkommen till programmet Webex AI Agent Studio. När du loggar in visas följande layout på startsidan:

Navigeringsfält

Navigeringsfältet som visas till vänster ger tillgång till följande menyer:
- Instrumentpanel – Visar en lista över AI-agenter som användaren har åtkomst till, enligt företagsadministratörens beviljande.
- Kunskap – Visar den centrala kunskapsdatabasen eller kunskapsbasen, som fungerar som hjärnan där autonoma AI-agenter kan svara på kundfrågor.
- Rapporter – Visar en lista över fördefinierade AI-agentrapporter av olika typer. Du kan generera eller schemalägga rapporter enligt dina affärsbehov.
- Hjälp – Ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI Agent Studio i hjälpcentret för Webex.
Användarprofil
I menyn Användarprofil kan du visa din profilinformation och logga ut från programmet.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentens klientorganisation, som endast är tillgänglig för administratörer med fullständig administratörsåtkomst.
- Fliken Översikt innehåller följande information:
  - Företagsidentifierare – innehåller Webex organisations-ID, CPaaS-organisations-ID och prenumerations-ID för företaget. Detta är tillgängligt för företag med Webex Contact Center-integrering för motsvarande Webex Connect-klientorganisation.
  - Profilinställningar – Innehåller företagsnamn, unikt företagsnamn och logotypens webbadress.
  - Inställningar för global agent – Gör det möjligt att välja standardagent för röstkanal för hantering av reservscenarier.
  - Sammanfattning av datalagring – ger en sammanfattning av datalagringsperioderna för företaget.
- På fliken Teammates kan du visa och hantera listan över teammedlemmar som har åtkomst till programmet. Varje användare tilldelas en roll som avgör vilka åtgärder de kan utföra baserat på beviljade behörigheter.

Lär känna din instrumentpanel

På instrumentpanelen representeras AI-agenterna av kort som visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterad av, senast uppdaterad och motorn som används för att träna agenten.

Uppgifter på AI-agentkort

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa följande alternativ:

Förhandsgranskning – Klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenter.
Ellipsikon – Klicka på den här ikonen om du vill utföra följande uppgifter:
- Kopiera förhandsgranskningslänk – Kopiera förhandsgranskningslänken för att klistra in den på en ny flik och förhandsgranska AI-agenten i chattwidgeten.
- Kopiera åtkomsttoken – Kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att anropa agenten via API:er.
- Exportera – exportera AI-agentinformationen (i JSON-format) till den lokala mappen.
- Ta bort – Ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- Fäst AI-agenten på den första positionen på instrumentpanelen eller lossa om du vill flytta tillbaka den till sin tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent med hjälp av alternativet + Skapa agent längst upp till höger på instrumentpanelen. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

Information om hur du skapar skriptade och autonoma AI-agenter finns i följande avsnitt:

Skriptad AI-agent för att svara på frågor
Skriptad AI-agent för att utföra åtgärder
Autonom AI-agent för att svara på frågor
Autonom AI-agent för att utföra åtgärder

Importera fördefinierad AI-agent

Du kan importera en fördefinierad AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Kontrollera först att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till den lokala mappen. Följ dessa steg för att importera den:

Klicka på Importera agent.
Klicka på Ladda upp för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporterats från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du AI-agentnamnet.
(Valfritt) Redigera den systemgenererade unika identifieraren i system-ID :t.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent Studio-plattformen och är tillgänglig på instrumentpanelen.

Sök nyckelord

Plattformen ger robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan utföra nyckelordssökning med hjälp av agentnamnet. Ange agentnamnet eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom nyckelordssökning kan du förfina sökresultaten genom att filtrera baserat på typen av AI-agent. Välj ett av agenttypfiltren i listrutan – Manus, Autonomt och Alla.

Hantera kunskapsbasen

En kunskapsbas är en central lagringsplats för LLM-drivna autonoma AI-agenter (Large Language Model). De autonoma AI-agenterna utnyttjar avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera människoliknande text. Dessa AI-agenter tränar på stora mängder data, vilket gör det möjligt för dem att ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. I kunskapsbaser lagras de data som krävs för att de autonoma AI-agenterna ska fungera.

Så här kommer du åt kunskapsbasen:

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
I instrumentpanelen klickar du på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret. Sidan med kunskapsbaser visas.
Du kan hitta en kunskapsbas baserad på följande kriterier:
- Kunskapsbasens namn
- Typ av kunskapsbas
- Kunskapsbaser som uppdateras mellan angivna datum
- Kunskapsbaser som skapats mellan angivna datum
  Klicka på Återställ alla om du vill återställa sökkriterierna.
Du kan också skapa en ny kunskapsbas. Information om hur du skapar en ny kunskapsbas finns i Skapa kunskapsbas för AI Agent.

Skapa kunskapsbas för AI Agent

1	I instrumentpanelen klickar du på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret.
2	På sidan Kunskapsbaser klickar du på +Skapa kunskapsbas i det övre högra hörnet.
3	På sidan Skapa kunskapsbas anger du följande information: Kunskapsbasnamn – Ange ett namn för kunskapsbasen. Beskrivning – Ge en kort beskrivning av kunskapsbasen.
4	Klicka på Skapa. Systemet skapar en kunskapsbas med det angivna namnet.
5	På fliken Filer : Dra och släpp filerna i kunskapsbasen. Du kan också klicka på Lägg till fil för att lägga till en fil. Systemet stöder följande filformat: PDF, .doc, .docx, data via kabel, .txt, .xlsx, .xls och CSV. Storleken på varje fil får inte överstiga 2 MB. När du har lagt till filerna klickar du på Bearbeta filer för att bearbeta filerna. När du är klar listar systemet filerna under fliken Filer .
6	På fliken Dokument : Klicka på +Skapa dokument om du vill skapa egna knowledge base-dokument. Ange dokumentnamnet på sidan Skapa dokument . Använd textredigeraren för att lägga till nödvändig information och formatera texten efter behov. Markera Lägg till i befintlig kategori om du vill lägga till dokumentet i den befintliga kategorin. Du kan också välja att lägga till i ny kategori och skapa en ny kategori. Klicka på Spara. Du kan också klicka på + Lägg till kategori för att definiera kategorier och lägga till dokumenten under motsvarande kategori. Markera önskat dokument i den vänstra rutan och klicka på Webbförhandsgranskning för att förhandsgranska dokumentet.
7	Navigera till fliken Information om du vill visa och spåra information om de filer som du har överfört och dokument som du har skapat. Klicka på ikonen Redigera om du vill redigera kunskapsbasfilerna. Redigera namnet på filen om det behövs. Du kan också ta bort befintliga filer och lägga till nya filer. Klicka på ikonen Ta bort om du vill ta bort kunskapsbasen helt.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten för att besvara frågor.

Konfigurera autonoma AI-agenter

Autonoma AI-agenter arbetar oberoende utan direkt mänsklig inblandning. Dessa agenter använder avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera data, lära av sin miljö och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål. I det här avsnittet beskrivs de två primära funktionerna i autonom AI-agent.

Autonom AI-agent för att utföra uppgifter

De autonoma AI-agenterna kan utföra olika uppgifter, inklusive:

Natural Language Processing (NLP) - Förstå och svara på mänskligt språk på ett naturligt och konversationsmässigt sätt.
Beslutsfattande – Gör välgrundade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en autonom AI-agent för att utföra åtgärder
Uppdatera autonom AI-agentprofil
Lägga till åtgärder i autonom AI-agent
Konfigurera platsfyllning
Definiera uppfyllelse

Skapa en autonom AI-agent för att utföra åtgärder

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Filtrera AI-agenttypen som Autonom. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Autonom.
6	I avsnittet Vad är agentens huvudfunktion klickar du på Utför åtgärder.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj AI-motorn i listrutan. Standardmotorn för AI är Nova. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för metodtips och exempel.
9	Klicka på Skapa. Nu har du skapat den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder som nu är tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera fördefinierad AI-agent

Nästa steg

Uppdatera profilen för den autonoma AI-agenten.

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att utföra åtgärder.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till fliken Inställningar > Profil och konfigurera följande information:

Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs.
System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs.
Agentens mål – Redigera AI-agentens mål om det behövs. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
Instruktioner – Ange anvisningarna för AI-agenten. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs.
AI-motor – Uppdatera AI-motorn om det behövs.
Välkomstmeddelande – Det standardvälkomstmeddelande som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta om det behövs.

3

Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Lägg till nödvändiga åtgärder i AI-agenten.

Lägga till åtgärder i autonom AI-agent

De autonoma AI-agenterna för att utföra åtgärder är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Till exempel i en restaurang finns det ett behov av att automatisera matorderintaget online. För att utföra uppgiften kan du skapa en autonom AI-agent som utför följande åtgärder:

Få nödvändig information från kunden.
Överför informationen till önskat flöde.

Den autonoma AI-agenten som utför åtgärder fungerar på följande byggstenar:

Åtgärd – En funktion som gör att AI-agenten kan ansluta till externa system för att utföra komplexa uppgifter.
Entitet eller plats – Representerar ett steg i uppfyllandet av användarens avsikt. Slotfyllning innebär att ställa specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikt baserat på yttranden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd. Definiera indataenheterna som en del av platsfyllningen.
Uppfyllelse – Avgör hur AI-agenten slutför åtgärden. Som en del av uppfyllelsen definierar du utdataenheterna för den autonoma AI-agenten för att generera svaret i ett visst format. Systemet skickar utdataenheterna till flödet för att fortsätta med åtgärden och slutföra uppgiften.

1

På fliken Åtgärd klickar du på +Ny åtgärd.

2

På sidan Lägg till en ny åtgärd anger du följande information:

Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel,Boka biljetter.
Åtgärdsbeskrivning – Ge en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt.
Åtgärdens omfattning – Välj åtgärdens omfattning i listrutan. Följande alternativ är tillgängliga:
- Klicka på Platsfyllning för att konfigurera de indataenheter som krävs för platsfyllning. Om du väljer platsfyllning kan du inte konfigurera distributionsdetaljerna.
- Klicka på Platsfyllning med uppfyllelse för att konfigurera de indataenheter som krävs för platsfyllning och även definiera detaljerna för åtgärdens uppfyllelse.
Agentöverlämning är standardåtgärden som är aktiverad som standard. Använd växlingsalternativet för att inaktivera agentöverlämning.

Nästa steg

Du kan antingen konfigurera fack eller konfigurera fack och definiera uppfyllelse beroende på vilket åtgärdsomfång som valts.

Konfigurera platsfyllning

Platsfyllning innebär att du lägger till de indataenheter som krävs för AI-motorn. I avsnittet Platsfyllning på sidan Åtgärder lägger du till indataentiteterna:

Du kan lägga till entiteterna en i taget i tabellformat.
Du kan också använda JSON-filen och definiera entiteterna. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat .

Lägga till indataenheter i tabellformat

1	Om du vill lägga till en indataentitet klickar du på +Ny indataentitet.
2	På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på indataenheten. Enhetstyp – välj enhetens datatyp. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatorisk om du vill göra entiteten obligatorisk.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till indataentiteten. Du kan lägga till så många indataentiteter som du behöver.
4	Använd alternativet Kontroller för att utföra följande åtgärder på entiteten: Klicka på ikonen Redigera om du vill redigera de tillagda inmatningsentiteterna. Klicka på ikonen Ta bort om du vill ta bort entiteten.

Lägga till entiteter med JSON-redigeraren

Du kan lägga till indataentiteter och utdataentiteter med JSON-redigeraren. I JSON-redigeringsvyn måste entiteterna definieras i ett strukturerat JSON-format.

Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Parameterstruktur för indata

Ingångsparametrarna måste följa följande struktur:

type – datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid "objekt" för att beteckna att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

properties – Ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och dess associerade metadata.

required – En matris med strängar med namnen på parametrar som är obligatoriska.

Egenskaper Objekt

Varje nyckel i egenskapsobjektet representerar en indataenhet/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata ska alltid innehålla följande nyckelord:

type – parameterns datatyp. De tillåtna typerna är:
- string – Textdata.
- heltal – numeriska data utan decimaler.
- tal – numeriska data som kan innehålla decimaler.
- booleskt – Sant/falskt-värden.
- array – En lista med objekt som vanligtvis är av samma typ.
- object – En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning – En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå syftet med och användningen av parametern. En beskrivning som är kortfattad och överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning rekommenderas för bättre noggrannhet.
Validering verkställs endast av plattformen för "typ". "Beskrivning" tillämpas inte för alla entiteter, men vi rekommenderar starkt att den läggs till. Andra användbara nyckelord för entitetsmetadata är:
- enum – I uppräkningsfältet visas möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som endast ska acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- pattern – Mönsterfältet används tillsammans med strängtyper för att ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är särskilt användbart för validering av specifika format, till exempel telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel – I fältet exempel finns ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data som förväntas och kan vara särskilt användbart för tolkning och validering.

Det finns andra nyckelord som kan göra enhetsdefinitionen mer exakt och robust. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Det unika användarnamnet för kontot.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Lösenordet för kontot.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "E-postadressen för kontot.", "pattern": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*" }, "födelsedatum": { "type": "string", "description": "Användarens födelsedatum.", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Om användaren vill få nyhetsbrev.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferred notification method.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "Lista över roller som tilldelats användaren.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["användarnamn", "lösenord", "e-post"] }

Det här exemplet innehåller följande entiteter:

username – En strängtyp med begränsning för minsta och högsta längd.
password – En strängtyp med en minimilängd och ett visst format (lösenordet anger att den ska hanteras säkert).
e-post – en strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum – En strängtyp med exempel som anger datumets format.
preferences – En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och meddelanden), inklusive en boolesk med ett standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roles – En matristyp där varje objekt är en sträng som är begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i matrisen "obligatoriskt".

I det här exemplet har entiteterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer konsekvent struktur och namngivningskonvention. Följ dessa metodtips för att skapa väldefinierade entiteter som är enkla för AI-motorn att tolka och framtvinga.

Definiera uppfyllelse

1	Definiera distributionsdetaljerna för implementering av AI-agenten i ett kontaktcenter. Ange följande information: Välj en metod för uppfyllelse – Välj flödet. Välj en flödesbyggare – Välj önskad flödesbyggare. URL för Flow webhook – ange webhook-URL:en. Mer information finns i Inkommande webhooks. Tjänstnyckel – Ange information om servicenyckeln.
2	Konfigurera utdataentiteterna så att AI-agenten genererar resultatet i ett format som kan förstås av flödet.
3	Om du vill lägga till en utdataentitet klickar du på +Ny utdataenhet. På skärmen Lägg till en ny utdataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på utdataenheten. Enhetstyp – välj enhetens datatyp. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att beskrivningen är tydlig och korrekt. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatoriskt om du vill göra detta till en obligatorisk enhet. Du kan också använda en JSON-fil för att lägga till utdataentiteterna. Mer information finns i Lägga till entiteter med JSON-redigeraren .
4	Klicka på Lägg till för att lägga till utdataentiteten. Du kan lägga till så många utdataenheter som du behöver.
5	Använd alternativet Kontroller för att utföra följande åtgärder på entiteten: Klicka på ikonen Redigera om du vill göra ändringar i entiteten. Klicka på ikonen Ta bortom du vill ta bort entiteten.
6	Klicka på Lägg till för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Klicka på Förhandsgranska för att förhandsgranska AI-agenten. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent. Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

När du har konfigurerat AI-agenten:

Information om hur du visar AI-agentprestanda finns i Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics.
Information om sessioner och historik finns i Visa autonoma AI-agentsessioner och historik.

Autonoma AI-agenter för att svara på frågor

Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor. Den här funktionen är användbar i scenarier där agenten behöver:

Ge kundsupport – svara på vanliga frågor, felsök problem och vägled kunder genom processer.
Erbjud teknisk hjälp – ge expertråd om specifika ämnen eller områden.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor
Uppdatera autonom AI-agentprofil
Konfigurera kunskapsbasen

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen. Mer information finns i Hantera kunskapsbaser.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Autonom. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Autonom.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Svara på frågor.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj önskad AI-motor i listrutan. Standardmotorn för AI är Nova. För röstbaserad förhandsgranskning väljer du Vega. Mer information finns i Röstbaserad förhandsgranskning . Kunskapsbas – Välj den kunskapsbasfil som krävs i listan över tillgängliga kunskapsbaser. Du kan inte mappa den valda kunskapsbasen till andra AI-agenter. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
9	Klicka på Skapa. Den autonoma AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Uppdatera profilen för den autonoma AI-agenten.

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till fliken Inställningar > Profil och konfigurera följande information:

Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs.
System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs.
Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI Agent för riktlinjer och exempel.
URL för agentprofilbild – redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från.
AI-motor – Välj önskad AI-motor i listrutan.
Välkomstmeddelande – Ange välkomstmeddelandet som AI-agenten ska använda för att starta interaktionen.
Tillåt överlämning av agent – Aktivera växlingsalternativet för att överföra konversationen till en mänsklig agent när en kund vill prata med en agent.

3

Klicka på Spara ändringar för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för AI-agenten.

Konfigurera kunskapsbasen

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent för att svara på frågor.

1	På sidan Instrumentpanel väljer du den AI-agent som du har skapat.
2	Gå till fliken Knowledge Base .
3	Välj den kunskapsbas som krävs i listrutan.
4	Klicka på Spara ändringar för att aktivera AI-agenten.

Nästa steg

Klicka på Förhandsgranska för att förhandsgranska AI-agenten. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent.

När du har konfigurerat AI-agenten:

Information om hur du visar AI-agentprestanda finns i Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics.
Information om sessioner och historik finns i Visa autonoma AI-agentsessioner och historik.

Visa autonom AI-agentsession och historik

Du kan visa sessions- och historikinformation för var och en av de autonoma AI-agenter som du har skapat. På sidan Sessioner visas information om sessioner som etablerats med constomererna. På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten.

Sessioner

På sidan Sessioner finns ett omfattande register över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. Så här navigerar du till sidan Sessioner :

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa sessionsinformation för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Sessioner.

Sidan Sessioner visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Den här informationen är användbar för att granska, analysera och förbättra AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessioner/rum som skapats för AI-agenten. Tabellen sidnumreras om det finns fler rader än vad som ryms på en skärm. Vilket som helst av fälten i tabellen kan sorteras eller filtreras med hjälp av avsnittet Förfina resultat till vänster. Fälten som finns representerar följande information om en viss session:

Sessions-id – unikt rums-id eller sessions-id för en konversation.
Konsument-ID – ID för konsumenten som interagerade med AI-agenten.
Kanaler – Kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterad vid – Tidpunkt då rummet stängdes.
Rumsmetadata – Innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Dölj testsessioner – Om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan med livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – för att filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agenten överlämnas visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – för att filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – För att filtrera de nedröstade sessionerna.
Klicka på en rad i sessionstabellen om du vill se en detaljerad vy över sessionen. Låsikonen indikerar att sessionen är låst och måste dekrypteras. Du måste ha behörighet att dekryptera sessionen. Om växlingsknappen Dekryptera åtkomst är aktiverad kan du komma åt alla sessioner med knappen Dekryptera innehåll . Den här funktionen gäller dock bara när Avancerat dataskydd har angetts till sant eller aktiverats för klientorganisationen.

Historik

På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten. Så här visar du historiken för en viss agent:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa historiken för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Historik.

Sidan Historik visas med följande flikar:

Granskningsloggar – Klicka på fliken Granskningsloggar om du vill visa de ändringar som gjorts i AI-agenterna.
Modellhistorik – Klicka på fliken Modellhistorik för att visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder.

Granskningsloggar

På fliken Granskningsloggar spåras de ändringar som gjorts i den autonoma AI-agenten. Du kan visa information om ändringarna under de senaste 35 dagarna. På fliken Granskningsloggar visas följande information:

Användare med administratörs- eller AI-agentutvecklarroller har bara åtkomst till fliken Granskningsloggar . Användare med anpassade roller som har behörigheten Hämta granskningslogg kan också visa granskningsloggarna.

Uppdaterad vid – Data och tidpunkt för ändringen.
Uppdaterad av – namnet på användaren som införlivade ändringen.
Fält – Det specifika avsnitt i AI-agenten där ändringen gjordes.
Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med sökalternativen Uppdaterad av, Fält och Beskrivning . Du kan sortera loggarna baserat på fälten Uppdaterad på och Uppdaterad efter .

Modellhistorik

Fliken Modellhistorik är endast tillgänglig för den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder.

När du publicerar den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder sparas en version av den autonoma AI-agenten som är tillgänglig på fliken Modellhistorik . Du kan visa de olika versionerna av AI-agenten på fliken Modellhistorik .

Modellbeskrivning – En kort beskrivning av AI-agentens version.
AI-motor – AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Uppdaterad den – Datum och tid då versionen skapades.
Åtgärder – Gör att du kan utföra följande åtgärder på AI-agenten
- Läs in – Alla ändringar på AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Exportera – Använd för att exportera AI-agenten.

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, när du redigerar och efter distributionen av agenten. Du kan öppna förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort visas förhandsgranskningsalternativet för AI-agenten. Klicka här om du vill öppna förhandsgranskningen av AI-agenten.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna AI-agenten. Alternativet Förhandsgranskning är alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När en förhandsgranskning har startats och minimerats visas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan. Du kan använda det här alternativet för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Webex AI Agent Studio ger också ett delbart förhandsgranskningsalternativ. Klicka på menyn i det övre högra hörnet och välj alternativet Kopiera förhandsgranskningslänk . Du kan dela förhandsgranskningslänken med andra användare, till exempel testare eller konsumenter av AI-agenten.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att kontrollera AI-agentens svar och se till att de fungerar korrekt.

Du kan också minimera förhandsgranskningswidgeten, tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att testa AI-agenten.

Delbar förhandsgranskningswidget

Med den delbara förhandsgranskningswidgeten kan du dela AI-agenten med intressenter och konsumenter på ett presentabelt sätt utan att behöva utveckla ett anpassat användargränssnitt för att visa AI-agenten. Som standard återger den kopierade förhandsgranskningslänken AI-agenten med ett telefonhölje. Du kan göra några snabba anpassningar genom att ändra vissa parametrar i förhandsgranskningslänken. Du kan anpassa widgeten på följande sätt:

Widgetfärg – genom att lägga till parametern brandColor på länken. Du kan definiera enkla färger med färgnamn eller använda hex-koden för färger.
Telefonhölje – genom att ändra värdet på parametern phoneCasing i länken. Detta är inställt på true som standard och kan inaktiveras genom att göra det false.

Exempel på förhandsgranskningslänk med dessa parametrar:? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=<true/false>&brandcolor<Ange en färgs hexadecimala värde i formatet '_XXXX'>.

Röstbaserad förhandsgranskning

Autonom AI-agent för att svara på frågor stöder röstbaserad förhandsgranskning. Så här aktiverar du det här alternativet:

Gå till Dashboard och välj AI-agenten.
Navigera till Inställningar > profil.
1. I listrutan AI Engine väljer du Vega.
Klicka på Spara ändringar.

Alternativet Förhandsgranskning uppdateras med en mikrofonikon för röstbaserad förhandsgranskning. Klicka på Förhandsgranska. Röstförhandsgranskningswidgeten visas.

Du måste aktivera mikrofonåtkomst för att använda den här funktionen.

Du kan visa följande alternativ i röstförhandsgranskningswidgeten:

Start-knappen för att starta förhandsgranskningen.
Live-transkription av konversationen visas i widgeten när röstförhandsgranskningen pågår.
Avsluta samtal för att avsluta konversationen.
Stäng av ljudet om du vill stänga av ljudet.

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med Analytics

Avsnittet AI-agentanalys ger en grafisk representation av nyckelmåtten för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Så här genererar du analyser för den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten på instrumentpanelen .
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

I det första avsnittet visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Det andra avsnittet visar statistik om användarna. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare.

I det tredje avsnittet visas AI-agentsvaren och agentöverlämningarna

Konfigurera skriptad AI-agent

I det här avsnittet beskrivs hur du konfigurerar och hanterar skriptade AI-agenter på Webex AI Agent Studio-plattform, så att de ger korrekta svar på användarfrågor och utför automatiserade uppgifter effektivt.

Skriptad AI-agent för att utföra uppgifter

Skriptad AI-agent utökar agentbyggnadsfunktionerna utan kod i Webex AI Agent Studio-plattform. Skriptad AI-agent möjliggör konversationer med flera svängar där den kan få relevanta data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Kör enkla kommandon – följ instruktionerna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbetar data – manipulera och transformera data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – kommunicera med och kontrollera andra lösningar.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en skriptad AI-agent för att utföra åtgärder
Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Hantera entiteter
Hantera avsikter
Hantera svar
Konfigurera hanteringsinställningar
Lägga till ett språk i skriptad AI-agent
Konfigurera överlämningsinställningar

Skapa en skriptad AI-agent för att utföra åtgärder

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på + Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent skapar du en ny AI-agent från grunden. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Skriptad. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Börja från början och sedan på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du? klickar du på Skript.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion? klickar du på Utför åtgärder.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – Det här är den systemgenererade unika identifieraren. Du kan också redigera det här fältet. AI-motor – Välj AI-motorn i listrutan.
9	Klicka på Skapa. Den skriptade AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Skapa entiteter, lägg till avsikter och definiera svar.

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Gå till Settings > Profile och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten efter behov. System-ID – Redigera AI-agentens systemgenererade identifierare efter behov. URL för agentprofilbild – Redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentlogotypen eller AI-agentbilden från. Beskrivning – Ange information om AI-agenten. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Skriv ett meddelande som visas om det uppstår fel under en chatt med AI-agenten.
4	Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Hantera entiteter

Entiteter är byggstenarna i konversationer. De är de väsentliga elementen som AI-agenten extraherar från användaryttranden. De representerar specifik information, till exempel produktnamn, datum, kvantiteter eller någon annan viktig grupp av ord. Genom att effektivt identifiera och extrahera entiteter kan en AI-agent bättre förstå användarens avsikt och ge mer exakta och relevanta svar.

Typer av enheter

Webex AI Agent Studio erbjuder 11 fördefinierade entitetstyper för att samla in olika typer av användardata. Du kan också skapa någon av följande anpassade entiteter.

Anpassade entiteter

Dessa entiteter är konfigurerbara och gör det möjligt för utvecklare att samla in användningsfallsspecifik information.

Anpassad lista – definiera listor med förväntade strängar för att samla in specifika datapunkter som inte täcks av fördefinierade enheter. Du kan lägga till flera synonymer för varje sträng. Till exempel en enhet med anpassad pizzastorlek.
Regex – använd reguljära uttryck för att identifiera specifika mönster och extrahera motsvarande data. Till exempel ett telefonnummer regex (till exempel 123-123-8789).
Siffror – samla in numeriska inmatningar med fast längd med hög noggrannhet, särskilt i röstinteraktioner. I icke-röstinteraktioner används det som ett alternativ till entitetstyperna Custom och Regex. Om du till exempel vill identifiera ett femsiffrigt kontonummer måste en längd på fem definieras.
Alfanumeriskt – samla in kombinationer av bokstäver och siffror, vilket ger korrekt igenkänning för både röstinmatningar och andra inmatningar.
Fritext – samla in flexibla datapunkter som är svåra att definiera eller validera.
Kartplats (WhatsApp) – extrahera platsdata som du delar på WhatsApp-kanalen.

Systementiteter

Enhetens namn	Beskrivning	Exempel på inmatning	Exempel på utdata
Datum	Tolkar datum på naturligt språk till ett standarddatumformat	"Juli nästa år"	01/07/2020
Tid	Tolkar tid på naturligt språk till ett standardtidsformat	5 på kvällen	17:00
E-post	Identifierar e-postadresser	Skriv till mig på info@cisco.com	info@cisco.com
Telefonnummer	Identifierar vanligt telefonnummer	Ring mig på 9876543210	9876543210
Monetära enheter	Tolkar valuta och belopp	Jag vill 20$	20$
Ordinal	Identifierar ordningstal	Fjärde av tio personer	4:e
Kardinal	Detekterar kardinalnummer	Fjärde av tio personer	10
Geolokalisering	Upptäcker geografiska platser (städer, länder etc.)	Jag badade i Themsen i London, Storbritannien	London, Storbritannien
Personnamn	Identifierar vanliga namn	Bill Gates från Microsoft	Bill Gates
Antal	Identifierar mätningar, som av vikt eller avstånd	Vi är 5 km från Paris	5 km
Varaktighet	Identifierar tidsperioder	1 veckas semester	1 vecka

Skapade entiteter kan redigeras från fliken entiteter. Om du länkar entiteter till en avsikt kommenteras dina yttranden med identifierade entiteter när du lägger till dem.

Entitetsroller

När en entitet behöver samlas in flera gånger inom en enda avsikt blir entitetsroller nödvändiga. Genom att tilldela distinkta roller till samma entitet kan du vägleda AI-agenten i att förstå och bearbeta användarindata mer exakt.

Om du till exempel vill boka ett flyg med mellanlandning kan du skapa en flygplatsenhet med tre roller: ursprung, destination och mellanlandning. Genom att kommentera träningsyttranden med dessa roller kan AI-agenten lära sig de förväntade mönstren och smidigt hantera komplexa bokningsförfrågningar.

Entitetsroller stöds endast för Mindmeld (anpassade enheter och systementiteter) och Rasa (endast anpassade entiteter), administratörer måste markera kryssrutan Entitetsroller under de avancerade inställningarna i dialogrutan NLU-motorväljare.

Administratörer kan inte växla från RASA eller Mindmeld till Swiftmatch medan entitetsroller används. Roller måste tas bort från avsikter för att inaktivera entitetsrollerna från avancerade NLU-motorinställningar. Du kan skapa en entitet med entitetsroller.

Skapa en entitet med entitetsroller

Innan du börjar

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.
3	Klicka på Träning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata klickar du på fliken Entiteter .
5	Klicka på Skapa entitet.
6	I fönstret Skapa entitet anger du följande fält: Enhetsnamn – ange enhetens namn. Enhetstyp – välj alternativet Anpassad lista i listrutan. Values (Värden) – Ange ett värde för entiteten.
7	Aktivera växlingsknappen Automatiskt föreslå platsvärden till automatisk komplettering och ge alternativa förslag för den här entiteten under konversationen. Fältet Roller visas när du skapar en anpassad entitet endast om entitetsroller har aktiverats i avsnittet Avancerade inställningar i fönstret Ändra utbildningsmotor för RASA- och Mindmeld NLU-motorer.
8	Klicka på Spara. Du kan använda alternativen Redigera och Ta bort i kolumnen Åtgärder för att utföra relaterade åtgärder.

Nästa steg

När du har skapat en entitet kan du länka roller till en entitet.

Länka roller till en entitet

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
3	Klicka på Utbildning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata väljer du en avsikt att länka entiteter och entitetsroller. Som standard visas fliken Avsikt .
5	I avsnittet Platser klickar du på Länka entitet.
6	Välj entitetsroll för entitetsnamnet.
7	Klicka på Spara. Du kan tilldela roller till en entitet för att samla in samma entitet två gånger i en avsikt.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter använder Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Artiklar och utbildning för skriptade AI-agenter för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm och behöver tränas om för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Du kan analysera prestandaskillnaderna med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att svara på frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Utbildning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas.
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är aktiverad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När du har skapat alla artiklar kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i delningsbar förhandsgranskning eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vårt pågående arbete med att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i stället för den äldre modellen som använde vektorer på yttrandenivå. Vi fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorerna på artikelnivå är det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter. För flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som är tillgänglig vid tidpunkten för en slutledning i sessionens andra informationsavsnitt .

Hantera avsikter

Avsikt är en kärnkomponent i Webex AI Agent Studio-plattformen som gör det möjligt för AI-agenten att förstå och svara på dina indata effektivt. Den representerar en specifik uppgift eller åtgärd som du vill utföra under en konversation. Du kan definiera alla avsikter som motsvarar de aktiviteter du vill utföra. Noggrannheten i avsiktsklassificeringen påverkar direkt AI-agentens förmåga att tillhandahålla relevanta och användbara svar. Avsiktsklassificering är processen att identifiera avsikt baserat på dina indata, så att AI-agenten kan svara på ett meningsfullt och kontextuellt relevant sätt.

Systemavsikter

Standardreservmetod – En AI-agents funktioner begränsas till sin natur av de avsikter som är utformade för att känna igen och svara på. Även om ett företag inte kan förutse alla möjliga frågor du kan ställa, kan standardåterställningsmetoden hjälpa konversationer att vara på rätt spår.
Genom att implementera en standardåterställningsmetod kan AI-agentutvecklare se till att AI-agenten hanterar oväntade frågor eller frågor som inte omfattas och omdirigerar konversationen tillbaka till kända avsikter.
AI-agentutvecklare behöver inte lägga till specifika yttranden i reservavsikten. Agenten kan utbildas i att automatiskt utlösa återställningsmetoden när den stöter på kända frågor som inte omfattas och som annars felaktigt kan kategoriseras i andra avsikter.
I en AI-bankagent kan kunder till exempel försöka fråga om lån. Om AI-agenten inte är konfigurerad för att hantera lånerelaterade förfrågningar kan dessa frågor införlivas som träningsfraser inom standardreservavsikten . När en kund frågar om lån någon gång i konversationen känner AI-agenten igen frågan som faller utanför de definierade avsikterna och utlöser återställningssvaret. Detta säkerställer ett lämpligare svar.

Reservavsikten bör inte ha några luckor associerade med den.

Återställningsmetoden måste använda standardnyckeln för återställningsmallen för sitt svar.
Hjälp – Den här avsikten är utformad för att hantera kundförfrågningar om AI-agentens funktioner. När kunder är osäkra på vad de kan åstadkomma eller stöter på svårigheter under ett samtal, söker de ofta hjälp genom att be om hjälp.
Som standard mappas svaret för hjälpavsikten till nyckeln för hjälpmeddelandemallen . AI-agentutvecklare kan dock anpassa svaret eller ändra den associerade mallnyckeln för att ge mer skräddarsydd och informativ vägledning.
Vi rekommenderar att du förmedlar AI-agentens kapacitet på en hög nivå, så att kunderna får en tydlig förståelse för vad de kan göra härnäst.
Prata med en agent – Med den här avsikten kan kunderna begära hjälp från en mänsklig agent när som helst under interaktionen med AI-agenten. När den här avsikten anropas initierar systemet automatiskt en överföring till en mänsklig agent. Standardsvarsmallen för den här avsikten är agentöverlämning. Det finns inga användargränssnittsbegränsningar för att ändra svarsmallnyckeln, men om du ändrar den påverkas inte resultatet av den mänskliga överlämningen.

Avsikter med småprat

Alla nyskapade AI-agenter har fyra fördefinierade småpratsmetoder för att hantera vanliga kundhälsningar, uttryck för tacksamhet, negativ feedback och avsked:

Hälsningsfraser
Tack
AI-agenten var inte till hjälp
Adjö

Dessa avsikter och deras motsvarande svar är tillgängliga som standard i alla AI-agenter. Du kan dock anpassa eller ta bort dem så att de överensstämmer med ditt specifika användningsfall och önskat konversationsflöde.

Skapa en avsikt

Innan du börjar

Innan du skapar en avsikt måste du skapa entiteter som ska länka till avsikten. Mer information finns i Skapa entitet med entitetsroller.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Välj en AI-agent på instrumentpanelen.
3	Klicka på Utbildning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata klickar du på Skapa avsikt.
5	I fönstret Skapa avsikt anger du följande information: Avsiktsnamn – Ange avsiktens namn. Lägg till yttrande – Lägg till en fras för att åberopa avsikten och klicka på Lägg till. Om det finns några entiteter i de tillagda yttrandena kommenteras de automatiskt i yttrandena och visas i avsnittet Slots . Du kan lägga till fler entiteter som platser i en avsikt. Mer information finns i Skapa entitet med entitetsroller. Varje fack visar följande: Enhetens namn. Om det krävs för att avsikten ska slutföras. Antalet nya försök som AI-agenten försöker hämta platsvärdet från användaren. Mallnyckeln.
6	Markera kryssrutan Obligatorisk om enheten är obligatorisk.
7	Ange antalet återförsök som tillåts för den här platsen. Som standard är siffran inställd på tre.
8	Välj mallnyckeln i listrutan. Klicka på Skapa ny om du vill skapa en ny svarsmallnyckel för entiteten. Svarsinnehållet för dessa mallnycklar konfigureras i avsnittet Svar . Varje mallnyckel har ett motsvarande svar som skickas till användaren när avsikten utlöses.
9	I avsnittet Svar anger du nyckeln till den slutliga svarsmallen som ska returneras till användarna när avsikten har slutförts.
10	Aktivera växlingsknappen Återställ platser efter slutförande för att återställa platsvärdena som samlats in i konversationen när avsikten är klar. Om den här växlingsknappen är inaktiverad behåller facket de gamla värdena och visar samma svar.
11	Aktivera växlingsknappen Uppdatera platsvärden om du vill uppdatera platsvärdet under konversationen med konsumenten. AI-agenten tar hänsyn till det senast ifyllda värdet i facket för att bearbeta data. Om detta är aktiverat uppdateras värden för fyllda platser när kunder lämnar ny information för samma platstyp.
12	Aktivera växlingsknappen Ge förslag på platser om du vill ge förslag på platsfyllning och alternativa platsvärden i det slutliga svaret, baserat på användarinmatning.
13	Aktivera växlingsknappen Avsluta konversation för att stänga sessionen efter den här avsikten. Webex Connect och röstflöden kan använda detta för att avsluta en konversation med konsumenterna.
14	Klicka på Spara. Klicka på Träna längst upp till höger på fliken Utbildning för att visa eventuella ändringar som gjorts i avsikter och entiteter. För att träna Rasa- eller Mindmeld NLU-motorer krävs minst två träningsvarianter (yttranden) per avsikt. Dessutom måste varje fack ha minst två anteckningar. Om dessa krav inte uppfylls är knappen Träna inaktiverad. En varningsikon visas bredvid den berörda avsikten för att indikera problemet. Standardåterställningsavsikten är dock undantagen från dessa krav.

Nästa steg

När en avsikt har skapats krävs viss information för att uppfylla avsikten. Länkade entiteter anger hur den här informationen hämtas från användaryttranden. Mer information finns i Länka entiteter med avsikt.

Länka entiteter med avsikt

Innan du börjar

Se till att du skapar entiteter och länkar dem innan du lägger till yttranden. Den här automatiskt kommenterar entiteterna medan yttranden läggs till.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
3	Klicka på Utbildning i den vänstra rutan.
4	På sidan Träningsdata väljer du en avsikt att länka entiteter och entitetsroller. Som standard visas fliken Avsikt .
5	I avsnittet Platser klickar du på Länka entitet. De länkade enheterna visas i avsnittet Platser.
6	Välj entitetsroll för entitetsnamnet.
7	Klicka på Spara. När en entitet markeras som obligatorisk blir ytterligare konfigurationsalternativ tillgängliga. Du kan ange det maximala antalet gånger som AI-agenten kan begära den saknade entiteten innan den eskaleras eller ger ett återställningssvar. Du kan definiera mallnyckeln som ska anropas om den entitet som krävs inte tillhandahålls inom det angivna antalet återförsök. När en AI-agent har identifierat en avsikt och samlat in alla nödvändiga data (platser) svarar den med meddelandet som är associerat med den slutliga mallnyckeln som konfigurerats för avsikten. Om du vill starta en ny konversation eller hantera efterföljande avsikter utan att överföra tidigare data måste du aktivera växlingsknappen Återställ platser efter slutförande . Den här inställningen rensar alla identifierade entiteter från konversationshistoriken, vilket säkerställer en nystart för varje ny interaktion.

Generera träningsdata

Du måste manuellt lägga till träningsdata i deras avsikter för att få AI-agenten att arbeta med en rimlig noggrannhet. Träningsdata består av olika sätt på vilka du kan åberopa samma avsikt. Du kan lägga till minst 15–20 varianter för varje avsikt för att förbättra dess noggrannhet. Att skapa denna träningskorpus manuellt kan vara tråkigt och tidskrävande. Du kan bara lägga till några få varianter eller bara lägga till nyckelord som varianter i stället för meningsfulla meningar. Detta kan undvikas genom att generera träningsdata för att komplettera dina befintliga.

Följ stegen nedan för att generera träningsdata:

Ange avsiktsnamnet och ett exempelyttrande.
Klicka på Generera.
Ge en kort beskrivning av avsikten att vägleda AI:n.
Ange önskat antal varianter och kreativitetsnivån för de AI-genererade förslagen.

Att generera många varianter samtidigt kan påverka kvaliteten. Vi rekommenderar högst 20 varianter per generation.
En lägre kreativitetsinställning kan producera mindre olika varianter.
Genereringsprocessen kan ta några sekunder, beroende på antalet varianter som begärs.
Blixtikonen skiljer AI-genererade varianter från användardefinierade träningsdata.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter använder Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Artiklar och utbildning för skriptade AI-agenter för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm och behöver tränas om för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Du kan analysera prestandaskillnaderna med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att svara på frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Utbildning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas.
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är aktiverad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När du har skapat alla artiklar kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i delningsbar förhandsgranskning eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vårt pågående arbete med att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i stället för den äldre modellen som använde vektorer på yttrandenivå. Vi fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorerna på artikelnivå är det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter. För flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som är tillgänglig vid tidpunkten för en slutledning i sessionens andra informationsavsnitt .

Flagga genererade varianter

För att säkerställa ansvarsfull AI-användning kan utvecklare flagga AI-genererade utdata för granskning. Detta gör det möjligt att identifiera och förebygga skadligt eller partiskt innehåll. Så här flaggar du AI-genererade utdata:

Leta reda på flaggningsalternativet: Ett flaggningsalternativ är tillgängligt för varje genererat yttrande.
Ge feedback: När utvecklare flaggar utdata kan de lägga till kommentarer och ange orsaken till flaggningen.

Den här funktionen är inledningsvis tillgänglig med en månatlig användningsgräns på 500 genererade åtgärder. För att tillgodose växande behov kan utvecklare kontakta sina kontoägare för att begära en ökning av denna gräns.

Skapa flerspråkig avsikt och entitet

Du kan skapa träningsdata på flera språk. För varje språk som konfigurerats för AI-agenten måste du definiera yttranden som återspeglar önskade interaktioner. Även om platserna är konsekventa på alla språk identifierar malltangenterna svaren på varje språk.

Alla språk stöder inte alla entitetstyper. Mer information om listan över entitetstyper som varje språk stöder finns i tabellen Språk verser entiteter som stöds i Språk som stöds för skriptade AI-agenter.

Hantera svar

Svaren är de meddelanden som AI-agenten skickar till kunderna som svar på deras frågor eller avsikter. Du kan skapa svar som inkluderar:

Text – meddelanden med oformaterad text för direkt kommunikation.
Kod – Inbäddad kod för dynamiskt innehåll eller dynamiska åtgärder.
Multimedia – Bild-, ljud- eller videoelement som förbättrar användarupplevelsen.

Svaren har två huvudkomponenter:

Mallar – fördefinierade svarsstrukturer som mappas till specifika avsikter.
Arbetsflöden – Den logik som avgör vilken mall som ska användas baserat på den identifierade avsikten.

Mallarna för Överlämning av agent, Hjälp, Reserv och Välkommen är förkonfigurerade och svarsmeddelandet kan ändras från motsvarande mallar.

Svarstyper

Avsnittet Response Designer täcker olika typer av svar och hur de kan konfigureras.

Fliken Arbetsflöden används för att hantera asynkrona svar när en extern API som svarar på ett asynkront sätt anropas. Arbetsflödena måste kodas i python.

Variabel ersättning

Med variabelersättning kan du använda dynamiska variabler som en del av svarsmallarna. Alla standardvariabler (eller entiteter) i en session, tillsammans med de som en AI-agentutvecklare kan ange i ett friformsobjekt som datalagerfältet , kan användas i svarsmallar via den här funktionen. Variablerna representeras med denna syntax: ${variable_name}. Om du till exempel använder värdet för en entitet med namnet apptdate används ${entities.apptdate} or ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.

Svaren kan anpassas med hjälp av variabler som tas emot från kanalen eller samlas in från konsumenter under en konversation. Funktionen för automatisk komplettering visar syntaxen för variabler i textområdet när du börjar skriva ${. Om du väljer önskat förslag fylls området automatiskt med variabeln och en sådan variabel markeras.

Konfigurera svar med svarsdesignern

Svarsdesignern erbjuder ett användarvänligt gränssnitt för att skapa svar utan att kräva omfattande kodningskunskaper. Det finns två svarstyper:

Villkorliga svar: För icke-utvecklare möjliggör det här alternativet enkel konstruktion av svar som AI-agenten levererar till kunder.
Kodavsnitt: För utvecklare som använder Python ger det här alternativet flexibilitet för att konfigurera svar med kod.

Svarsdesignern är utformad för att säkerställa att användarupplevelsen tillgodoser den specifika kanal som AI-agenten interagerar med.

Svarsmallar

Text – Det här är enkla textsvar. För att förbättra användarupplevelsen tillåter svarsdesignern flera textrutor i ett enda svar, så att du kan dela upp långa meddelanden i mer hanterbara avsnitt. Varje textruta kan innehålla olika svarsalternativ. Under en konversation väljs ett av dessa alternativ slumpmässigt och visas för användaren, vilket garanterar en dynamisk och engagerande interaktion.
För att upprätthålla en dynamisk och engagerande användarupplevelse kan du lägga till flera svarsalternativ i dina mallar. När en mall med flera alternativ aktiveras väljs en av dem slumpmässigt och visas för användaren. Du kan aktivera den här funktionen genom att klicka på knappen +Lägg till variant längst ned i svaret.

När du sparar svar kan du se en varning som anger antalet fel som behöver korrigeras. Fälten med fel markeras med rött. Genom att använda navigeringspilarna kan utvecklare enkelt hitta och åtgärda dessa fel i alla kanaler eller svarsformat. Om listväljaren eller karusellen innehåller flera kort kan du med punktnavigering flytta mellan korten med fel. För ett enda kort blir motsvarande punkt röd för att signalera felet.
Snabbsvar – Textsvar kan kopplas ihop med knappar, som kan vara antingen textbaserade länkar eller URL-länkar. Textknappar kräver en titel och en nyttolast, som skickas till botten när du klickar på den. URL-knappar omdirigerar användare till en viss webbsida.
När en kunds fråga är tvetydig tillåter partiell matchning roboten att föreslå relevanta artiklar eller avsikter som alternativ. Den här funktionen är tillgänglig för webb- och Facebook-interaktioner.
Lägga till snabbsvar på URL:er
Med snabbsvarsknappar för webbadresser i fasta och villkorliga svar kan du skapa knappar som omdirigerar användare till din webbplats för mer information eller åtgärder som att fylla i formulär. När du klickar på dessa knappar öppnas den angivna URL:en på en ny flik i samma webbläsarfönster utan att några data skickas tillbaka till roboten.
Så här lägger du till ett URL-snabbsvar i villkorligt eller fast svar:
1. Välj den artikel- eller mallnyckel som du vill konfigurera snabbsvaret på URL:en för.
2. Klicka på +Lägg till ett snabbsvar. Popup-fönstret Knapptyp visas.
3. Välj knapptyp som URL i webbkanalen.
4. Ange knappens titel och webbadressen som konsumenten ska dirigeras till när han eller hon har klickat på knappen.
5. Klicka på Klar för att lägga till ett snabbsvar på URL:en.
URL-typknappar kan också konfigureras via dynamisk svarstyp, där dessa knappar ska konfigureras med hjälp av kodfragment av python-kod. Dessa knappar stöds i förhandsgransknings- och delningsbara förhandsgranskningsavsnitt. De stöds för närvarande inte av IMIchats livechattwidget eller andra tredjepartskanaler.
Carousel – utökade svar kan innehålla ett enda kort eller flera kort ordnade i carousel-format. Varje kort kräver en titel och kan innehålla en bild, en beskrivning och upp till tre knappar.
Snabbsvarsknapparna i carousel-mallen kan konfigureras med text- eller URL-länkar. Genom att klicka på en URL-knapp omdirigeras användaren till den angivna webbplatsen. Om du klickar på en textbaserad snabbsvarsknapp skickas en konfigurerad nyttolast till roboten och utlöser motsvarande svar.
Bild – En multimediamall där användare kan konfigurera bilder genom att ange webbadresser.
Video – återger videor i förhandsgranskningen baserat på den konfigurerade videowebbadressen.
Kod – Kan användas för att skriva Python-kod för att anropa API:er eller köra annan logik.

Kodstycken

Villkorliga svar, med sina omfattande funktioner och olika mallar, kan effektivt tillgodose de flesta AI-agentbehov. Men för komplexa användningsfall som inte kan realiseras helt via villkorliga svar eller för utvecklare som föredrar kodning är svarstypen kodfragment tillgänglig.

Med kodfragment kan du konfigurera svar med Python-kod. Med den här metoden kan du skapa alla typer av svar, inklusive snabbsvar, text, karuseller, bilder, ljud, video och filer, i en svarsmall eller artikel.

Funktionskoden som definieras i kodfragmentmallen kan användas för att ange variabler som sedan används i andra mallar. Det är viktigt att notera att funktionskod inte direkt kan returnera svar när den används i villkorliga svar.

Validering av kodavsnitt – Plattformen söker bara efter syntaxfel i kodavsnittet som du konfigurerar. Eventuella fel i själva svarsinnehållet kan dock orsaka problem för användare som interagerar med roboten på den konfigurerade kanalen. Redigeraren hindrar dig till exempel inte från att lägga till ett "tidsväljarsvar" för webbkanalen, men det resulterar i fel om en användares fråga utlöser det specifika svaret.

Om du inte konfigurerar ett unikt svar för olika kanaler tas webbsvaret som standardsvar och detsamma skickas till kunden. Listan över mallar som stöds på webbkanalen är:

Text – Ett enkelt textmeddelande som kan ha flera varianter. Det konfigurerade meddelandet visas baserat på frågan.
Snabbsvar – En mall med text och klickbara knappar.
Carousel – En samling kort där varje kort har en titel, en bild-URL och en beskrivning.
Bild – En mall för att konfigurera bilder genom att ange webbadresser.
Video – En mall för att konfigurera video genom att ange videons URL. Du kan spela upp videon genom att klicka eller knacka på bilden.
Fil – En mall för att konfigurera en PDF-fil genom att ange URL:en för åtkomst till filen.
Ljud – En mall för att konfigurera en ljudfil genom att ange ljudwebbadressen. Den visar också varaktigheten för ljudmeddelandet i utgången.

Konfigurera hanteringsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Navigera till Inställningar > Hantering och konfigurera följande information:

Agentstatus – Aktivera med växling gör AI-agenten inte tillgänglig.
Inaktiverat meddelande – Skriv ett meddelande till den inaktiverade agenten, det här meddelandet visas för de användare som försöker komma åt agenten.
Återställningsåtgärd – Välj det här alternativet om du vill vidta lämpliga åtgärder på inkommande meddelanden till agenten. Möjliga värden:
- Gör ingenting: Ingen åtgärd vidtas.
- Skicka till agent: Chatten överlämnas till en agent baserat på inkommande meddelanden till AI-agenten.
Sessionshantering > Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att begära feedback från användare om användbarheten av varje AI-agentsvar.
Stängningstid för session – Timeout för sessionen (i minuter), varefter sessionen stängs automatiskt vid användarinaktivitet.
Säkerhet – ansvarsfriskrivningsmeddelandet för medgivandet. Det här fältet är endast tillgängligt om du aktiverar alternativet Avancerat dataskydd. Det här alternativet har flyttats till backend. När detta är inställt på Sant kan du visa det här fältet.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Nästa steg

Lägg till språk i den skriptade AI-agenten.

Lägga till ett språk i skriptad AI-agent

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	Navigera till fliken Inställningar > Språk .
2	Klicka på + Lägg till språk för att lägga till nya språk och välj språk i listrutan.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till språket.
4	Aktivera växlingsknappen under Åtgärd för att aktivera språket.
5	När du har lagt till ett språk kan du ange språket som standard. Håll muspekaren över språket och klicka på Gör till standard. Du kan inte ta bort eller inaktivera ett standardspråk. Om du ändrar från ett befintligt standardspråk kan det påverka AI-agentens artiklar, kurering, testning och förhandsgranskning.
6	Klicka på Spara ändringar.

Konfigurera överlämningsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Gå till Inställningar > Överlämning och konfigurera följande information:

Tillåt agentöverlämning – överför användaren till en agent när AI-agenten inte kan hantera deras frågor eller om de uttryckligen ber om det.
Aktivera återlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan utlösa en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Aktivera överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan utlösa överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Aktivera överlämning för på varandra följande meddelanden – Upprepade meddelanden i följd under en session kan utlösa agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara överlämningsinställningarna.

Nästa steg

Gå till hanteringsavsnitten för skriptad AI-agent eller förhandsgranska din skriptade AI-agent.

Skriptad AI-agent för att svara på frågor

Skriptade AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en korpus av frågor och svar. Skriptad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar. Den här funktionen är användbar i scenarier där:

Specifika kunskaper krävs – agenten måste svara på frågor inom en fördefinierad domän.
Konsekvens är viktigt – Agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet krävs – agentens svar begränsas av informationen i utbildningskorpusen.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor
Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Hantera artiklar
Konfigurera hanteringsinställningar
Lägga till ett språk i skriptad AI-agent
Konfigurera överlämningsinställningar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Börja från början. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som Skriptad. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent skapar du klickar du på Skript.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Svara på frågor.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – Det här är den systemgenererade unika identifieraren.
9	Klicka på Skapa. Den skriptade AI-agenten för att besvara frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen . I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranskning Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i det här avsnittet. Du kan också importera de fördefinierade AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Lägg till artiklar i AI-agenten.

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Gå till Settings > Profile och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten efter behov. System-ID – Redigera AI-agentens systemgenererade identifierare efter behov. URL för agentprofilbild – Redigera webbadressen som systemet hämtar AI-agentlogotypen eller AI-agentbilden från. Beskrivning – Ange information om AI-agenten. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Skriv ett meddelande som visas om det uppstår fel under en chatt med AI-agenten.
4	Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Hantera artiklar

Artiklar är en viktig del av skriptade AI-agenter. En artikel är kombinationen av en fråga, dess variationer och svar på denna fråga. Varje artikel har en standardfråga som identifierar den. Alla artiklar utgör tillsammans AI-agentens kunskapsbas eller korpus. När din kund frågar något kontrollerar systemet sin kunskapsbas och ger dig det bästa svaret det hittar.

Rasa- och Mindmeld NLU-motorer kräver minst två träningsvarianter (yttranden) för att en artikel ska vara en del av en korpusas tränade modell. Knapparna Träna och Spara och Träna är fortfarande inte tillgängliga i en skriptad AI-agent för att svara på frågor om du väljer en Rasa- eller Mindmeld NLU-motor och om en artikel har mindre än två varianter. När du placerar pekaren på de knappar som inte är tillgängliga visas ett meddelande som ber dig att lösa problemen före träningen. Systemet visar också en varningsikon som motsvarar artikeln med problem. Du kan lösa problemen genom att lägga till fler än två varianter för en artikel. Knapparna Träna och Spara och Träna blir tillgängliga när problemen har lösts. Att ha två varianter är inte tillämpligt för standardartiklarna - delvis matchningsmeddelande, reservmeddelande och välkomstmeddelande.

Du kan klassificera artiklar i kategorier efter eget val och alla okategoriserade artiklar förblir klassificerade som otilldelade. Från den tidpunkt då artiklarna skapas finns det fyra standardartiklar som är tillgängliga för varje AI-agent. Följande är dessa:

Välkomstmeddelande – Detta innehåller det första meddelandet när konversationen mellan kunden och AI-agenten inleds.
Reservmeddelande – AI-agenten visar det här meddelandet när agenten inte kan förstå användarens fråga.
Partiell matchning – När AI-agenten känner igen flera artiklar med en liten skillnad i poäng (som anges i inställningarna för överlämning och slutsatser ) visar agenten det här matchningsmeddelandet tillsammans med de matchade artiklarna som alternativ. Du kan också konfigurera textsvaret så att det visas tillsammans med dessa alternativ.
Vad kan du göra?– Du kan konfigurera AI-agentens funktioner. AI Agent visar detta när slutanvändarna ifrågasätter AI Agent-funktionerna.

Utöver dessa läggs standardartikeln Prata med en agent till om agentöverlämning från överlämnings - och inferensinställningarna är aktiverad.

Alla nya AI-agenter har också fyra Smalltalk-artiklar som hanterar användaryttranden för:

Hälsningsfraser
Tack
AI-agenten var inte till hjälp
Adjö

Dessa artiklar och svar är tillgängliga som standard i kunskapsbasen för AI-agenter när du skapar en ny AI-agent. Du kan också ändra eller ta bort dessa.

Du kan inte ta bort standardartiklarna Välkomstmeddelande, reservmeddelande, Prata med en agent och delar av meddelanden.

Lägg till artiklar via användargränssnitt och standardsvar

En artikel är kombinationen av en fråga, dess variationer och svar på denna fråga. Varje konsuments fråga jämförs med dessa artiklar (kunskapsbas) och svaret som returnerar den högsta konfidensnivån visas för användaren som AI-agentens svar. Så här lägger du till artiklar:

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på Skapa ny artikel.
4	Lägg till standardvarianterna.
5	Välj något av dessa standardsvar för artikeln. Möjliga värden: Villkorligt svar – svaret konfigureras av regler. Svaret kan vara i olika format, till exempel text, karusell, snabbsvar, bild, ljud, video, kod och fil. Du kan lägga till flera svar i en artikel. Kodfragment – svaret skapas med hjälp av if-else-villkor. Mer information finns i avsnittet Konfigurera svar med svarsdesignern .
6	Klicka på Spara och utbilda.

Importera från kataloger

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ellipsikonen .
4	Klicka på Importera från kataloger.
5	Välj vilka kategorier av artiklar som ska läggas till i agenten.
6	Klicka på Klar.

Extrahera vanliga frågor från länk

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ellipsikonen.
4	Klicka på Extrahera vanliga frågor från länken.
5	Ange webbadressen där vanliga frågor finns och klicka på Extrahera.
6	Klicka på Importera.

Importera från fil

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ikonen Ellips .
4	Klicka på Importera från en fil och välj CSV importera artiklarna från den CSV filen. Om du importerar artiklar från en fil i JSON-format väljer du JSON.
5	Klicka på Bläddra och välj en fil som innehåller alla artiklar. Klicka på Hämta exempel för att visa i vilket format artiklarna måste anges.
6	Klicka på Importera.

Lägga till egna synonymer

Många användningsfall för AI-agenter tenderar att involvera ord och fraser som kanske inte ingår i den engelska standardvokabulären eller är specifika för ett affärssammanhang. Du vill till exempel att AI-agenten ska känna igen Android-appen, iOS-appen och så vidare. AI-agenten måste inkludera dessa termer och deras variationer i träningsyttrandena för alla relaterade artiklar, vilket leder till redundant datainmatning.

För att lösa problemet med redundans kan du använda anpassade synonymer i en skriptad AI-agent för att svara på frågor. Synonymer för varje rotord ersätts automatiskt med rotordet vid körning av plattformen.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du skapade.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ellipsikonen.
4	Klicka på Anpassade synonymer.
5	Klicka på Nytt rotord.
6	Konfigurera rotordsvärdet och dess synonymer och klicka på Spara.
7	Träna AI-agenten igen när du har lagt till synonymerna. Du kan också exportera synonymerna (i filformatet .CSV) till den lokala mappen och importera filen tillbaka till plattformen.

NLU-motor (Natural Language Understanding)

Skriptade AI-agenter använder Natural Language Understanding (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundindata och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb, lätt motor som stöder flera språk.
RASA – Ett ledande ramverk för konversationell AI med öppen källkod.
Mindmeld (Beta) – Erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer träningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög noggrannhet. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Artiklar och utbildning för skriptade AI-agenter för att utvärdera prestanda. När du ändrar motorn uppdateras AI-agentens algoritm och behöver tränas om för korrekt inferens baserat på den nya modellen. Du kan analysera prestandaskillnaderna med hjälp av likhetspoäng i sessioner och testning med ett klick.

Utvecklare kan också testa och justera tröskelvärden i avsnittet "Överlämning och slutsatsledning" efter byte av motor. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionella mot antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre reservpoäng i inferensinställningar.

Ändra träningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorerna.

Välj den AI-agent som du vill ändra träningsmotorn för.
- För skriptad AI-agent för att svara på frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbasen visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Utbildning. Sidan Träningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU Engine till höger på sidan. Fönstret Ändra träningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyligen skapade AI-agenterna.
Välj träningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (Beta)
- Snabb matchning
- Mindmeld (Beta)
Ange den här informationen i avsnittet Slutsatsledning :
- Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett återställningssvar visas.
- Skillnad i poäng för partiell matchning – Definierar det minsta gapet mellan konfidensnivåer för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas.
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord - "Stoppord" är funktionsord som etablerar grammatiska relationer bland andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort stoppord som artiklar (a, an, den och så vidare), pronomen (honom, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar betydelsen av textfrågan av konsumenten. Om du markerar rutan tas "stoppord" bort från meningen vid tidpunkten för träning och slutsats. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i träningsdata kan utökas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: "inte" utökas till "gör det inte". Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i indatameddelandena före bearbetningen. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorerna.
- Stavningskontroll vid slutledning – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före slutledning. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorerna om kryssrutan Stavningskontroll i slutledning är aktiverad.
- Ta bort specialtecken – Specialtecken är icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutledningen. Till exempel anses Wi-Fi och Wi Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Entitetsroller – anpassade entiteter kan ha olika roller. Denna NLU-motorfunktion stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Entitetsersättning vid inferens – entitetsvärden i träningsdata och inferens ersätts med entitets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras framför avsiktsidentifiering.
- Resultat som lagras per meddelande – Antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidenspoäng visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på skärmen Sessioner har nu begränsats till 5. De n bästa resultaten (1=<n=<5) är tillgängliga i transkriptionsrapporter för skriptade AI-agenter och i avsnittet Algoritmresultat på fliken Transaktionsinfo i Sessioner.
- Wordform-expansion – Utöka träningsdata med ordformer som pluralformer, verb och så vidare, tillsammans med de synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer - Synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i träningsdata automatiskt från för att känna igen konsumentfrågan exakt. Till exempel, för ordet trädgård, kan de systemgenererade synonymerna vara en bakgård, gård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer - Wordforms kan finnas i olika former som plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapande", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ange olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentsvaret.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens korpus.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda träningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad .

Du kan bara träna AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När du har skapat alla artiklar kan du träna AI-agenten och göra den live för att testa och distribuera den. Om du vill träna AI-agenten med dess aktuella korpus klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Ladda om bredvid Träning för att hämta aktuell träningsstatus.

Nu kan du klicka på Gör live för att göra den tränade korpusen live och testa den i delningsbar förhandsgranskning eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det går att välja mellan två alternativ – Yttrandenivå kontra Vektorer på artikelnivå. I vårt pågående arbete med att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå i stället för den äldre modellen som använde vektorer på yttrandenivå. Vi fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att vektorerna på artikelnivå är det nya standardvärdet för vektorisering för nya enspråkiga AI-agenter. För flerspråkiga AI-agenter stöds matchningar på artikelnivå endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som är tillgänglig vid tidpunkten för en slutledning i sessionens andra informationsavsnitt .

Konfigurera hanteringsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Navigera till Inställningar > Hantering och konfigurera följande information:

Agentstatus – Aktivera med växling gör AI-agenten inte tillgänglig.
Inaktiverat meddelande – Skriv ett meddelande till den inaktiverade agenten, det här meddelandet visas för de användare som försöker komma åt agenten.
Återställningsåtgärd – Välj det här alternativet om du vill vidta lämpliga åtgärder på inkommande meddelanden till agenten. Möjliga värden:
- Gör ingenting: Ingen åtgärd vidtas.
- Skicka till agent: Chatten överlämnas till en agent baserat på inkommande meddelanden till AI-agenten.
Sessionshantering > Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att begära feedback från användare om användbarheten av varje AI-agentsvar.
Stängningstid för session – Timeout för sessionen (i minuter), varefter sessionen stängs automatiskt vid användarinaktivitet.
Säkerhet – ansvarsfriskrivningsmeddelandet för medgivandet. Det här fältet är endast tillgängligt om du aktiverar alternativet Avancerat dataskydd. Det här alternativet har flyttats till backend. När detta är inställt på Sant kan du visa det här fältet.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Nästa steg

Lägg till språk i den skriptade AI-agenten.

Lägga till ett språk i skriptad AI-agent

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1	Navigera till fliken Inställningar > Språk .
2	Klicka på + Lägg till språk för att lägga till nya språk och välj språk i listrutan.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till språket.
4	Aktivera växlingsknappen under Åtgärd för att aktivera språket.
5	När du har lagt till ett språk kan du ange språket som standard. Håll muspekaren över språket och klicka på Gör till standard. Du kan inte ta bort eller inaktivera ett standardspråk. Om du ändrar från ett befintligt standardspråk kan det påverka AI-agentens artiklar, kurering, testning och förhandsgranskning.
6	Klicka på Spara ändringar.

Konfigurera överlämningsinställningar

Innan du börjar

Skapa den skriptade AI-agenten.

1

Gå till Inställningar > Överlämning och konfigurera följande information:

Tillåt agentöverlämning – överför användaren till en agent när AI-agenten inte kan hantera deras frågor eller om de uttryckligen ber om det.
Aktivera återlämning vid reserv – Ett antal på varandra följande återgångsmeddelanden i en session kan utlösa en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Aktivera överlämning vid partiell matchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan utlösa överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Aktivera överlämning för på varandra följande meddelanden – Upprepade meddelanden i följd under en session kan utlösa agentöverlämning. Antalet repetitioner som behövs för den här utlösaren kan konfigureras.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara överlämningsinställningarna.

Nästa steg

Gå till hanteringsavsnitten för skriptad AI-agent eller förhandsgranska din skriptade AI-agent.

Förhandsgranska din skriptade AI-agent

Webex AI Agent Studio kan du förhandsgranska dina AI-agenter medan du utvecklar den och även efter att utvecklingen är klar. På så sätt kan du testa AI-agenternas funktion och avgöra om de önskvärda svaren genereras som motsvarar respektive indatafrågor. Du kan förhandsgranska den skriptade AI-agenten på följande sätt.

AI-agentinstrumentpanel – Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa förhandsgranskningsalternativet för AI-agenten. Klicka på Förhandsgranska för att öppna förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten.
AI-agentrubrik – När du har angett redigeringsläget för en AI-agent genom att klicka på AI-agentkortet eller knappen Redigera på AI-agentkortet är förhandsgranskningsalternativet alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När en förhandsgranskning har startats och sedan minimerats skapas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan, så att du enkelt kan öppna förhandsgranskningsläget igen.

Utöver detta kan du kopiera den delbara förhandsgranskningslänken inifrån en AI-agent. På AI-agentkortet klickar du på ellipsikonen längst upp till höger och klickar sedan på Kopiera förhandsgranskningslänk. Du kan dela den här länken med andra användare av AI-agenten.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att se hur AI-agenten svarar, så att den fungerar som förväntat. Förhandsgranskningen av AI-agenten har stöd för flera språk och kan automatiskt identifiera språket i yttranden för att svara därefter. Du kan också välja språk manuellt i förhandsgranskningen genom att klicka på språkväljaren och välja från listan över tillgängliga alternativ.

Du kan maximera förhandsgranskningswidgeten för en bättre vy. Du kan också tillhandahålla konsumentinformation och initiera flera rum för att noggrant testa AI-agenten.

Delbar förhandsgranskningswidget

Med den delbara förhandsgranskningswidgeten kan du dela AI-agenten med intressenter och konsumenter på ett presentabelt sätt utan att behöva utveckla ett anpassat användargränssnitt för att visa AI-agenten. Som standard återger den kopierade förhandsgranskningslänken AI-agenten med ett telefonhölje. Du kan göra några snabba anpassningar genom att ändra vissa parametrar i förhandsgranskningslänken. De två stora anpassningarna är:

Widgetfärg – genom att lägga till en brandColor-parameter på länken. Du kan definiera enkla färger med färgnamn eller använda hex-färgkod.
Telefonhölje – genom att ändra värdet på en phoneCasing-parameter i länken. Detta är inställt på true som standard och kan inaktiveras genom att göra det false

Exempel på förhandsgranskningslänk med dessa parametrar: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Gemensamma hanteringsavsnitt för skriptad AI-agent

Följande avsnitt visas i den vänstra panelen på konfigurationssidan för AI-agenten:

Utbildning

När AI-agenter utvecklas och blir mer komplexa kan ändringar i deras logik eller Natural Language Understanding (NLU) ibland få oavsiktliga konsekvenser. För att säkerställa optimal prestanda och identifiera potentiella problem erbjuder AI-agentplattformen ett bekvämt ramverk för robottestning med ett klick. Du kan:

Skapa och kör enkelt en omfattande uppsättning testfall.
Definiera testmeddelanden och förväntade svar för olika scenarier.
Simulera komplexa interaktioner genom att skapa testfall med flera meddelanden.

Definiera tester

Du kan definiera tester med följande steg:

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
På instrumentpanelen klickar du på den skriptade AI-agenten som du har skapat.
Klicka på Testning i den vänstra rutan. Som standard visas fliken Testcases .
Välj ett testfall och klicka på Utför valda tester.

Varje rad i tabellen representerar ett testfall med följande parametrar:

Tabell 1. Testfall
Parameter	Beskrivning
Meddelande	Ett exempelmeddelande som representerar de typer av frågor och instruktioner som du kan förvänta dig att användarna skickar till din AI-agent.
Förväntat språk	Det språk som användarna förväntas interagera med AI-agenten på.
Förväntad artikel	Ange vilken artikel som ska visas som svar på ett visst användarmeddelande. För att hjälpa dig att hitta den mest relevanta artikeln har den här kolumnen en smart funktion för automatisk komplettering. När du går in föreslår systemet matchande artiklar baserat på den text som hittills har angetts.
Återställ tidigare kontext	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill isolera testfall och se till att de körs oberoende av befintlig AI-agentkontext. När det här alternativet är aktiverat simuleras varje testfall i en ny session, vilket förhindrar störningar från tidigare interaktioner eller lagrade data.
Inkludera partiella matchningar	Aktivera den här växlingsknappen för att betrakta testfall som framgångsrika även om de förväntade artiklarna endast delvis matchar det faktiska svaret.
Importera från CSV	Importera testfall från en CSV fil (kommaseparerad fil). I detta fall skrivs alla befintliga testfall över.
Exportera till CSV	Exportera testfall till en CSV fil (kommaseparerad fil).
Testa återuppringningar	Aktivera den här växlingsknappen för att simulera inkommande återuppringningar och testa flödets beteende utan att kräva faktiska inkommande samtal. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Återuppringning i flöde	Markera kryssrutan i den här kolumnen om du vill ange att en avsikt måste utlösa en återuppringning. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Förväntad motringningsmall	Ange mallnyckeln som ska aktiveras när återuppringningen sker. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Timeout för återuppringning (er)	Den maximala tid (i sekunder) som AI-agenten kan vänta på ett återuppringningssvar innan tidsgränsen för återuppringningen bedöms. En timeout på högst 20 sekunder tillåts. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.

Utför tester

På fliken Körning klickar du på Kör valda tester för att initiera en sekventiell körning av alla valda testfall.

Du kan också köra testfall från fliken Testfall .

.

När varje testfall har slutförts visar systemet sitt resultat bredvid motsvarande post. Om du vill avsluta ett pågående testfall klickar du på Avbryt körning längst upp till höger på skärmen.

Om du vill visa testfall med specifika resultat klickar du på önskat resultat (till exempel Godkänd,Godkänd med partiell matchning,Misslyckades,Väntar ) i menyfliksområdet Sammanfattning. Detta filtrerar testfallslistan så att endast de som matchar det valda resultatet visas.

Sessions-ID som är associerat med varje testfall visas i resultaten. Detta gör att du snabbt kan korsreferera testfall och visa transaktionsdetaljer. Det gör du genom att välja alternativet Transaktionsinformation i kolumnen Åtgärder .

Körningshistorik

På fliken Historik öppnar du alla utförda testfall.

Klicka på ikonen Hämta i kolumnen Åtgärder om du vill exportera körda testdata som en CSV fil för offlineanalys eller rapportering.
Granska de specifika motor- och algoritminställningarna som används för varje testfallskörning. Den här informationen hjälper utvecklare att optimera AI-agentens prestanda.
Om du vill visa de avancerade algoritmkonfigurationsinställningar som används för en viss träningsmotor klickar du på ikonen Info bredvid träningsmotorns namn. Detta ger insikter om de parametrar och inställningar som påverkade AI-agentens beteende under testningen.

Sessioner

Avsnittet Sessioner innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och kunder. Varje session innehåller en detaljerad historik över meddelanden som utbytts. Du kan exportera sessionsdata som en CSV fil för offlineanalys och granskning. Du kan använda dessa data för att undersöka meddelanden och sammanhang för specifika sessioner för att få insikter om användarinteraktioner och identifiera områden som kan förbättras, förfina AI-agentens svar och förbättra den övergripande användarupplevelsen.

Den kan hantera stora datamängder genom att visa resultat på sidor. Du kan använda avsnittet Förfina resultat för att filtrera och sortera sessioner baserat på olika kriterier. Varje rad i tabellen visar viktig sessionsinformation, inklusive:

Kanaler – kanalen där interaktionen ägde rum (till exempel chatt, röst).
Sessions-ID – en unik identifierare för sessionen.
Konsument-id – användarens unika identifierare.
Meddelanden – Antalet meddelanden som utbytts under sessionen.
Uppdaterad vid – Tidpunkten då sessionen stängdes.
Metadata – Ytterligare information om sessionen.
- Dölj testsessioner – Markera den här kryssrutan om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan över livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agentöverlämning sker visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera nedröstade sessioner.

Klicka på en rad om du vill visa detaljerad information om en viss session. Använd kryssrutor för att filtrera sessioner baserat på agentöverlämning, fel och nedröstningar. Dekrypteringssessioner kräver behörighet på användarnivå och avancerade dataskyddsinställningar. Klicka på Dekryptera innehåll för att visa sessionsinformationen.

Sessionsinformation för en viss session i den skriptade AI-agenten för att besvara frågor

Vyn Sessionsinformation i en skriptad AI-agent för att besvara frågor ger en omfattande uppdelning av en specifik interaktion mellan en användare och AI-agenten.

Avsnittet Meddelanden :

Visar alla meddelanden som skickats av användaren under sessionen.
Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
Visar meddelandenas kronologiska ordning och ger kontext för interaktionen.

Fliken Transaktionsinformation :

Listar de artiklar som identifierades som relevanta för kundens fråga, inklusive både exakta matchningar och partiella matchningar.
Visar likhetspoängen för varje identifierad artikel, vilket indikerar graden av relevans.
Presenterar resultaten av de underliggande algoritmerna som används för att bearbeta kundens fråga och identifiera relevanta artiklar.
Visar antalet algoritmresultat beroende på inställningarna som konfigurerats på fliken Överlämning och slutsatsledning .

Avsnittet Annan info i vyn Sessionsinformation ger ytterligare sammanhang och information om en specifik interaktion. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

Bearbetad fråga – Visar den förbehandlade versionen av kundens indata efter att de har bearbetats av AI-agentens NLU-pipeline (Natural Language Understanding).
Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten, till exempel ett kodfragment eller ett villkorligt svar.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU Engine – Identifierar den NLU-motor som används för att bearbeta kundens fråga (till exempel RASA, Switchmatch eller Mindmeld).
Tröskelvärdespoäng – Visar den lägsta tröskelpoängen och skillnaden i delmatchpoäng som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Dessa värden avgör när en fråga anses vara utanför omfånget eller kräver agentåtgärder.
Avancerade loggar – innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-id:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Sessionsinformation för en viss session i den skriptade AI-agenten för att utföra åtgärder

Fliken Transaktionsinformation i den skriptade AI-agenten för att utföra åtgärder ger en detaljerad uppdelning av en specifik interaktion och kategoriserar information i fyra avsnitt:

Avsnittet Avsikter identifierat :

Visar de avsikter som identifierades för kundens fråga.
Anger konfidensnivån för varje identifierad avsikt.
Visar de platser som är associerade med den identifierade avsikten. Klicka på platsen om du vill visa ytterligare information om dess värde och hur den extraherades från användarens fråga.

I avsnittet Identifierade entiteter visas de entiteter som extraherades från kundens meddelande och som är associerade med den aktiva konsumentavsikten. Dessa entiteter representerar de viktigaste informationsdelarna som roboten identifierat i användarens fråga.

Avsnittet Algoritmresultat ger insikter om de underliggande processerna som ledde till AI-agentens svar. Här är en sammanfattning av informationen som visas:

List of Intents – Visar de identifierade avsikterna och deras motsvarande likhetspoäng.
Entitetslista – Visar de entiteter som extraherades från användarens meddelande.

Övrig info visar:

Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning skett under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverlämning efter regler om en agentöverlämning har utlösts av särskilda regler.
Mallnyckel – Anger mallnyckeln som är kopplad till avsikten som utlöste AI-agentens svar.
Svarstyp – Anger vilken typ av svar som genereras av AI-agenten, till exempel ett kodfragment eller ett villkorligt svar.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU Engine – Identifierar den NLU-motor som används för att bearbeta kundens fråga (till exempel RASA, Switchmatch eller Mindmeld).
Tröskelvärdespoäng – Visar den lägsta tröskelpoängen och skillnaden i delmatchpoäng som konfigurerats i inställningarna för överlämning och slutsatsledning . Dessa värden avgör när en fråga anses vara utanför omfånget eller kräver agentåtgärder.
Avancerade loggar – innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-id:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Du kan också ladda ned och visa transaktionsinformationen i JSON-format med hjälp av nedladdningsalternativet.

På fliken Metadata visas:

NLP-metadata – Granska förbearbetningsstegen som tillämpas på kundens indata på fliken NLP .
Datalager och FinalDF – Få åtkomst till data relaterade till sessionen på flikarna Datastore och FinalDF för smarta robotar.
Sökfunktion – Använd det inbyggda sökfältet för att snabbt hitta specifika yttranden i en konversation.

Historik

När du lägger till eller ändrar artiklar, avsikter eller entiteter är det viktigt att träna om din skriptade AI-agent för att säkerställa att den är uppdaterad. Efter varje träningspass testar du AI-agenten noggrant för att verifiera att den är korrekt och effektiv.

På sidan Historik kan du:

Visa träningshistorik – spåra när en korpus tränades och ändringarna gjordes.
Jämför träningsmotorer – Granska de träningsmotorer som används för olika iterationer och deras motsvarande träningsvaraktigheter.
Spåra ändringar – övervaka ändringar av inställningar, artiklar, svar, NLP och curation.
Återgå till tidigare versioner – återgå enkelt till en äldre träningsuppsättning om det behövs.

I avsnittet Historik finns praktiska verktyg för hantering av kunskapsbasartiklar:

Aktivera artiklar – Gör tidigare inaktiva artiklar live för att inkludera dem i AI-agentens svar.
Redigera artiklar – Skapa en ny version av en befintlig artikel samtidigt som originalet behålls som referens.
Förhandsgranskningsprestanda – Utvärdera AI-agentens prestanda med en specifik kunskapsbas med hjälp av förhandsgranskningsfunktionen .
Ladda ned artiklar – exportera dina kunskapsbasartiklar som en CSV fil för offlineanalys eller referens.
Det här alternativet är tillgängligt för skriptad AI-agent endast för att besvara frågor.

Granskningsloggar

Avsnittet Granskningsloggar innehåller en detaljerad förteckning över ändringar som gjorts i din skriptade AI-agent under de senaste 35 dagarna. Så här kommer du åt granskningsloggar:

Gå till instrumentpanelen och klicka på AI-agenten som du har skapat.
Klicka på fliken Historik om du vill visa AI-agentens historik.
Klicka på fliken Granskningsloggar så visas en detaljerad logg över ändringar:
- Uppdaterad vid – Datum och tid då ändringen gjordes.
- Uppdaterad av – användaren som gjorde ändringen.
- Fält – Den del av roboten där ändringen skedde (till exempel Inställningar, Artiklar, Svar).
- Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Använd sökalternativen Uppdaterad av och Fält för att snabbt hitta specifika granskningsloggposter.
På fliken Modellhistorik visas högst 10 korpusar för varje AI-agent.

Kurering

Meddelanden läggs till i Curation-konsolen baserat på följande kriterier:

Reservmeddelanden – när AI-agenten inte förstår en användares meddelande och utlöser reservavsikten.
Standardåterställningsmetod – Om den här växlingsknappen är aktiverad skickas meddelanden som aktiverar standardåterställningsmetoden till kurationskonsolen.

Det här kriteriet gäller endast för skriptad AI-agent för att utföra åtgärder.
Nedröstade meddelanden – Meddelanden som användarna har röstat ned under förhandsvisningar av AI-agenten.
Agentöverlämning – meddelanden som resulterar i en mänsklig agentöverlämning på grund av konfigurerade regler.
Från session – meddelanden som flaggats av användare som inte får önskat svar från sessions- eller rumsdata.
Låg konfidens – Meddelanden med en konfidenspoäng som ligger inom den angivna gränsen för låg konfidensnivå.
Partiell matchning – meddelanden där AI-agenten inte kunde identifiera rätt avsikt eller svar.

Lösa problem

Fliken Problem är en central plats för granskning och hantering av meddelanden som har flaggats för kurering. Du kan göra följande:

Välj att lösa eller ignorera problem baserat på deras allvarlighetsgrad och relevans.
Undersök det ursprungliga användaryttrandet, AI-agentens svar och eventuella bifogade media.

Du kan visa hela innehållet i krypterade sessioner med alternativet Dekryptera innehåll , om du har aktiverat dekrypteringsåtkomst.

Dekrypteringsåtkomst beviljas på användarnivå och kräver att avancerat dataskydd är aktiverat i backend.

Du kan lösa ett problem genom att:

Länka till en befintlig artikel – Om du vill koppla ett problem till en befintlig artikel väljer du alternativet Länka och söker efter önskad artikel.
Skapa ny artikel – Använd alternativet Lägg till i en ny artikel om du vill skapa en ny artikel direkt från Curation Console.
Ignorera problem – Lös eller ignorera problem för att ta bort dem från kureringskonsolen.

Det är inte tillåtet att länka till standardartiklar (välkomstmeddelande, reservmeddelande, delvis matchning).
För skriptad AI-agent för att utföra åtgärder väljer du lämplig avsikt i listrutan och taggar relevanta entiteter.
När du har gjort ändringar tränar du om AI-agenten för att säkerställa att den nya kunskapen återspeglas i svaren.
Lös eller ignorera flera problem samtidigt för effektiv hantering.

Fliken Löst ger en omfattande översikt över alla problem som har åtgärdats. Du kan visa en sammanfattning av varje löst problem, inklusive om problemet länkades till en befintlig artikel, användes för att skapa en ny artikel/avsikt eller ignorerades. Om du stöter på oönskade svar som inte automatiskt fångas upp av de befintliga reglerna kan du manuellt lägga till specifika yttranden i Curation Console.

Så här lägger du till problem från sessioner:

Identifiera yttrandet – Leta reda på yttrandet som utlöste det felaktiga svaret.
Kontrollera kurationsstatus – Om problemet inte redan finns i kurationskonsolen visas växlingsknappen Kureringsstatus .
Växla flagga – Aktivera växlingsknappen Kureringsstatus för att lägga till yttrandet i Curation Console för granskning och lösning.

Om problemet redan finns i kurationskonsolen ändras växlingsknappens utseende för att ange dess status.

Visa dina skriptade AI-prestanda med Analytics

Avsnittet Analytics innehåller en grafisk representation av viktiga mått för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Nyckeltalen är indelade i fyra avsnitt som visas som flikar. Dessa är: Översikt, svar, utbildning och kurering.

När utvecklare besöker analysskärmen kan de välja den AI-agent som de vill se analyserna för. De kan också anpassa analysvyn genom att välja den kanal de vill se data för, tillsammans med datumintervallet och kornigheten för data. Som standard visas analysdata för den senaste månaden för alla kanaler med daglig kornighet (varje dag är en punkt på x-axeln i diagrammen).

Översikt

Översikten innehåller viktiga mått och diagram som ger en ögonblicksbild av den övergripande AI-agentanvändningen och prestandan för utvecklarna.

På instrumentpanelen väljer du den AI-agent som du har skapat.
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

Sessioner och meddelanden

Det första avsnittet i översikten visar följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten:

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är ett antal sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Genomsnittliga sessioner per dag
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittliga meddelanden per dag

Detta följs av en grafisk representation av sessioner (staplad kolumn som representerar sessioner som hanteras av AI-agenten och sessioner som överlämnas) och totalt antal svar som skickas ut av AI-agenten.

Användare

Det andra avsnittet i översikten innehåller statistik om användare för AI-agenten. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare. Detta följs av ett diagram som visar nya och återkommande användare för varje enhet beroende på vald granularitet.

Föreställning

Det tredje avsnittet innehåller statistik om tbe AI-agentens svar till användare. Här kan man se det totala antalet svar som skickas ut av AI-agenten och uppdelningen mellan svar där AI-agenten:

Identifierade användarens avsikt.
Svarade med ett reservmeddelande.
Svarade med ett partiellt matchningsmeddelande.
Informerade användaren om en agentöverlämning.

Detsamma aggregeras i ett cirkeldiagram och ett ytdiagram ger information baserad på vald kornighet.

Utbildning

Utbildningsavsnittet representerar "hälsan" hos en AI-agentkorpus. Vi rekommenderar att utvecklare konfigurerar 20+ träningsyttranden för varje avsikt/artikel i sina AI-agenter. I det här avsnittet visas alla artiklar/avsikter i en korpus som enskilda rektanglar där färgen och den relativa storleken på varje rektangel indikerar vilka träningsdata artikeln/avsikten innehåller. Ju närmare en avsikt är vit, desto mer träningsdata behövs för att din AI-agents noggrannhet ska förbättras.

Svaren

Det här avsnittet ger utvecklarna en detaljerad bild av vad användarna frågar om och hur ofta de frågar det. Den ger en grafisk representation av de mest populära artiklarna för AI-agenter för att svara på frågor och svarsmallar för AI-agenter för att utföra åtgärder.

Kurering

Det här avsnittet innehåller en visuell sammanfattning av hur många kurationsproblem som har uppstått varje dag och hur många av dem som har lösts av AI-agenterna.

Integrera AI-agenter

I det här avsnittet beskrivs hur du integrerar AI-agenter med både röstkanaler och digitala kanaler för att hantera kundkonversationer.

Integrera AI-agenter med röstkanaler och digitala kanaler

När du har skapat och konfigurerat dina AI-agenter i Webex AI Agent Studio-plattformen är nästa steg att integrera dem med röstkanaler och digitala kanaler. Denna integration gör det möjligt för AI-agenterna att hantera både röstbaserade och digitala konversationer med dina kunder, vilket ger en sömlös och interaktiv användarupplevelse.

Mer information finns i artikeln Integrera AI-agenter med röstkanaler och digitala kanaler.

Hantera AI-agentrapporter

I det här avsnittet beskrivs översikten över AI-agentrapporter, rapporttyper, skapande av AI-agentrapporter och rapportleveranslägen.

Förstå AI-agentrapporter

Med rapportfunktionen kan du generera eller schemalägga (generera periodiskt) specifika rapporter från de tillgängliga rapporttyperna och ta emot dem via tillgängliga leveranssätt. Dessa rapporter kan ge värdefull information om användarbeteende, användning, engagemang, produktprestanda och så vidare. Du kan få önskad information levererad till deras e-post, SFTP sökväg eller S3-bucket. Du kan välja typ av rapport från en lista med färdiga rapporter och även välja om du vill generera en engångsrapport direkt eller med jämna mellanrum.

När du öppnar menyn Rapporter från det vänstra navigeringsfönstret visas följande flikar:

Konfigurera – På den här fliken visas alla rapporter som för närvarande är aktiva och som genereras regelbundet. Följande information är tillgänglig för listan över rapporter:
- Aktiv – Om en användare fortfarande prenumererar på rapporten.
- AI-agent – namnet på AI-agenten som är associerad med rapporten.
- Rapporttyp – Den färdiga rapporttyp som du prenumererar på.
- Frekvens – Det intervall under vilket du tar emot rapporten.
- Senaste rapport genererad – Den senaste rapporten som skickades ut.
- Nästa schemalagda datum – Nästa datum då rapporten skickas ut.
Historik – På den här fliken visas all historisk information för de rapporter som skickats till dags dato. Klicka på en rapport på den här sidan om du vill redigera konfigurationen av rapporterna.

Du kan klicka på ikonen Hämta under kolumnen Åtgärder om du vill hämta dessa historikrapporter.

Rapporter på begäran som visas på fliken Historik är tillgängliga för hämtning först när rapportgenereringen är klar.

Skapa en AI-agentrapport

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på Rapporter i det vänstra navigeringsfältet.
3	Klicka på +Ny rapport.
4	Ange följande information när du skapar och konfigurerar rapporten: AI-agent – Namnet på AI-agenten som är kopplad till rapporten. Du kan visa alla AI-agenter för att svara på frågor och utföra uppgifter i det här programmet. Rapporttyp – Den fördefinierade rapporttyp som du vill prenumerera på. När du väljer vilken AI-agent som ska svara på frågor visas tre olika typer av rapporter i fältet AI-agent: Sammanfattning av användning och beteende Transkribering av meddelande Problem med kurering Utdataformat – Det format som du vill att rapporten ska genereras i och skickas till det konfigurerade leveransläget. De format som stöds är CSV och .xlsx. Välj ett av följande alternativ och relevanta inställningar för den typ av rapporter som du vill generera: Generera nu – Ange startdatum och slutdatum för en rapport på begäran. Schemalagd rapport – schemalägg frekvens, tid, tidszon och startdatum för en rapport. När du har skapat den här rapporten kan du använda växlingsknappen Aktivera rapport i rapporten. Du kan aktivera eller inaktivera den här växlingsknappen senare om du vill ta emot eller stoppa rapporten med den schemalagda frekvensen. Leveransläge – se avsnittet Leveranssätt för mer information.

Rapporttyper för AI-agent

Du kan välja från en lista med färdiga rapporter baserat på den valda AI-agenttypen. I det här avsnittet beskrivs dessa rapporttyper, de blad som ingår i varje rapport och de kolumner som är tillgängliga i varje blad.

AI-agent för att besvara frågor rapporttyp

Det finns tre olika rapporttyper tillgängliga för en AI-agent som besvarar frågor i programmet. Med hjälp av olika rapporttyper kan du användas för att förstå AI-agentens användningssammanfattning, beteende, vad användarna frågar och hur AI Agent svarar på frågorna. Du kan också visa meddelanden som har slutat som problem i curation.

Användningsbeteende och sammanfattning

I det här avsnittet visas AI-agentsammanfattningen med hur ofta artiklar och kategorier anropas. Du kan visa sammanfattning, kategorier och artikelinformation på en separat flik i rapporterna:

Tabell 1. Information om fliken Sammanfattning
Fält	Beskrivning
AI-agentnamn	Namnet på AI-agenten.
Totalt antal konversationer	Totalt antal konversationer/sessioner som hanteras av AI-agenten.
Konversationer med minst ett användarmeddelande	Konversationer eller sessioner där användarna har bidragit med minst en inmatning.
Totalt antal mänskliga meddelanden	De meddelanden som slutanvändarna skickar till AI-agenten.
Totalt antal svar från AI-agenter	Totalt antal meddelanden som AI-agenten skickar till slutanvändare.
Totalt antal delmatchningar	Fall där det fanns viss tvetydighet om användarens meddelande och AI-agenten svarade med flera avsikter som alternativ.
Konversationer skickade till agent	Totalt antal konversationer som överlämnas till en mänsklig agent.
Totalt antal röster	Totalt antal AI-agentsvar som röstades upp av kunder.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal AI-agentsvar som nedröstades av kunder.

Tabell 2. Information om kategorifliken
Fält	Beskrivning
Kategorinamn	Namnet på kategorin som konfigurerats i AI-agenten.
Konversationer för kategorin	Antalet konversationer eller sessioner där en artikel som tillhör den här kategorin upptäcktes.
Totalt antal svar	Antalet gånger en artikel som tillhör denna kategori upptäcktes.
Totalt antal röster	Antalet gånger ett svar från den här kategorin röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antalet gånger ett svar från den här kategorin röstades ned.

Tabell 3. Information om artikelfliken
Fält	Beskrivning
Artikelnamn	Namnet på artikeln (standardvarianten) som har konfigurerats i AI-agenten.
Artikel kategori	Den kategori som den här avsikten tillhör.
Konversationer för artikeln	Antalet konversationer eller sessioner där den här artikeln upptäcktes.
Totalt antal svar	Antalet gånger där den här artikeln upptäcktes.
Totalt antal röster	Antalet gånger svaret för den här artikeln röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antalet gånger svaret för den här artikeln nedröstas.

Hantera transkriptioner

Visar konversationen mellan AI-agenten och kunden tillsammans med likhetspoängen. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpeln för meddelandet.
Sessions-ID	Den unika identifieraren för sessionen.
Konsument-ID	Den unika identifieraren för slutanvändaren i AI-agenten.
Meddelandetyp	AI-agentmeddelandet eller det mänskliga meddelandet.
Meddelandetext	Meddelandets innehåll.
Artikel	Identifieraren för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Kategori	Den avsikt som AI-agenten identifierat för kundens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoängen för den identifierade avsikten.
Matchad artikel 1	Avsikten som identifierats av den valda NLU-motorn.
Artikel 1 poäng	Poängen för den avsikt som identifierats.
Feedback	Användarens feedback om ett meddelande har röstats upp eller nedröstats.
Feedback kommentar	Kommentarerna som lämnas av användare när de röstar ner ett meddelande.

Problem med kurering

Visar meddelanden som hamnade i kurering som problem av olika skäl. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för användarens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i AI-agenten.
Mänskligt budskap	Det mänskliga budskapets innehåll.
AI-agentmeddelande	Innehållet i meddelandet som AI-agenten svarade med.
Orsak till problemet	Anledningen till att detta meddelande hamnar i curation.
Artikel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Kategori	Avsikt som identifierats av AI-agenten för användarens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad artikel 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Artikel 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.

AI-agent för att utföra uppgifter rapporttyp

Det finns tre olika rapporttyper tillgängliga för en AI-agent som utför uppgifter i AI Agent Builder-programmet. Som AI-agentutvecklare kan du skapa olika rapporttyper. Dessa kan användas för att förstå AI-agentens användningssammanfattning, AI-agentbeteende, vad användarna frågar och hur en AI-agent svarar på frågorna. Du kan också visa meddelanden som har slutat som problem i curation.

Användningsbeteende och sammanfattning

Visar sammanfattningen av konversationer tillsammans med avsikter och mallnycklar som har utlösts. På sammanfattningsfliken visas följande information:

Tabell 4. Fliken Sammanfattning
Fält	Beskrivning
AI-agentnamn	Namnet på AI-agenten.
Totalt antal konversationer	Totalt antal konversationer eller sessioner som hanteras av AI-agenten.
Konversationer med minst ett användarmeddelande	Konversationer eller sessioner där användarna har bidragit med minst en inmatning.
Totalt antal mänskliga meddelanden	De meddelanden som slutanvändarna skickar till AI-agenten.
Totalt antal svar från AI-agenter	Totalt antal meddelanden som AI-agenten skickar till slutanvändare.
Totalt antal delmatchningar	Fall där det fanns viss tvetydighet om användarens meddelande och AI-agenten svarade med flera avsikter som alternativ.
Konversationer skickade till agent	Totalt antal konversationer som överlämnas till en mänsklig agent
Totalt antal röster	Totalt antal AI-agentsvar som har röstats upp av användare.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal AI-agentsvar som nedröstades av användare.

Du kan också visa information om avsikter på fliken Avsikter i kalkylbladet:

Tabell 5. Fliken Avsikter
Fält	Beskrivning
Avsiktens namn	Namnet på avsikten som konfigurerats i AI-agenten.
Konversationer för avsikten	Antal konversationer eller sessioner där denna avsikt åberopades.
Totalt antal anrop	Antal gånger denna avsikt åberopades.
Totalt antal slutförda	Antal gånger alla platser samlades in och denna avsikt slutfördes.
Totalt antal röster	Totalt antal svar för det röstades upp för varje avsikt.
Totalt nedröstningsrekord	Totalt antal svar för det nedröstades för varje avsikt.

Rapporten innehåller även mallinformation på hög nivå, till exempel:

Tabell 6. Information om mallen
Fält	Beskrivning
Mallnyckelnamn	Namnet på mallen som konfigurerats i AI-agenten.
Metod för mallnyckel	Avsikter där den här mallnyckeln används.
Konversationer för mallnyckeln	Antal gånger som denna mallnyckel skickades ut som svar.
Totalt antal svar	Antalet gånger som denna mallnyckel skickades som svar.
Totalt antal röster	Antal gånger svaret för den här mallen röstades upp.
Totalt nedröstningsrekord	Antal gånger svaret för den här mallen har röstats ned.

Avskrifter av meddelanden

Visar konversationen mellan en kund och AI-agenten tillsammans med likhetspoäng. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för användarens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i programmet.
Meddelandetyp	AI-agentmeddelande eller mänskligt meddelande.
Meddelandetext	Meddelandets innehåll.
Mallnyckel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Avsikt	Avsikt som identifierats av AI-agenten för kundens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad avsikt 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Intent 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.
Feedback	Användarfeedback om ett meddelande har röstats upp eller nedröstats.
Feedback kommentar	Kommentarer som lämnas av användare vid nedröstning av ett meddelande.

Problem med kurering

Visar meddelanden som hamnade i kurering som problem av olika skäl. Den här rapporten är endast relevant för skriptade AI-agenter. Du kan visa följande information i den här rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för kundens session.
Konsument-ID	Unik identifierare för slutanvändaren i programmet.
Mänskligt budskap	Det mänskliga budskapets innehåll.
AI-agentmeddelande	Innehållet i meddelandet som AI-agenten svarade med.
Orsak till problemet	Anledningen till att detta meddelande hamnar i curation.
Mallnyckel	Identifierare för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Avsikt	Avsikt som identifierats av AI-agenten för användarens meddelande.
Bästa matchresultat	Likhetspoäng för den identifierade avsikten.
Matchad avsikt 1	Avsikt har identifierats av den valda NLU-motorn.
Intent 1 poäng	Poäng för den avsikt som identifierats.

Leveranslägen för AI Agent-rapporten

I dagens datadrivna värld är effektiv och säker leverans av AI-agentrapporter avgörande för informerat beslutsfattande och operativ excellens. För att uppfylla olika organisatoriska behov erbjuder vi flera leveranssätt för AI Agent-rapporter, vilket garanterar flexibilitet, tillförlitlighet och säkerhet. Leveransalternativen inkluderar Secure File Transfer Protocol (SFTP), e-post och Amazon S3 Bucket. Varje läge är utformat för att tillgodose olika krav, oavsett om det är behovet av hög säkerhet, enkel åtkomst eller skalbara lagringslösningar. Det här dokumentet beskriver funktionerna och fördelarna med varje leveranssätt, vilket hjälper dig att välja det bästa alternativet för dina specifika behov.

SFTP

Fält	Beskrivning
Skicka rapporter till en säker plats som planerat	Aktivera detta om du vill skicka rapporterna till den säkra platsen vid den schemalagda tiden. Du kan bara ange följande information genom att aktivera den här växlingsknappen.
IP-adress	Systemets IP postadress.
Användarnamn	Användarnamnet för att komma åt rapporterna.
Lösenord	Lösenordet för att komma åt rapporterna.
Privat nyckel	Den privata nyckeln för att komma åt filerna.
Ladda upp sökväg	Sökvägen där filerna dirigeras i systemet.

E-post

Fält	Beskrivning
Schemalägg e-post för flera mottagare, avgränsade med semikolon (;)	Aktivera detta för att lägga till mottagare.
Mottagare	E-postadressen till alla mottagare som måste ta emot rapporterna vid angiven tid och frekvens.

S3 Hink

Fält	Beskrivning
Ladda upp rapporter till en S3-bucket enligt schema	Aktivera detta om du vill göra S3-fälten tillgängliga och dirigera rapporterna till den konfigurerade S3-bucketen.
ID för AWS-åtkomstnyckel	Åtkomstnyckel-ID för åtkomst till AWS-tjänster och -resurser.
AWS hemlig åtkomstnyckel	Den hemliga åtkomstnyckeln för åtkomst till AWS-tjänster och resurser.
Namn på bucket	Namnet på den bucket som rapporten dirigeras till.
Mappnamn	Namnet på mappen som skapas i S3-bucketen.

Förstå AI-efterlevnad

Det här avsnittet hjälper dig att förstå AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet

AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet

AI-produktutveckling

Alla AI-drivna funktioner på Cisco genomgår en AI-konsekvensbedömning mot våra principer för ansvarsfull AI och följer ramverket för ansvarsfull AI, utöver befintligaprocesser för säkerhet, sekretess och mänskliga rättigheter genom design.

Sekretess och säkerhet

Cisco behåller inte kundindata efter inferensprocessen, och 3:e parts modellleverantör, Microsoft, har inte åtkomst till, övervakar eller lagrar Ciscos kunddata. Mer information om funktionsspecifika datalagringspolicyer finns i Cisco Trust Portal.

Följande är listan över AI-transparensanteckningar för alla AI-funktioner:

Datakällor för utbildning och utvärdering

Ciscos 3: e parts modellleverantör, Microsoft, representerar att den inte kommer att använda kundinnehåll för att förbättra Azure OpenAI-modeller och att den inte lagrar eller behåller Cisco-kunddata i Azure-infrastrukturen.

Säkerhet och etiska överväganden

Alla generativa AI-funktioner är felbenägna, så Cisco prioriterar innehållssäkerhet för AI-funktioner genom att välja innehållsfiltrering som tillhandahålls av Azure OpenAI.

Modellutvärdering och prestanda

Cisco prioriterar AI Assistants prestanda och noggrannhet genom att involvera människor i granskning, testning och kvalitetssäkring av den underliggande modellen.

Kom igång med Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundtjänstens och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter kunderna automatisk hjälp innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i konversationer. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informatiskt interaktion via digitala kanaler via text och onlinekatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, få hjälp med frågor, informationshämtning och minimala väntetider.

Funktioner i Webex AI Agent Studio

Korrekta och aktuella svar – Ger exakta svar på kundfrågor i realtid.
Intelligent uppgiftshantering – Utför uppgifter baserat på kundförfrågningar eller -inmatningar.

Viktiga fördelar för företagen

Förbättrad kundupplevelse – Ger en samtalsupplevelse i realtid för kunder.
Anpassade interaktioner – skräddarsyr svar på individuella kunders behov och preferenser.
Skalbarhet och effektivitet – hanterar höga volymer av kundinteraktioner utan att kräva ytterligare mänskliga agenter, vilket leder till förbättrad tillfredsställelse och minskade driftskostnader.

Förstå typer och exempel på AI-agenter

Följande tabell ger en översikt över AI-agenttyper och deras funktioner:

Tabell 1. AI-agenttyper och deras funktioner
Typ av AI-agent	Syfte	Kapacitet	Beskrivning	Hur konfigurerar man?
Självstyrande	Autonoma AI-agenter är utformade för att fungera självständigt, fatta beslut och utföra uppgifter utan direkt mänsklig inblandning.	Utför åtgärder	Gör informerade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler. Automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.	Autonoma AI-agenter för att utföra åtgärder
Självstyrande		Besvara frågor	Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapsarkiv för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor.	Autonoma AI-agenter för att svara på frågor
Scriptet	Skript AI-agenter programmeras för att följa en fördefinierad uppsättning regler och instruktioner.	Utför åtgärder	Skriptagenter kan utföra specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade.	Skriptade AI-agenter för att utföra åtgärder
Scriptet		Besvara frågor	Skriptagenter kan svara på frågor baserat på en användarskapad utbildningskropp, som är en samling exempel och svar.	Skriptade AI-agenter för att svara på frågor

Exempel:

Både autonoma och skript för AI-agenter kan tillämpas på olika användningsfall, beroende på de specifika kraven och önskade funktioner. Här följer några exempel:

Kundtjänst – Både autonoma och skriptagenter kan användas för att tillhandahålla kundsupport, med autonoma agenter som erbjuder mer flexibilitet och naturlig språkförståelse.
Virtuella assistenter – Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller eftersom de kan hantera olika uppgifter och tillhandahålla mer personliga interaktioner.
Dataanalys – autonoma agenter kan användas för att analysera stora datamängder och extrahera värdefulla insikter.
Processautomatisering – Både autonoma och skriptagenter kan användas för att automatisera repetitiva uppgifter, förbättra effektiviteten och minska fel.
Kunskapshantering – Autonoma agenter kan användas för att skapa och hantera kunskapsarkiv, vilket gör information lättillgänglig för användare.

Valet mellan autonoma och skriptbaserade AI-agenter beror på uppgiftens komplexitet, den nivå av autonomi som krävs och tillgången till utbildningsdata.

Förutsättningar

Om du är en befintlig Webex Contact Center-kund måste du se till att följande förutsättningar är uppfyllda:
- Webex Contact Center 2.0-klient.
- Webex Connect tillhandahålls för din klientorganisation.
- Röstmediaplattformen är Next-Generation medieplattform.
Om du inte har en Webex Contact Center-klient kontaktar du din partner för att starta en provperiod för Webex Contact Center med Next-Generation Media Platform.
Administratörer kan begära att en sandlåda för Webex Contact Center-utvecklare provar AI-agenter.

Aktivering av funktion

Den här funktionen är för närvarande i betaversion. Kunder kan registrera sig för den här funktionen i Webex beta portal genom att fylla i deltagarundersökningen för AI-agenter.

För närvarande är endast funktionaliteten hos AI-agenten som skrivits tillgänglig i betafasen.
Autonoma agenter är endast tillgängliga för att välja kunder. Förfrågningar kan göras via din CSM (Customer Success Manager), PSM (Partner Success Manager) eller genom att e-posta ask-ccai@cisco.com. Efter godkännande kommer autonoma agenter att göras tillgängliga utöver skriptagenter för din klientorganisation.

Åtkomst till Webex AI-agentstudio

Om du vill skapa dina AI-agenter måste du logga in på programmet Webex AI Agent Studio. Detta kan göras på följande sätt:

Logga in från Control Hub

Om du inte ser Webex AI-agentstudio kontaktar du Ciscos support för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in på Control Hub med URL:en https://admin.webex.com.
I avsnittet Tjänster i navigeringsrutan väljer du Contact Center.
I Snabblänkar i den högra panelen går du till avsnittet Contact Center-svit .
Klicka på Webex AI Agent Studio för att öppna programmet.

Systemet startar programmet Webex AI Agent Studio i en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in i programmet.

Logga in från Webex Connect

För att komma åt programmet Webex AI Agent Studio bör du ha tillgång till Webex Connect.

Logga in på Webex Connect-programmet med hjälp av klientens URL som tillhandahålls för ditt företag och dina inloggningsuppgifter.
Som standard visas sidan Tjänster som en startsida.
Från menyn Appfält i den vänstra navigeringsrutan klickar du på Webex AI Agent Studio för att komma åt programmet.
Systemet startar programmet Webex AI Agent Studio i en annan webbläsarflik och du loggas automatiskt in i programmet.

Layout på startsidan

Välkommen till programmet Webex AI Agent Studio. När du loggar in visas följande layout på startsidan:

Navigeringsfält

Navigeringsraden till vänster ger tillgång till följande menyer:
- Instrumentpanel – visar en lista över AI-agenter som användaren har åtkomst till, som beviljas av företagsadministratören.
- Kunskap – Visar det centrala kunskapsarkivet eller kunskapsbasen, som fungerar som hjärnan för autonoma AI-agenter att svara på kundfrågor.
- Rapporter – Visar förbyggda AI-agentrapporter av olika typer. Du kan skapa eller schemalägga rapporter efter verksamhetens behov.
- Hjälp – ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI Agent Studio i Webex hjälpcenter.
Användarprofil
På menyn Användarprofil kan du visa din profilinformation och logga ut från programmet.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentklienten, som endast är tillgänglig för administratörer med fullständig administratörsåtkomst.
- Fliken Översikt innehåller följande information:
  - Företags-ID – Inkluderar Webex organisations-ID, CPaaS organisations-ID och företags prenumerations-ID. Detta är tillgängligt för företag med Webex Contact Center-integrering för motsvarande Webex Connect-klient.
  - Profilinställningar – innehåller företagsnamn, unikt företagsnamn och logotypens URL.
  - Globala agentinställningar – Tillåter val av standardagent för röstkanal för hantering av reservscenarier.
  - Sammanfattning av datalagring – ger en sammanfattning av datalagringsperioder för det här företaget.
- På fliken Teammedlemmar kan du visa och hantera listan över teammedlemmar som har åtkomst till programmet. Varje användare tilldelas en roll som avgör vilka åtgärder de kan utföra baserat på tilldelade behörigheter.

Känn till instrumentpanelen

På instrumentpanelen visas AI-agenterna med kort som visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterat av, senast uppdaterat på och motorn som används för att utbilda agenten.

Uppgifter på kortet för AI-agenter

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa följande alternativ:

Förhandsgranska – klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenten.
Ellipsikon – klicka på den här ikonen för att utföra följande uppgifter:
- Kopiera länken för förhandsgranskning – Kopiera länken för förhandsgranskning för att klistra in i en ny flik och förhandsgranska AI-agenten i chattwidgeten.
- Kopiera åtkomsttoken – Kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att anropa agenten via API:er.
- Exportera – Exportera AI-agentinformationen (i JSON-format) till din lokala mapp.
- Ta bort – ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- Fäst – Fäst AI-agenten på den första positionen på instrumentpanelen eller ta bort fäst för att flytta den tillbaka till dess tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent genom att använda alternativet + Skapa agent i det övre högra hörnet på instrumentpanelen. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

Mer information om hur du skapar skript och autonoma AI-agenter finns i följande avsnitt:

Skript för AI-agent för att svara på frågor
Skriptad AI-agent för att utföra åtgärder
Fristående AI-agent för att svara på frågor
Fristående AI-agent för att utföra åtgärder

Importera förbyggd AI-agent

Du kan importera en förskapad AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Kontrollera först att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till din lokala mapp. Följ dessa steg för att importera den:

Klicka på Importera agent.
Klicka på Överför för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporteras från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du AI-agentens namn.
(Valfritt) Redigera den systemgenererade unika identifieraren i System-ID.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent Studio-plattformen och finns tillgänglig på instrumentpanelen.

Nyckelordssökning

Plattformen tillhandahåller robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan söka efter nyckelord med agentnamnet. Ange agentnamnet eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom nyckelordssökning kan du förfina sökresultaten genom att filtrera baserat på typen av AI-agent. Välj ett av agenttypfilter i listrutan – Skript, Fristående och Alla.

Hantera kunskapsbas

En kunskapsbas är ett centralt datalager för autonoma AI-agenter som drivs av Large Language Model (LLM). De autonoma AI-agenterna utnyttjar avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera mänsklig text. Dessa AI-agenter utbildar stora mängder data så att de kan ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. Kunskapsbaser lagrar de data som behövs för att de autonoma AI-agenterna ska fungera.

Så här kommer du åt kunskapsbasen:

Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
På instrumentpanelen klickar du på ikonen Kunskap i den vänstra navigeringsrutan. Sidan för kunskapsbaser visas.
Du kan hitta en kunskapsbas baserat på följande kriterier:
- Kunskapsbasens namn
- Typ av kunskapsbas
- Kunskapsbaser har uppdaterats mellan angivna datum
- Kunskapsbaser som skapats mellan angivna datum
  Klicka på Återställ alla för att återställa sökkriterierna.
Du kan också skapa en ny kunskapsbas. För att skapa en ny kunskapsbas, se Skapa kunskapsbas för AI-agenten.

Skapa kunskapsbas för AI-agenten

1	På instrumentpanelen klickar du på ikonen Kunskap i den vänstra navigeringsrutan.
2	På sidan Kunskapsbaser klickar du på +Skapa kunskapsbas i det övre högra hörnet.
3	Ange följande information på sidan Skapa kunskapsbas : Namn på kunskapsbas – ange ett namn på kunskapsbasen. Beskrivning – Ge en kort beskrivning av kunskapsbasen.
4	Klicka på Skapa. Systemet skapar en kunskapsbas med det angivna namnet.
5	På fliken Filer : Dra och släpp filerna till kunskapsbasen. Alternativt kan du klicka på Lägg till fil för att lägga till en fil. Systemet stöder följande filformat: PDF, .doc, .docx, data över kabel, .txt, .xlsx, .xls och CSV. Storleken på varje fil får inte överstiga 2 MB. När du har lagt till filerna klickar du på Behandla filer för att behandla filerna. När du är klar listar systemet filerna under fliken Filer .
6	På fliken Dokument : Klicka på +Skapa dokument för att skapa dina egna kunskapsbasdokument. På sidan Skapa dokument anger du Dokumentnamn. Använd textredigeraren för att lägga till den information som krävs och formatera texten efter behov. Markera Lägg till i befintlig kategori för att lägga till dokumentet i den befintliga kategorin. Du kan även välja att Lägg till i ny kategori och skapa en ny kategori. Klicka på Spara. Du kan även klicka på +Lägg till kategori för att definiera kategorier och lägga till dokumenten under motsvarande kategori. Välj det dokument som krävs i den vänstra panelen och klicka på Webbförhandsgranskning för att förhandsgranska dokumentet.
7	Navigera till fliken Information för att visa och spåra information om de filer som du har laddat upp och dokument som du har skapat. Klicka på ikonen Redigera för att redigera kunskapsbasfilerna. Redigera namnet på filen om det behövs. Du kan även ta bort befintliga filer och lägga till nya filer. Klicka på ikonen Ta bort för att ta bort kunskapsbasen helt.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten för att svara på frågor.

Konfigurera autonoma AI-agenter

Autonoma AI-agenter fungerar självständigt utan direkt mänsklig inblandning. Dessa agenter använder avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera data, lära av sin miljö och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål. I det här avsnittet beskrivs de två primära funktionerna för en fristående AI-agent.

Fristående AI-agent för att utföra uppgifter

De autonoma AI-agenterna kan utföra olika uppgifter, bland annat:

Bearbetning av naturligt språk (NLP) – Förstå och svara på mänskligt språk på ett naturligt och konversativt sätt.
Beslutsfattande – Gör informerade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en fristående AI-agent för att utföra åtgärder
Uppdatera profil för fristående AI-agent
Lägg till åtgärder i fristående AI-agent
Konfigurera platsfyllning
Definiera uppfyllelse

Skapa en fristående AI-agent för att utföra åtgärder

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på Skapa agent på instrumentpanelen.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Starta från grunden. Du kan även välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Filtrera AI-agenttypen som Fristående. I detta fall fylls fälten på sidan Profil automatiskt i.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent bygger du klickar du på Fristående.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Utför åtgärder.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – ange namnet på AI-agenten. System-ID – En systemgenererad unik identifierare. Det här fältet kan redigeras. AI-motor – Välj AI-motorn i listrutan. Standardmotorn för AI är Nova. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI-agenten för bästa praxis och exempel.
9	Klicka på Skapa. Du har nu skapat den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder som nu är tillgänglig på instrumentpanelen. I sidhuvudet för AI-agenten kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranska Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i detta avsnitt. Du kan även importera de förbyggda AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent

Nästa steg

Uppdatera profilen för den autonoma AI-agenten.

Uppdatera profil för fristående AI-agent

Innan du börjar

Skapa en fristående AI-agent för att utföra åtgärder.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.

2

Navigera till fliken Inställningar > Profil och konfigurera följande information:

Agentnamn – redigera namnet på AI-agenten om det behövs.
System-ID – Redigera system-ID för AI-agenten om det behövs.
Agentens mål – redigera AI-agentens mål om det behövs. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI-agenten för riktlinjer och exempel.
Instruktioner – Ange instruktionerna för AI-agenten. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI-agenten för riktlinjer och exempel.
URL till agentprofilbild – standard-URL där systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild. Ändra detta vid behov.
AI-motor – uppdatera AI-motorn om det behövs.
Välkomstmeddelande – Standardvälkomstmeddelandet som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta om det behövs.

3

Klicka på Publicera för att göra AI-agenten live.

Nästa steg

Lägg till de åtgärder som krävs i AI-agenten.

Lägg till åtgärder i fristående AI-agent

Autonoma AI-agenter för att utföra åtgärder är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Till exempel på en restaurang är det nödvändigt att automatisera intaget av matbeställningar på nätet. För att utföra uppgiften kan du skapa en fristående AI-agent som utför följande åtgärder:

Få den information som krävs från kunden.
Överför informationen till det nödvändiga flödet.

Den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder fungerar på följande byggstenar:

Åtgärd – en funktion som gör det möjligt för AI-agenten att ansluta till externa system för att utföra komplexa uppgifter.
Enhet eller plats – Representerar ett steg för att uppfylla användarens avsikt. Att fylla i platser innebär att man ställer specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikter baserat på uttalanden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd. Definiera inmatningsenheterna som en del av platsfyllningen.
Uppfyllelse – Avgör hur AI-agenten slutför åtgärden. Som en del av fullgörandet kan du definiera utdataenheterna för den autonoma AI-agenten för att generera svaret i ett specifikt format. Systemet skickar utdataenheterna till flödet för att fortsätta med åtgärden och slutföra uppgiften.

1

På fliken Åtgärd klickar du på +Ny åtgärd.

2

Ange följande information på sidan Lägg till en ny åtgärd :

Åtgärdsnamn – ange åtgärdens namn. Till exempel Boka biljetter.
Åtgärdsbeskrivning – Ge en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt.
Åtgärdsomfattning – Välj åtgärdsomfattning i den nedrullningsbara listan. Följande alternativ är tillgängliga:
- Klicka på Platsfyllning för att konfigurera de inmatningsenheter som krävs för platsfyllning. Om du väljer att fylla i platser kan du inte konfigurera fyllningsinformationen.
- Klicka på Slot-fyllning med fyllning för att konfigurera de inmatningsenheter som krävs för slot fyllning och även definiera information om åtgärden.
Agentöverlämning är standardåtgärden som är aktiverad som standard. Använd växlingsalternativet för att inaktivera agentöverlämning.

Nästa steg

Du kan antingen konfigurera slots eller så kan du konfigurera slots och definiera uppfyllelse beroende på valt åtgärdsområde.

Konfigurera platsfyllning

Slot fyllning innebär att de inmatningsenheter som krävs för AI-motorn läggs till. Lägg till inmatningsenheterna i avsnittet Platsfyllning på sidan Åtgärder :

Du kan lägga till enheterna en efter en i tabellformat.
Du kan även använda JSON-filen och definiera enheterna. Se En rundtur i JSON-schemat för mer information.

Lägg till inmatningsenheter i tabellformat

1	Om du vill lägga till en inmatningsenhet klickar du på +Ny inmatningsenhet.
2	Ange följande information på sidan Lägg till en ny inmatningsenhet : Enhetsnamn – ange namnet på den inmatade enheten. Enhetstyp – Välj enhetens datatyp. Enhetsbeskrivning – Ange en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Enhetsexempel – Ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till för att lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatoriskt för att göra den här enheten obligatorisk.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till inmatningsenheten. Du kan lägga till så många inmatningsenheter som du behöver.
4	Använd alternativet Kontroller för att utföra följande åtgärder på enheten: Klicka på ikonen Redigera för att redigera de tillagda inmatningsenheterna. Klicka på ikonen Ta bort för att ta bort enheten.

Lägg till enheter med JSON-redigerare

Du kan lägga till indataenheter och utdataenheter med JSON-redigeraren. I JSON-editorvyn måste enheterna definieras i ett strukturerat JSON-format.

Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Inmatningsparameterstruktur

Inmatningsparametrarna måste följa följande struktur:

typ – Datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid "objekt" för att beteckna att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

egenskaper – ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och tillhörande metadata.

obligatoriskt – En sträng med strängar som listar namnen på de parametrar som är obligatoriska.

egenskaper Objekt

Varje nyckel i egenskapsobjektet representerar en inmatningsenhet/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata ska alltid innehålla följande nyckelord:

type – Datatyp för parametern. Tillåtna typer är:
- sträng– textdata.
- heltal – Numeriska data utan decimaler.
- nummer – Numeriska data som kan innehålla decimaler.
- Booleska– Sanna/falska värden.
- matris – En lista med objekt som alla är av samma typ.
- objekt– En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning – En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå syftet och användningen av parametern. För bättre exakthet rekommenderas en beskrivning som är kortfattad samt överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning.
Validering tillämpas av plattformen endast för ”typ”. ”Beskrivning” är inte framtvingad för alla enheter, men det rekommenderas starkt att den läggs till. Andra användbara nyckelord för enhetsmetadata är:
- enum – Enum-fältet listar möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som endast bör acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- mönster – Mönsterfältet används med strängtyper för att ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är särskilt användbart för att validera specifika format som telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel – Exempelfältet innehåller ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data som förväntas och kan vara särskilt användbar för tolkning och validering.

Det finns andra nyckelord som kan göra enhetsdefinitionen mer korrekt och robust. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av enheter och nyckelord:

{ "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Kontots unika användarnamn.", "minLength": 3, ”maxLength”: 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Lösenordet till kontot.", "minLength": 8, "format": "lösenord" }, "e-post": { "type": "sträng", "beskrivning": "Kontots e-postadress.", "mönster": "\w+([-+.']\w+)*@\w+([-.]\w+)*" }, "födelsedatum": { "type": "sträng", "beskrivning": "Användarens födelsedatum.", "exempel": ["typ": "objekt", "beskrivning": "Inställningar för användarinställningar.", "egenskaper": { "nyhetsbrev": { "type": "boolesk", "beskrivning": "Om användaren vill få nyhetsbrev.", "standard": true }, "aviseringar": {"type": "sträng", "beskrivning": "Önskad aviseringsmetod.", "enum": ["email", "sms", "push"] } } }, "roller": {"type": "array", "description": "Lista över roller som tilldelats användaren.", "objekt": {"type": "sträng", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "obligatoriska": ["användarnamn", "lösenord", "e-post"] }

Det här exemplet omfattar följande enheter:

användarnamn – En strängtyp med begränsning för minsta och högsta längd.
lösenord – En strängtyp med en minsta längd och ett specifikt format (lösenord anger att den ska hanteras på ett säkert sätt).
e-post – En strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum – En strängtyp med exempel för att bestämma datumformatet.
inställningar – En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och aviseringar), inklusive en boolesk med standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roller – En matristyp där varje objekt är en sträng begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i ”obligatorisk” matris.

I detta exempel har enheterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer en konsekvent struktur och namnkonvention. Följ dessa bästa metoder för att skapa väldefinierade enheter som är lätta för AI-motorn att tolka och tillämpa.

Definiera uppfyllelse

1	Definiera information om uppfyllelse för implementering av AI-agenten i ett kontaktcenter. Ange följande uppgifter: Välj en metod för uppfyllelse – Välj flödet. Välj en flödesbyggare – välj den flödesbyggare som krävs. Flödeswebhook-URL – ange webhook-URL:en. Mer information finns i Inkommande webhooks. Tjänstenyckel – ange informationen om tjänstenyckeln.
2	Konfigurera utmatningsenheterna så att AI-agenten genererar resultatet i ett format som kan förstås av flödet.
3	Om du vill lägga till en utdataenhet klickar du på +Ny utdataenhet. Ange följande information på skärmen Lägg till ny utdataenhet : Enhetsnamn – ange namnet på utdataenheten. Enhetstyp – Välj enhetens datatyp. Enhetsbeskrivning – Ange en kort beskrivning av enheten. Se till att beskrivningen är tydlig och korrekt. Enhetsexempel – Ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till för att lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatoriskt för att göra detta till en obligatorisk enhet. Du kan även använda en JSON-fil för att lägga till utdataenheterna. Mer information finns i Lägg till enheter med JSON-redigerare .
4	Klicka på Lägg till för att lägga till utdataenheten. Du kan lägga till så många utdataenheter som du behöver.
5	Använd alternativet Kontroller för att utföra följande åtgärder på enheten: Klicka på ikonen Redigera för att göra ändringar i enheten. Klicka på ikonen Ta bort för att ta bort enheten.
6	Klicka på Lägg till för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Klicka på Förhandsgranska för att förhandsgranska AI-agenten. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent. Klicka på Publicera för att göra AI-agenten live.

När du har konfigurerat AI-agenten:

För att visa prestanda för AI-agenten, se Visa prestanda för autonoma AI-agenter med hjälp av analyser.
Mer information om sessioner och historik finns i Visa autonoma AI-agentsessioner och historik.

Autonoma AI-agenter för att svara på frågor

Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapsarkiv för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor. Den här funktionen är användbar i situationer där agenten behöver:

Ge kundsupport – svara på vanliga frågor, felsöka problem och vägleda kunder genom processer.
Erbjuda tekniskt stöd – ge expertråd i specifika ämnen eller domäner.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en fristående AI-agent för att svara på frågor
Uppdatera profil för fristående AI-agent
Konfigurera kunskapsbas

Skapa en fristående AI-agent för att svara på frågor

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen. Mer information finns i Hantera kunskapsbaser.

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på Skapa agent på instrumentpanelen.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Starta från grunden. Du kan även välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som fristående. I det här fallet fylls fälten på profilsidan automatiskt i.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent bygger du klickar du på Fristående.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Svara på frågor.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – ange namnet på AI-agenten. System-ID – En systemgenererad unik identifierare. Det här fältet kan redigeras. AI-motor – Välj önskad AI-motor i listrutan. Standardmotorn för AI är Nova. För röstbaserad förhandsgranskning väljer du Vega. Mer information finns i Röstbaserad förhandsgranskning . Kunskapsbas – Välj den kunskapsbasfil som krävs i listan över tillgängliga kunskapsbaser. Du kan inte mappa den valda kunskapsbasen till andra AI-agenter. Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI-agenten för riktlinjer och exempel.
9	Klicka på Skapa. Den autonoma AI-agenten för att svara på frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen. I sidhuvudet för AI-agenten kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranska Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i detta avsnitt. Du kan även importera de förbyggda AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Uppdatera profilen för den autonoma AI-agenten.

Uppdatera profil för fristående AI-agent

Innan du börjar

Skapa en fristående AI-agent för att svara på frågor.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.

2

Navigera till fliken Inställningar > Profil och konfigurera följande information:

Agentnamn – redigera namnet på AI-agenten om det behövs.
System-ID – Redigera system-ID för AI-agenten om det behövs.
Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Se Riktlinjer för att definiera mål och instruktioner för AI-agenten för riktlinjer och exempel.
URL till agentprofilbild – redigera URL:en där systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild.
AI-motor – Välj önskad AI-motor i listrutan.
Välkomstmeddelande – Ange välkomstmeddelandet som AI-agenten ska använda för att starta interaktionen.
Tillåt agentöverföring – Aktivera växlingsalternativet för att överföra konversationen till en mänsklig agent när en kund vill prata med en agent.

3

Klicka på Spara ändringar för att få AI-agenten live.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen för AI-agenten.

Konfigurera kunskapsbas

Innan du börjar

Skapa en fristående AI-agent för att svara på frågor.

1	På sidan Instrumentpanel väljer du den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till fliken Kunskapsbas .
3	Välj kunskapsbasen som krävs i listrutan.
4	Klicka på Spara ändringar för att få AI-agenten live.

Nästa steg

Klicka på Förhandsgranska för att förhandsgranska AI-agenten. Mer information finns i Förhandsgranska din autonoma AI-agent.

När du har konfigurerat AI-agenten:

För att visa prestanda för AI-agenten, se Visa prestanda för autonoma AI-agenter med hjälp av analyser.
Mer information om sessioner och historik finns i Visa autonoma AI-agentsessioner och historik.

Visa session och historik för autonom AI-agent

Du kan visa information om sessionen och historiken för alla autonoma AI-agenter som du har skapat. Sidan Sessioner visar information om sessioner som har etablerats med konstomerarna. På sidan Historik kan du visa information om konfigurationsändringar som gjorts på AI-agenten.

Sessioner

Sidan Sessioner innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. För att navigera till sidan Sessioner :

Klicka på den autonoma AI-agenten som du vill visa sessionsinformation för på Instrumentpanelen.
Klicka på Sessioner i den vänstra navigeringsrutan.

Sidan Sessioner visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Den här informationen är användbar för granskning, analys och förbättring av AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessioner/rum som har skapats för AI-agenten. Tabellen sidnumreras om det finns fler rader än vad som kan bäddas in på en skärm. Alla fält i tabellen kan sorteras eller filtreras med hjälp av avsnittet Förfina resultat till vänster. Fälten som visas representerar följande information om en viss session:

Sessions-ID – det unika rums-ID eller sessions-ID för en konversation.
Konsument-ID – ID:t för den konsument som interagerade med AI-agenten.
Kanaler– Kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterat Vid – Tidpunkt då rummet stängs.
Rumsmetadata – innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Dölj testsessioner – om du vill dölja testsessioner och visa endast listan över livesessioner.
- Agentöverlämning genomfördes – för att filtrera sessioner som lämnas över till en agent. Om agentöverföring sker visas ikonen Hörlurar som anger att chatten ska överföras till en mänsklig agent.
- Fel inträffade – För att filtrera sessioner där felet inträffade.
- Nedröstade – för att filtrera de nedröstade sessionerna.
Klicka på en rad i sessionstabellen för en detaljerad vy över sessionen. Låsikonen indikerar att sessionen är låst och måste dekrypteras. Du måste ha behörighet att avkryptera sessionen. Om växlingsknappen Avkryptera åtkomst är aktiverad kan du komma åt alla sessioner med knappen Avkryptera innehåll . Den här funktionen är dock endast tillämplig när Avancerat dataskydd är inställt på sant eller aktiverat för innehavaren.

Historik

På sidan Historik kan du visa information om konfigurationsändringar som gjorts på AI-agenten. Så här visar du en specifik agents historik:

Klicka på den autonoma AI-agenten som du vill visa historiken för på Instrumentpanelen.
Klicka på Historik i den vänstra navigeringsrutan.

Sidan Historik visas med följande flikar:

Granska loggar – klicka på fliken Granska loggar för att visa ändringarna som gjorts för AI-agenterna.
Modellhistorik – klicka på fliken Modellhistorik om du vill visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder.

Granska loggar

Fliken Granska loggar spårar ändringar som gjorts för den autonoma AI-agenten. Du kan visa detaljer om ändringarna under de senaste 35 dagarna. Fliken Granska loggar visar följande information:

Användare med utvecklarroller för administratör eller AI-agent har endast åtkomst till fliken Granska loggar . Användare med anpassade roller som har behörighet ”Hämta granskningslogg” kan också visa granskningsloggarna.

Uppdaterad vid – datum och tidpunkt för ändringen.
Uppdaterat av – namnet på användaren som inkluderade ändringen.
Fält – Det specifika avsnitt av AI-agenten där ändringen gjordes.
Beskrivning – Ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med sökalternativen Uppdaterad av, Fält och Beskrivning . Du kan sortera loggarna baserat på fälten Uppdaterad vid och Uppdaterad efter .

Modellhistorik

Fliken Modellhistorik är endast tillgänglig för den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder.

När du publicerar den autonoma AI-agenten för att utföra åtgärder sparas en version av den autonoma AI-agenten och finns tillgänglig på fliken Modellhistorik . Du kan visa de olika versionerna av AI-agenten från fliken Modellhistorik .

Modellbeskrivning – En kort beskrivning av AI-agentens version.
AI-motor – AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Uppdaterad den – datum och tid då versionen skapades.
Åtgärder – Låter dig utföra följande åtgärder på AI-agenten
- Läsa in – alla ändringar på AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Exportera – Använd för att exportera AI-agenten.

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, under redigering och efter distribution av agenten. Du kan öppna förhandsgranskningen från:

AI-agentens instrumentpanel – när du håller muspekaren över ett AI-agentkort visas alternativet Förhandsgranska för AI-agenten. Klicka för att öppna förhandsgranskningen av AI-agenten.
AI-agentens sidhuvud – Klicka på kortet för AI-agenten för att öppna AI-agenten. Alternativet Förhandsgranska visas alltid i huvudavsnittet.
Minimerad widget – när en förhandsgranskning har startats och minimerats visas en widget för chatthuvudet längst ner till höger på sidan. Du kan använda det här alternativet för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Webex AI Agent Studio tillhandahåller även ett delbart förhandsgranskningsalternativ. Klicka på menyn uppe till höger och välj alternativet Kopiera förhandsgranskningslänk . Du kan dela länken för förhandsgranskning med andra användare som testare eller konsumenter av AI-agenten.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Widgeten för förhandsgranskning visas i skärmens nedre högra del. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att kontrollera AI-agentens svar och se till att den fungerar korrekt.

Du kan också minimera widgeten för förhandsgranskning, tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att testa AI-agenten.

Delningsbar förhandsgranskningswidget

Med den delningsbara förhandsgranskningswidgeten kan du dela AI-agenten med intressenter och konsumenter på ett presenterbart sätt utan att behöva utveckla ett anpassat användargränssnitt för att ytbehandla AI-agenten. Som standard återger den kopierade förhandsgranskningslänken AI-agenten med ett telefonhölje. Du kan göra en snabb anpassning genom att ändra vissa parametrar i länken för förhandsgranskning. Du kan anpassa widgeten enligt följande:

Widgetfärg – genom att lägga till parametern brandColor i länken. Du kan definiera enkla färger med hjälp av färgnamn eller använda den hexadecimala färgkoden.
Telefontäckning – genom att ändra värdet på parametern phoneCasing i länken. Detta är som standard sant och kan inaktiveras genom att göra det falskt.

Exempellänk för förhandsgranskning med dessa parametrar: ? bot_unique_name=<your_bot_unique_name>&enterprise_unique_name=<your_enterprise_unique_name>&phoneCasing=&brandcolor<ange en färgs hexadecimala värde i formatet '_XXXX'>.

Röstbaserad förhandsgranskning

Autonom AI-agent för att svara på frågor har stöd för röstbaserad förhandsgranskning. För att aktivera det här alternativet:

Navigera till Instrumentpanel och välj AI-agenten.
Navigera till Inställningar > Profil.
1. Från den nedrullningsbara listan AI-motor väljer du Vega.
Klicka på Spara ändringar.

Alternativet Förhandsgranska uppdateras med en mikrofon -ikon för röstbaserad förhandsgranskning. Klicka på Förhandsgranska. Widgeten för röstförhandsgranskning visas.

Du måste aktivera mikrofonåtkomst för att använda den här funktionen.

Du kan visa följande alternativ i widgeten för röstförhandsgranskning:

Starta -knappen för att starta förhandsgranskningen.
Liveavskrift av konversationen visas i widgeten när röstförhandsgranskningen pågår.
Avsluta samtalet för att avsluta konversationen.
Stäng av ljudet för att stänga av ljudet.

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med hjälp av analyser

I avsnittet AI-agentanalys finns en grafisk representation av de viktigaste mätvärdena för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Så här genererar du analyser av den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten från instrumentpanelen.
Klicka på Analys i den vänstra navigeringsrutan. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

I det första avsnittet visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig intervention.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som lämnats över till mänskliga agenter.
Genomsnittligt antal sessioner
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittligt antal meddelanden per dag

I det andra avsnittet visas statistik om användarna. Den innehåller ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare.

Det tredje avsnittet visar AI-agentens svar och agentöverlämningar

Konfigurera skriptad AI-agent

I det här avsnittet beskrivs hur du konfigurerar och hanterar skript AI-agenter på Webex AI Agent Studio-plattformen, så att de ger korrekta svar på användarfrågor och effektivt utför automatiserade uppgifter.

Skriptad AI-agent för att utföra uppgifter

Skriptad AI-agent ökar funktionerna för att bygga agenter utan kod i Webex AI Agent Studio-plattformen. En skriptad AI-agent möjliggör flera turnékonversationer där den kan hämta relevanta data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Kör enkla kommandon – följ anvisningarna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbetning av data – Manipulera och omvandla data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – Kommunicera med och kontrollera andra lösningar.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en skriptad AI-agent för att utföra åtgärder
Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Hantera enheter
Hantera avsikter
Hantera svar
Konfigurera hanteringsinställningar
Lägg till ett språk i skript-AI-agenten
Konfigurera överföringsinställningar

Skapa en skriptad AI-agent för att utföra åtgärder

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på Skapa agent på + Instrumentpanel.
3	På skärmen Skapa en AI-agent skapar du en ny AI-agent från grunden. Du kan även välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen efter skript. I det här fallet fylls fälten på profilsidan automatiskt i.
4	Klicka på Starta från grunden och sedan på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent bygger du? klickar du på Skript.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion? klickar du på Utför åtgärder.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – ange namnet på AI-agenten. System-ID – detta är den systemgenererade unika identifieraren. Du kan även redigera det här fältet. AI-motor – Välj AI-motorn i listrutan.
9	Klicka på Skapa. Den skriptade AI-agenten för att svara på frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen. I sidhuvudet för AI-agenten kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranska Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i detta avsnitt. Du kan även importera de förbyggda AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Skapa enheter, lägg till avsikter och definiera svar.

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor.

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Välj den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.
3	Navigera till Inställningar > Profil och konfigurera följande information: Agentnamn – redigera namnet på AI-agenten efter behov. System-ID – redigera den systemgenererade identifieraren för AI-agenten efter behov. URL till agentprofilbild – redigera URL:en där systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild. Beskrivning – ange information om AI-agenten. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – skriv ett meddelande som dyker upp vid eventuella fel under en chatt med AI-agenten.
4	Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Hantera enheter

Enheter är byggblocken i konversationer. De är de väsentliga element som AI-agenten extraherar från användarnas uttalanden. De representerar specifika delar av information, t.ex. produktnamn, datum, kvantiteter eller någon annan betydande ordgrupp. Genom att effektivt identifiera och extrahera enheter kan en AI-agent bättre förstå användaravsikterna och tillhandahålla mer korrekta och relevanta svar.

Enhetstyper

Webex AI Agent Studio erbjuder 11 förbyggda enhetstyper för att samla in olika typer av användardata. Du kan även skapa någon av följande anpassade enheter.

Anpassade enheter

Dessa enheter kan konfigureras och gör det möjligt för utvecklare att samla in information om användningsfall.

Anpassad lista – definiera listor över förväntade strängar för att samla in specifika datapunkter som inte täcks av förbyggda enheter. Du kan lägga till flera synonymer för varje sträng. Till exempel en anpassad pizzastorleksenhet.
Regex – använd reguljära uttryck för att identifiera specifika mönster och extrahera motsvarande data. Till exempel ett regex-telefonnummer (till exempel 123-123-8789).
Siffror – fånga numeriska inmatningar med fast längd med hög precision, särskilt vid röstinteraktioner. I icke-röstinteraktioner används den som ett alternativ till anpassade enhetstyper och Regex. Om du till exempel vill identifiera ett femsiffrigt kontonummer måste en längd på fem definieras.
Alfanumeriska – fånga kombinationer av bokstäver och siffror, vilket ger korrekt igenkänning för både röst- och icke-röst-ingångar.
Kostnadsfritt formulär – samla in flexibla datapunkter som är svåra att definiera eller validera.
Kartplats (WhatsApp) – extrahera platsdata som delas av dig på WhatsApp-kanalen.

Systemenheter

Enhetsnamn	Beskrivning	Exempelinmatning	Exempel på utmatning
Datum	Tolkar datum på naturligt språk till ett standarddatumformat	"juli nästa år"	01/07/2020
Tid	Tolkar tid på naturligt språk till ett standardtidsformat	5 på kvällen	17:00
E-post	Upptäcker e-postadresser	skriv till mig på info@cisco.com	info@cisco.com
Telefonnummer	Upptäcker vanligt telefonnummer	ring mig på 9876543210	9876543210
Valutaenheter	Tolkar valuta och belopp	Jag vill ha 20 dollar	20$
Ordinär	Upptäcker ordinärt nummer	Fjärde av tio personer	4th
Kardinalpräst	Upptäcker kardinalnummer	Fjärde av tio personer	10
Geoplats	Identifierar geografiska platser (städer, länder osv.)	Jag simmade på Themsen i London Storbritannien	London, Storbritannien
Personnamn	Upptäcker vanliga namn	Bill Gates från Microsoft	Bill Gates (olika betydelser)
Kvantitet	Visar mätningar, beroende på vikt eller avstånd	Vi är 5 km från Paris	5km
Varaktighet	Identifierar tidsperioder	1 veckas semester	1 vecka

Skapade enheter kan redigeras från fliken Enheter. Genom att länka enheter till en avsikt antecknas dina uttalanden med upptäckta enheter när du lägger till dem.

Enhetsroller

När en enhet behöver samlas flera gånger inom en enda avsikt blir enhetsroller viktiga. Genom att tilldela olika roller till samma enhet kan du vägleda AI-agenten i att bättre förstå och bearbeta användarindata.

Om du till exempel vill boka ett flyg med ett överdrag kan du skapa en flygplats -enhet med tre roller: Ursprung,destination och layover. Genom att kommentera utbildningsuttalanden med dessa roller kan AI-agenten lära sig de förväntade mönstren och sömlöst hantera komplexa bokningsförfrågningar.

Enhetsroller stöds endast för Mindmeld (anpassade enheter och systemenheter) och Rasa (endast anpassade enheter). Administratörer måste markera kryssrutan Enhetsroller under de avancerade inställningarna i dialogrutan NLU-motorväljare.

Administratörer kan inte växla från RASA eller Mindmeld till Swiftmatch när enhetsroller används. Roller måste tas bort från avsikterna för att inaktivera enhetsrollerna från avancerade inställningar för NLU-motorn. Du kan skapa en enhet med enhetsroller.

Skapa en enhet med enhetsroller

Innan du börjar

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på den skriptade AI-agenten som du har skapat på instrumentpanelen.
3	Klicka på Utbildning i den vänstra panelen.
4	På sidan Utbildningsdata klickar du på fliken Enheter .
5	Klicka på Skapa enhet.
6	I fönstret Skapa enhet anger du följande fält: Enhetsnamn – ange enhetsnamnet. Enhetstyp – Välj alternativet Anpassad lista i den nedrullningsbara listan. Värden – Ange ett värde för enheten.
7	Aktivera växlingsknappen Autoföreslå slot-värden för att automatiskt slutföra och ge alternativa förslag för den här enheten under konversationen. Fältet Roller visas när en anpassad enhet skapas endast om enhetsroller är aktiverade i avsnittet Avancerade inställningar i fönstret Ändra utbildningsmotor för RASA- och Mindmeld NLU-motorer.
8	Klicka på Spara. Du kan använda alternativen Redigera och Ta bort i kolumnen Åtgärder för att utföra relaterade åtgärder.

Nästa steg

När du har skapat en enhet kan du länka roller till en enhet.

Länka roller till en enhet

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.
3	Klicka på Utbildning i den vänstra panelen.
4	På sidan Utbildningsdata väljer du en avsikt att länka enheter och enhetsroller. Som standard visas fliken Avsikt .
5	I avsnittet Slots klickar du på Länkenhet.
6	Välj enhetsrollen för enhetsnamnet.
7	Klicka på Spara. Du kan tilldela roller till en enhet för att samla in samma enhet två gånger för en avsikt.

Motor för naturlig språkförståelse (NLU)

Skriptade AI-agenter använder naturlig språkförståelse (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundinmatningar och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb och lättviktig motor med stöd för flera språk.
RASA – Ett ledande AI-ramverk för konversationer med öppen källkod.
Mindmeld (beta) – erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer utbildningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög precision. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Artiklar och Utbildning för att utvärdera prestanda. Genom att ändra motorn uppdateras AI-agentens algoritm, vilket kräver omutbildning för korrekt slutpunkt baserat på den nya modellen. Du kan analysera prestandaskillnaderna med hjälp av likhetspoäng i Sessioner och ett-klick-testning.

Utvecklare kan även testa och justera tröskelvärden i avsnittet ”Överlämning och slutpunkt” efter att ha bytt motorer. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionerliga till antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre fallback-värden i inference-inställningarna.

Byt utbildningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorer.

Välj den AI-agent som du vill ändra utbildningsmotorn.
- För Skript AI-agenter för att svara på frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbas visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Utbildning. Sidan Utbildningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU-motorn till höger på sidan. Fönstret Ändra utbildningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyskapade AI-agenterna.
Välj utbildningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Ange denna information i avsnittet Inference :
- Poäng under vilken fallback visas – det lägsta förtroende som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett fallback-svar visas.
- Skillnad i poäng för delmatchning – definierar minsta mellanrum mellan svarens konfidensnivåer för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en delmatchningsmall visas.
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord–”Stoppord” är funktionsord som etablerar grammatiska relationer mellan andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort ord som artiklar (a, a, the och så vidare), pronomen (han, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar innebörden av textfrågan från konsumenten. Om du markerar rutan tas ”stopporden” bort från meningen vid inlärningen och slutpunkten. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i utbildningsdata kan expanderas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: ”Don’t” utökas till ”Don’t”. Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i inmatningsmeddelandena före bearbetning. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorer.
- Stavningskontroll i inference – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före inference. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorer om kryssrutan Stavningskontroll i slutpunkt är aktiverad.
- Ta bort specialtecken – specialtecken är de icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutresultatet. Till exempel anses Wi-Fi och Wi-Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Enhetsroller – anpassade enheter kan ha olika roller. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Enhetsersättning i inference – Enhetsvärden i utbildningsdata och inference ersätts med enhets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras över avsiktsdetektering.
- Resultat lagrade per meddelande – antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidensvärden visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på sessionsskärmen har nu begränsats till 5. De första n resultaten (1=<n=<5) finns tillgängliga i transkriberingsrapporter för skript av AI-agenter och i avsnittet ”Algoritmresultat” på fliken Transaktionsinformation i Sessioner.
- Wordform-expansion – Expandera utbildningsdata med ordformer som plural, verb och så vidare, tillsammans med synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer – synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i utbildningsdata automatiskt för att känna igen konsumentfrågan. För ordet trädgård kan till exempel systemgenererade synonymer vara bakgård, bakgård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer – Ordformer kan finnas i olika former, till exempel plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapelse", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ställa in olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentens svar.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens kropp.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda utbildningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad.

Du kan endast utbilda AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När du har skapat alla artiklar kan du träna AI-agenten och få den live för att testa och distribuera den. För att träna AI-agenten med sin nuvarande kropp klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Uppdatera bredvid Utbildning för att hämta den aktuella utbildningsstatusen.

Nu kan du klicka på Gör live för att få den tränade kroppen live och testa den i delningsbara förhandsgranskningen eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det är möjligt att välja mellan två alternativ – vektorer på formulärnivå jämfört med artikelnivå. I vårt pågående arbete med att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer, experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå istället för den äldre modellen som använde vektorer på helhetsnivå. Vi fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att artikelnivåvektorer är det nya standardvärdet för vektorering för nya enspråkiga AI-agenter. Artikelnivåmatchningar för flerspråkiga AI-agenter stöds endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som är tillgänglig vid tidpunkten för en slutsats i sessionens övriga info -avsnitt.

Hantera avsikter

Avsikt är en kärnkomponent i Webex AI Agent Studio-plattformen som gör det möjligt för AI-agenten att förstå och svara på dina uppgifter effektivt. Den representerar en specifik uppgift eller åtgärd som du vill utföra under en konversation. Du kan definiera alla avsikter som motsvarar de uppgifter du vill utföra. Att avsiktsklassificeringen är korrekt påverkar direkt AI-agentens förmåga att tillhandahålla relevanta och användbara svar. Avsiktsklassificering är processen för att identifiera avsikter baserat på dina inmatningar, vilket gör det möjligt för AI-agenten att svara på ett meningsfullt och kontextuellt relevant sätt.

Systemavsikter

Standardreserv – en AI-agents funktioner begränsas av avsikterna som är utformade för att känna igen och reagera på. Även om ett företag inte kan förutse alla möjliga frågor som du kan ställa, kan standardreserv hjälpa till att hålla konversationer på rätt spår.
Genom att implementera en standardreserv kan AI-agentutvecklare se till att AI-agenten graciöst hanterar oväntade eller ovidkommande frågor och omdirigera konversationen till kända avsikter.
AI-agentutvecklare behöver inte lägga till specifika uttalanden i fallback-avsikten. Agenten kan utbildas för att automatiskt utlösa fallback-avsikten när den stöter på kända frågor utanför räckvidden som annars kan kategoriseras felaktigt i andra avsikter.
Till exempel kan kunder i en bank-AI-agent försöka fråga om lån. Om AI-agenten inte är konfigurerad för att hantera lånerelaterade förfrågningar kan dessa frågor införlivas som utbildningsfraser inom standardreserv. När en kund frågar om lån någon gång i konversationen känner AI-agenten igen frågan som utanför dess definierade avsikter och utlöser fallback-svaret. Detta säkerställer ett mer lämpligt svar.

Fallback-avsikten bör inte ha några platser associerade med den.

Reservavsikten måste använda standardnyckeln för reservmallen för dess svar.
Hjälp – denna avsikt är utformad för att besvara kundfrågor om AI-agentens funktioner. När kunder är osäkra på vad de kan åstadkomma eller stöter på svårigheter under en konversation, söker de ofta hjälp genom att be om hjälp.
Som standard är svaret för hjälpavsikten mappat till mallen Hjälpmeddelande . AI-agentutvecklare kan dock anpassa svaret eller ändra den associerade mallnyckeln för att ge mer skräddarsydd och informativ vägledning.
Vi rekommenderar att du överför AI-agentens funktioner på en hög nivå, vilket ger kunderna en tydlig förståelse för vad de kan göra härnäst.
Prata med en agent – denna avsikt gör det möjligt för kunder att begära hjälp från en mänsklig agent när som helst under interaktionen med AI-agenten. När denna avsikt anropas initierar systemet automatiskt en överföring till en mänsklig agent. Standardsvarsmallen för denna avsikt är agentöverlämning. Även om det inte finns några begränsningar i användargränssnittet för att ändra svarsmallens nyckel påverkas inte resultatet av den mänskliga överföringen.

Små samtalsavsikter

Alla nyskapade AI-agenter innehåller fyra fördefinierade små samtalsavsikter för att hantera vanliga kundhälsningar, uttryck av tacksamhet, negativ feedback och färgrymder:

Välkomstmeddelanden
Tack
AI-agenten var inte användbar
Hej då

Dessa avsikter och motsvarande svar är tillgängliga som standard i alla AI-agenter. Du kan dock anpassa eller ta bort dem för att passa ditt specifika användningsfall och önskat konversationsflöde.

Skapa en avsikt

Innan du börjar

Innan du skapar en avsikt ska du se till att skapa enheter som ska länkas till avsikten. Mer information finns i Skapa enhet med enhetsroller.

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Välj en AI-agent på Instrumentpanelen.
3	Klicka på Utbildning i den vänstra panelen.
4	På sidan Utbildningsdata klickar du på Skapa avsikt.
5	I fönstret Skapa avsikt anger du följande information: Avsiktsnamn – ange avsiktsnamnet. Lägg till uttalande – Lägg till en fras för att starta avsikten och klicka på Lägg till. Om det finns enheter i de tillagda uttalandena kommenteras de automatiskt i uttalandena och visas i avsnittet Slots . Du kan lägga till fler enheter som platser i en avsikt. Mer information finns i Skapa enhet med enhetsroller. Varje plats visar följande: Enhetsnamnet. Om det krävs för avsiktlig färdigställande. Antalet omförsök som AI-agenten försöker hämta detta slot-värde från användaren. Mallnyckeln.
6	Markera kryssrutan Obligatoriskt om enheten är obligatorisk.
7	Ange antalet tillåtna omförsök för den här platsen. Som standard är numret inställt på tre.
8	Välj mallnyckeln i listrutan. Klicka på Skapa ny för att skapa en ny svarsmall för enheten. Svarsinnehållet för dessa mallnycklar konfigureras i avsnittet Svar . Varje mallnyckel har ett motsvarande svar som skickas till användaren när denna avsikt utlöses.
9	I avsnittet Svar anger du nyckeln till den slutliga svarsmallen som ska returneras till användarna när avsikten har slutförts.
10	Aktivera växlingsknappen Återställ luckor efter slutförd för att återställa de luckvärden som samlas in i konversationen när avsikten är klar. Om växlingen har inaktiverat behåller platsen de gamla värdena och visar samma svar.
11	Aktivera växlingsknappen Uppdatera slot-värden för att uppdatera slot-värdet under samtalet med konsumenten. AI-agenten tar hänsyn till det senast ifyllda värdet i platsen för att behandla data. Om detta är aktiverat uppdateras värdena för fyllda platser när kunder tillhandahåller ny information för samma typ av platser.
12	Aktivera växlingsknappen Ge förslag på platser för att ge förslag på fyllning av platser och alternativa värden för platser i det slutliga svaret, baserat på användarindata.
13	Aktivera växlingsknappen Avsluta konversationen för att stänga sessionen efter denna avsikt. Webex Connect och röstflöden kan använda detta för att stänga en konversation med konsumenter.
14	Klicka på Spara. Klicka på Träna längst upp till höger på fliken Utbildning för att spegla eventuella ändringar som gjorts av avsikter och enheter. För att träna Rasa- eller Mindmeld NLU-motorer krävs minst två utbildningsvarianter (uttalanden) per avsikt. Varje plats måste också ha minst två kommentarer. Om dessa krav inte uppfylls är knappen Tåg inaktiverad. En varningsikon visas bredvid den berörda avsikten för att indikera problemet. Standardfallback-avsikten är dock undantagen från dessa krav.

Nästa steg

När en avsikt har skapats krävs viss information för att uppfylla avsikten. Länkade enheter dikterar hur denna information erhålls från användares uttalanden. Mer information finns i Länka enheter med avsikt.

Länka enheter med avsikt

Innan du börjar

Se till att du skapar enheter och länkar dem innan du lägger till yttranden. Detta kommenterar automatiskt enheterna när yttranden läggs till.

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.
3	Klicka på Utbildning i den vänstra panelen.
4	På sidan Utbildningsdata väljer du en avsikt att länka enheter och enhetsroller. Som standard visas fliken Avsikt .
5	I avsnittet Slots klickar du på Länkenhet. De länkade enheterna visas i avsnittet Slots.
6	Välj enhetsrollen för enhetsnamnet.
7	Klicka på Spara. När en enhet har markerats som obligatorisk blir ytterligare konfigurationsalternativ tillgängliga. Du kan ange det maximala antalet gånger AI-agenten kan begära den saknade enheten innan den eskalerar eller tillhandahåller ett reservsvar. Du kan definiera mallnyckeln som ska anropas om den begärda enheten inte tillhandahålls inom det angivna antalet omförsök. När en AI-agent identifierar en avsikt och samlar in alla nödvändiga data (platser), svarar den med det meddelande som är kopplat till den sista mallnyckeln som konfigurerats för den avsikten. Om du vill starta en ny konversation eller hantera efterföljande avsikter utan att överföra tidigare data måste du aktivera växlingsknappen Återställ platser efter slutförd . Den här inställningen rensar alla igenkända enheter från konversationshistoriken, vilket säkerställer en ny start för varje ny interaktion.

Generera utbildningsdata

Du måste manuellt lägga till utbildningsdata i sina avsikter för att få AI-agenten att arbeta med rimlig noggrannhet. Utbildningsdata består av olika sätt som du kan åberopa samma avsikt på. Du kan lägga till minst 15–20 varianter för varje avsikt för att förbättra dess exakthet. Att skapa denna utbildningskropp manuellt kan vara tråkigt och tidskrävande. Du kan endast lägga till några varianter eller bara lägga till nyckelord som varianter i stället för meningsfulla meningar. Detta kan undvikas genom att generera utbildningsdata som kompletterar dina befintliga.

Följ nedanstående steg för att generera utbildningsdata:

Ange avsiktsnamnet och ett exempeluttalande.
Klicka på Generera.
Ge en kort beskrivning av avsikten att vägleda AI.
Ange önskat antal varianter och graden av kreativitet för de AI-genererade förslagen.

Att generera många varianter samtidigt kan påverka kvaliteten. Vi rekommenderar högst 20 varianter per generation.
En lägre kreativitetsinställning kan producera mindre variationsrika varianter.
Genereringsprocessen kan ta några sekunder, beroende på antalet begärda varianter.
Blixtikonen skiljer AI-genererade varianter från användardefinierade utbildningsdata.

Motor för naturlig språkförståelse (NLU)

Skriptade AI-agenter använder naturlig språkförståelse (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundinmatningar och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb och lättviktig motor med stöd för flera språk.
RASA – Ett ledande AI-ramverk för konversationer med öppen källkod.
Mindmeld (beta) – erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer utbildningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög precision. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Artiklar och Utbildning för att utvärdera prestanda. Genom att ändra motorn uppdateras AI-agentens algoritm, vilket kräver omutbildning för korrekt slutpunkt baserat på den nya modellen. Du kan analysera prestandaskillnaderna med hjälp av likhetspoäng i Sessioner och ett-klick-testning.

Utvecklare kan även testa och justera tröskelvärden i avsnittet ”Överlämning och slutpunkt” efter att ha bytt motorer. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionerliga till antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre fallback-värden i inference-inställningarna.

Byt utbildningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorer.

Välj den AI-agent som du vill ändra utbildningsmotorn.
- För Skript AI-agenter för att svara på frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbas visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Utbildning. Sidan Utbildningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU-motorn till höger på sidan. Fönstret Ändra utbildningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyskapade AI-agenterna.
Välj utbildningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Ange denna information i avsnittet Inference :
- Poäng under vilken fallback visas – det lägsta förtroende som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett fallback-svar visas.
- Skillnad i poäng för delmatchning – definierar minsta mellanrum mellan svarens konfidensnivåer för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en delmatchningsmall visas.
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord–”Stoppord” är funktionsord som etablerar grammatiska relationer mellan andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort ord som artiklar (a, a, the och så vidare), pronomen (han, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar innebörden av textfrågan från konsumenten. Om du markerar rutan tas ”stopporden” bort från meningen vid inlärningen och slutpunkten. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i utbildningsdata kan expanderas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: ”Don’t” utökas till ”Don’t”. Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i inmatningsmeddelandena före bearbetning. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorer.
- Stavningskontroll i inference – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före inference. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorer om kryssrutan Stavningskontroll i slutpunkt är aktiverad.
- Ta bort specialtecken – specialtecken är de icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutresultatet. Till exempel anses Wi-Fi och Wi-Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Enhetsroller – anpassade enheter kan ha olika roller. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Enhetsersättning i inference – Enhetsvärden i utbildningsdata och inference ersätts med enhets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras över avsiktsdetektering.
- Resultat lagrade per meddelande – antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidensvärden visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på sessionsskärmen har nu begränsats till 5. De första n resultaten (1=<n=<5) finns tillgängliga i transkriberingsrapporter för skript av AI-agenter och i avsnittet ”Algoritmresultat” på fliken Transaktionsinformation i Sessioner.
- Wordform-expansion – Expandera utbildningsdata med ordformer som plural, verb och så vidare, tillsammans med synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer – synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i utbildningsdata automatiskt för att känna igen konsumentfrågan. För ordet trädgård kan till exempel systemgenererade synonymer vara bakgård, bakgård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer – Ordformer kan finnas i olika former, till exempel plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapelse", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ställa in olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentens svar.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens kropp.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda utbildningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad.

Du kan endast utbilda AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När du har skapat alla artiklar kan du träna AI-agenten och få den live för att testa och distribuera den. För att träna AI-agenten med sin nuvarande kropp klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Uppdatera bredvid Utbildning för att hämta den aktuella utbildningsstatusen.

Nu kan du klicka på Gör live för att få den tränade kroppen live och testa den i delningsbara förhandsgranskningen eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det är möjligt att välja mellan två alternativ – vektorer på formulärnivå jämfört med artikelnivå. I vårt pågående arbete med att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer, experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå istället för den äldre modellen som använde vektorer på helhetsnivå. Vi fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att artikelnivåvektorer är det nya standardvärdet för vektorering för nya enspråkiga AI-agenter. Artikelnivåmatchningar för flerspråkiga AI-agenter stöds endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som är tillgänglig vid tidpunkten för en slutsats i sessionens övriga info -avsnitt.

Flaggade varianter

För att säkerställa ansvarsfull AI-användning kan utvecklare flagga AI-genererade utdata för granskning. Detta gör det möjligt att identifiera och förebygga skadligt eller partiskt innehåll. För att flagga AI-genererade utdata:

Leta upp flaggningsalternativet: Ett flaggningsalternativ är tillgängligt för varje genererat yttrande.
Ge feedback: När en utdata flaggas kan utvecklare lägga till kommentarer och ange orsaken till flaggan.

Den här funktionen är inledningsvis tillgänglig med en månatlig användningsgräns på 500 genererade åtgärder. För att tillgodose växande behov kan utvecklare kontakta sina kontoägare för att begära en ökning av denna gräns.

Skapa flerspråkig avsikt och enhet

Du kan skapa utbildningsdata på flera språk. För varje språk som har konfigurerats för AI-agenten måste du definiera uttalanden som återspeglar önskade interaktioner. Även om tidsluckorna förblir konsekventa mellan olika språk, identifierar mallnycklarna unikt svaren på varje språk.

Alla språk har inte stöd för alla enhetstyper. Mer information om listan över enhetstyper som stöds för varje språk finns i tabellen Språkverser som stöds i Språk som stöds för Skript AI-agenter.

Hantera svar

Svar är de meddelanden som din AI-agent skickar till kunder som svar på deras frågor eller avsikter. Du kan skapa svar som inkluderar:

Text – Oformaterade textmeddelanden för direktkommunikation.
Kod – Inbäddad kod för dynamiskt innehåll eller åtgärder.
Multimedia – Bilder, ljud- eller videoelement för att förbättra användarupplevelsen.

Svaren har två huvudkomponenter:

Mallar – Fördefinierade svarsstrukturer som är mappade till specifika avsikter.
Arbetsflöden – logiken som avgör vilken mall som ska användas baserat på den identifierade avsikten.

Mallar för agentöverlämning, hjälp, fallback och välkomstmeddelande är förkonfigurerade och svarsmeddelandet kan ändras från motsvarande mallar.

Svarstyper

Avsnittet Svarsdesigner täcker olika typer av svar och hur de kan konfigureras.

Fliken Arbetsflöden används för att hantera asynkrona svar när du ringer ett externt API som svarar asynkront. Arbetsflödena måste kodas i Python.

Variabelersättning

Med variabelersättning kan du använda dynamiska variabler som en del av svarsmallar. Alla standardvariabler (eller enheter) i en session, tillsammans med de som en AI-agentutvecklare kan ställa in i ett fritt formulärobjekt, t.ex. fältet datalager , kan användas i svarsmallar via den här funktionen. Variablerna representeras med den här syntaxen: ${variable_name}. Om du använder värdet på en enhet som heter apptdate används till exempel ${entities.apptdate} eller ${newdfState.model_state.entities.apptdate.value}.

Svaren kan anpassas med hjälp av variabler som tas emot från kanalen eller samlas in från konsumenter under en konversation. Funktionen för automatisk komplettering visar syntaxen för variabler i textområdet när du börjar skriva ${. Om du väljer önskat förslag fylls området automatiskt med variabeln och en sådan variabel markeras.

Konfigurera svar med hjälp av svarsdesigner

Svarsdesignern erbjuder ett användarvänligt gränssnitt för att skapa svar utan att behöva omfattande kodningskunskap. Det finns två svarstyper:

Villkorliga svar: För icke-utvecklare möjliggör det här alternativet enkel konstruktion av svar som AI-agenten levererar till kunder.
Kodavsnitt: För utvecklare som använder Python ger det här alternativet flexibilitet att konfigurera svar med kod.

Svarsdesignern är utformad för att säkerställa att användarupplevelsen tillgodoser den specifika kanal som AI-agenten interagerar med.

Svarsmallar

Text – dessa är enkla textsvar. För att förbättra användarupplevelsen tillåter svarsdesignern flera textrutor i ett enda svar, vilket gör att du kan dela upp långa meddelanden i mer hanterbara avsnitt. Varje textruta kan innehålla olika svarsalternativ. Under en konversation väljs ett av dessa alternativ slumpmässigt och visas för användaren, vilket säkerställer en dynamisk och engagerande interaktion.
För att upprätthålla en dynamisk och engagerande användarupplevelse kan du lägga till flera svarsalternativ i dina mallar. När en mall med flera alternativ aktiveras väljs ett av dem slumpmässigt och visas för användaren. Du kan aktivera den här funktionen genom att klicka på knappen +Lägg till variant längst ned i svaret.

När du sparar svar kan du se en varning som anger hur många fel som behöver korrigeras. Fälten med fel markeras med rött. Med hjälp av navigeringspilarna kan utvecklare enkelt hitta och åtgärda dessa fel i valfritt kanal- eller svarsformat. Om listväljaren eller karusellen innehåller flera kort kan du med hjälp av punktnavigeringen flytta mellan korten med fel. För ett enskilt kort blir motsvarande punkt röd för att signalera felet.
Snabbsvar – textsvar kan parkopplas med knappar, som kan vara antingen textbaserade länkar eller URL-länkar. Textknappar kräver en titel och en nyttolast som skickas till botten när de klickas. URL-knappar omdirigerar användare till en specifik webbsida.
När en kunds fråga är tvetydig kan botten föreslå relevanta artiklar eller avsikter som alternativ. Den här funktionen är tillgänglig för webb- och Facebook-interaktioner.
Lägga till snabbsvar för URL
URL-snabbsvarsknappar i fasta och villkorade svar gör att du kan skapa knappar som omdirigerar användare till din webbplats för ytterligare information eller åtgärder som att fylla i formulär. När du klickar på dessa knappar öppnar den angivna URL:en i en ny flik i samma webbläsarfönster utan att någon data skickas tillbaka till botten.
Lägga till ett snabbsvar på en URL i ett villkorligt eller åtgärdat svar:
1. Välj den artikel- eller mallnyckel som du vill konfigurera URL-snabbsvar för.
2. Klicka på +Lägg till ett snabbsvar. Popup-fönstret Knapptyp visas.
3. Välj knapptyp som URL i webbkanalen.
4. Ange titel på knappen och URL som konsumenten måste omdirigeras till efter att ha klickat på knappen.
5. Klicka på Klar för att lägga till ett snabbsvar på en URL.
Knappar för URL-typ kan också konfigureras med dynamisk svarstyp, där dessa knappar ska konfigureras med hjälp av fragment av Python-kod. Dessa knappar stöds i avsnitten för förhandsgranskning och delningsbara förhandsgranskningar. De stöds för närvarande inte av IMIchats widget för livechatt eller andra kanaler från tredje part.
Karusell – Omfattande svar kan innehålla ett enda kort eller flera kort ordnade i ett karusellformat. Varje kort kräver en titel och kan innehålla en bild, en beskrivning och upp till tre knappar.
Snabbsvarsknappar i karusellmallen kan konfigureras med text- eller URL-länkar. Om du klickar på en URL-knapp omdirigeras användaren till den angivna webbplatsen. När du klickar på en textbaserad snabbsvarsknapp skickas en konfigurerad nyttolast till botten, vilket utlöser motsvarande svar.
Bild – En multimediamall där användare kan konfigurera bilder genom att tillhandahålla URL:er.
Video – Visar videor i förhandsgranskningen baserat på den konfigurerade video-URL:en.
Kod – Kan användas för att skriva Python-kod för att ringa API:er eller utföra annan logik.

Kodavsnitt

Villkorliga svar, med sina omfattande funktioner och olika mallar, kan effektivt tillgodose de flesta behov av AI-agenter. För komplexa användningsfall som inte helt kan realiseras genom villkorsbaserade svar, eller för utvecklare som föredrar kodning, är svarstypen Code Snippet tillgänglig.

Med kodfragment kan du konfigurera svar med hjälp av Python-kod. Med den här metoden kan du skapa alla typer av svar, inklusive snabbsvar, text, karuseller, bilder, ljud, video och filer, i en svarsmall eller artikel.

Funktionskoden som definieras i kodsnippmallen kan användas för att ställa in variabler som sedan används i andra mallar. Det är viktigt att notera att funktionskoden inte kan returnera svar direkt när den används inom villkorade svar.

Validering av kodavsnitt – Plattformen söker endast efter syntaxfel inom det kodavsnitt som du konfigurerar. Eventuella fel i själva svarsinnehållet kan dock orsaka problem för användare som interagerar med boten på den konfigurerade kanalen. Redigeraren förhindrar till exempel inte att du lägger till ett ”tidsväljarsvar” för webbkanalen, men detta resulterar i fel om en användares fråga utlöser det specifika svaret.

Om du inte konfigurerar ett unikt svar för olika kanaler tas webbsvaret som standardsvar och samma skickas till kunden. Listan över mallar som stöds på webbkanalen är:

Text – ett enkelt textmeddelande som kan ha flera varianter. Det här konfigurerade meddelandet visas baserat på frågan.
Snabbsvar – En mall med text och klickbara knappar.
Karusell – En samling kort där varje kort har en titel, en bild-URL och en beskrivning.
Bild – En mall för att konfigurera bilder genom att tillhandahålla URL:er.
Video – En mall för att konfigurera video genom att ange video-URL:en. Du kan spela upp videon genom att klicka eller trycka på bilden.
Fil – En mall för att konfigurera en PDF-fil genom att ange URL:en för åtkomst till filen.
Ljud – En mall för att konfigurera en ljudfil genom att ange ljud-URL:en. Den visar även varaktigheten för ljudmeddelandet i utdata.

Konfigurera hanteringsinställningar

Innan du börjar

Skapa AI-agenten för skript.

1

Navigera till Inställningar > Hantering och konfigurera följande information:

Agentstatus – Aktivera med växling gör AI-agenten otillgänglig.
Inaktiverat meddelande – skriv ett meddelande till en inaktiverad agent. Meddelandet visas för de användare som försöker komma åt agenten.
Fallback-åtgärd – Välj det här alternativet för att vidta en lämplig åtgärd för inkommande meddelanden till agenten. Möjliga värden:
- Gör ingenting: Ingen åtgärd vidtas.
- Skicka till agent: Chatten överlämnas till en agent baserat på de inkommande meddelandena till AI-agenten.
Sessionshantering > Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att begära feedback från användare om användbarheten av alla svar från AI-agenter.
Stängningstid för session – tidsgränsen för sessionen (i minuter), varefter sessionen stängs automatiskt i scenariot med inaktivitet för användare.
Säkerhet – meddelandet om ansvarsfriskrivning för samtycke. Det här fältet är endast tillgängligt om du aktiverar alternativet Avancerat dataskydd. Det här alternativet har flyttats till backend. Om detta är sant kan du visa det här fältet.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Nästa steg

Lägg till språk i skriptet-AI-agenten.

Lägg till ett språk i skript-AI-agenten

Innan du börjar

Skapa AI-agenten för skript.

1	Navigera till fliken Inställningar > Språk .
2	Klicka på +Lägg till språk för att lägga till nya språk och välj språken i listrutan.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till språket.
4	Aktivera knappen under Åtgärd för att aktivera språket.
5	När du har lagt till ett språk kan du ställa in språket som standard. För muspekaren över språket klickar du på Gör standard. Du kan inte ta bort eller inaktivera ett standardspråk. Om du ändrar från ett befintligt standardspråk kan det också påverka artiklar, kurering, testning och förhandsgranskning av AI-agentens upplevelser.
6	Klicka på Spara ändringar.

Konfigurera överföringsinställningar

Innan du börjar

Skapa AI-agenten för skript.

1

Navigera till Inställningar > Överföring och konfigurera följande information:

Tillåt agentöverlämning – överför användaren till en agent när AI-agenten inte kan hantera sina frågor eller om de uttryckligen ber om det.
Aktivera överlämning vid fallback – Ett antal på varandra följande fallback-meddelanden i en session kan utlösa en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Aktivera överlämning vid delmatchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan utlösa överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Aktivera överlämning för efterföljande meddelanden – Efterföljande upprepade meddelanden i en session kan utlösa överlämning av agenter. Antalet upprepningar som krävs för denna utlösare kan konfigureras.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara överföringsinställningarna.

Nästa steg

Gå till avsnitten Hantering av skript för AI-agenter eller förhandsgranska din skript för AI-agent.

Skript för AI-agent för att svara på frågor

Skript AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en samling frågor och svar. Skriptad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad utbildningskropp, som är en samling exempel och svar. Den här funktionen är användbar i situationer där:

Specifik kunskap krävs – agenten måste besvara frågor inom en fördefinierad domän.
Konsekvens är viktigt – agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet krävs – agentens svar begränsas av informationen i utbildningskåren.

Det här avsnittet innehåller följande konfigurationsinställningar:

Skapa en skript AI-agent för att svara på frågor
Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Hantera artiklar
Konfigurera hanteringsinställningar
Lägg till ett språk i skript-AI-agenten
Konfigurera överföringsinställningar

Skapa en skript AI-agent för att svara på frågor

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på Skapa agent på instrumentpanelen.
3	På skärmen Skapa en AI-agent klickar du på Starta från grunden. Du kan även välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen efter skript. I detta fall fylls fälten på sidan Profil automatiskt i.
4	Klicka på Nästa.
5	I avsnittet Vilken typ av agent bygger du klickar du på Skript.
6	I avsnittet Vad är din agents huvudfunktion klickar du på Svara på frågor.
7	Klicka på Nästa.
8	På sidan Definiera agent anger du följande information: Agentnamn – ange namnet på AI-agenten. System-ID – detta är den systemgenererade unika identifieraren.
9	Klicka på Skapa. Den skriptade AI-agenten för att svara på frågor har skapats och är nu tillgänglig på instrumentpanelen. I sidhuvudet för AI-agenten kan du utföra följande uppgifter: Förhandsgranska Kopiera förhandsgranskningslänk Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i detta avsnitt. Du kan även importera de förbyggda AI-agenterna. Mer information finns i Importera förbyggd AI-agent.

Nästa steg

Lägg till artiklar i AI-agenten.

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent för att svara på frågor.

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Välj den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.
3	Navigera till Inställningar > Profil och konfigurera följande information: Agentnamn – redigera namnet på AI-agenten efter behov. System-ID – redigera den systemgenererade identifieraren för AI-agenten efter behov. URL till agentprofilbild – redigera URL:en där systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild. Beskrivning – ange information om AI-agenten. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – skriv ett meddelande som dyker upp vid eventuella fel under en chatt med AI-agenten.
4	Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Hantera artiklar

Artiklar är en viktig del av AI-agenter som skrivits. En artikel är en kombination av en fråga, dess variationer och svar på den här frågan. Varje artikel har en standardfråga som identifierar den. Alla artiklar tillsammans utgör AI-agentens kunskapsbas eller corpus. När kunden frågar något kontrollerar systemet sin kunskapsbas och ger dig det bästa svaret.

Rasa - och Mindmeld NLU-motorer kräver minst två utbildningsvarianter (uttalanden) för att en artikel ska vara en del av ett företags tränade modell. Knapparna Tåg , Spara och Tåg förblir inte tillgängliga i en skriptad AI-agent för att svara på frågor om du väljer en Rasa- eller Mindmeld NLU-motor och om en artikel har färre än två varianter. När du vilar pekaren på dessa otillgängliga knappar visar systemet ett meddelande som ber dig att lösa problemen före utbildningen. Systemet visar också en varningsikon som motsvarar artikeln med problem. Du kan lösa problemen genom att lägga till fler än två varianter för en artikel. Knapparna Tåg , Spara och Tåg blir tillgängliga när problemen har lösts. Det går inte att ha två varianter för standardartiklarna – delmatchningsmeddelande, reservmeddelande och välkomstmeddelande.

Du kan klassificera artiklar i valfria kategorier och alla okategoriserade artiklar förblir klassificerade som ej tilldelade. Från det att artiklarna skapas finns det fyra standardartiklar som är tillgängliga för varje AI-agent. Följande är:

Välkomstmeddelande – detta innehåller det första meddelandet när en konversation mellan kunden och AI-agenten börjar.
Reservmeddelande – AI-agenten visar det här meddelandet när agenten inte kan förstå användarens fråga.
Delvis matchning – När AI-agenten känner igen flera artiklar med en liten skillnad i poäng (som anges i inställningarna för Överlämning och Insikter ) visar agenten detta matchningsmeddelande tillsammans med de matchade artiklarna som alternativ. Du kan även konfigurera textsvaret som ska visas tillsammans med dessa alternativ.
Vad kan du göra?– du kan konfigurera AI-agentens funktioner. AI-agenten visar detta när slutanvändarna frågar AI-agentens funktioner.

Utöver dessa läggs standardartikeln Prata med en agent till om agentöverlämning från inställningarna Överlämning och Inference är aktiverat.

Alla nya AI-agenter har också fyra Smalltalk -artiklar som hanterar användares yttranden för:

Välkomstmeddelanden
Tack
AI-agenten var inte användbar
Hej då

Dessa artiklar och svar är tillgängliga i kunskapsbasen för AI-agenten som standard när en ny AI-agent skapas. Du kan även ändra eller ta bort dessa.

Du kan inte ta bort standardartiklarna för välkomstmeddelandet, reservmeddelandet, prata med en agent och delmeddelanden.

Lägg till artiklar via användargränssnittet och standardsvar

En artikel är en kombination av en fråga, dess variationer och svar på den här frågan. Varje konsumentfråga jämförs med dessa artiklar (kunskapsbas) och det svar som ger den högsta nivån av förtroende visas för användaren som svar från AI-agenten. Så här lägger du till artiklar:

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Välj den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på Skapa ny artikel.
4	Lägg till standardvarianter.
5	Välj något av dessa standardsvar för artikeln. Möjliga värden: Villkorligt svar – Svaret konfigureras av regler. Svaret kan vara i olika format, till exempel text, karusell, snabbsvar, bild, ljud, video, kod och fil. Du kan lägga till flera svar på en artikel. Kodfragment – svaret skapas med hjälp av om-annars-villkor. Mer information finns i avsnittet Konfigurera svar med hjälp av svarsdesigner .
6	Klicka på Spara och träna.

Importera från kataloger

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Välj den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ikonen Ellipser .
4	Klicka på Importera från kataloger.
5	Välj vilka kategorier av artiklar som ska läggas till för agenten.
6	Klicka på Har gjort.

Extrahera vanliga frågor från länken

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Välj den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ellipsikonen.
4	Klicka på Extrahera vanliga frågor från länken.
5	Ange URL där vanliga frågor finns och klicka på Extrahera.
6	Klicka på Importera.

Importera från fil

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Välj den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ikonen Ellips .
4	Klicka på Importera från en fil och välj CSV för att importera artiklarna från CSV-filen. Om du importerar artiklar från en fil i JSON-format väljer du JSON.
5	Klicka på Bläddra och välj en fil som innehåller alla artiklar. Klicka på Hämta exempel för att visa formatet där artiklarna måste anges.
6	Klicka på Importera.

Lägg till anpassade synonymer

Många användningsfall för AI-agenter tenderar att innehålla ord och fraser som kanske inte ingår i det engelska standardordförrådet eller är specifika för ett affärssammanhang. Du vill till exempel att AI-agenten ska känna igen Android-appen, iOS-appen och så vidare. AI-agenten måste inkludera dessa termer och deras variationer i utbildningsuttalandena för alla relaterade artiklar, vilket leder till överflödig datainmatning.

För att lösa problemet med redundans kan du använda anpassade synonymer i en skriptad AI-agent för att svara på frågor. Synonymer för varje rotord ersätts med rotordet vid körning av plattformen automatiskt.

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Välj den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.
3	Navigera till Inställningar > Artiklar och klicka på ikonen Ellipser.
4	Klicka på Anpassade synonymer.
5	Klicka på Nytt rotord.
6	Konfigurera rotordvärdet och dess synonymer och klicka på Spara.
7	Träna AI-agenten igen efter att du har lagt till synonymerna. Du kan även exportera synonymerna (i .CSV-filformat) till den lokala mappen och importera filen tillbaka till plattformen.

Motor för naturlig språkförståelse (NLU)

Skriptade AI-agenter använder naturlig språkförståelse (NLU) med maskininlärning för att identifiera kundens avsikt. Följande NLU-motorer tolkar kundinmatningar och ger korrekta svar:

Swiftmatch – En snabb och lättviktig motor med stöd för flera språk.
RASA – Ett ledande AI-ramverk för konversationer med öppen källkod.
Mindmeld (beta) – erbjuder avancerade konversationsflöden och NLU-funktioner.

RASA kräver mer utbildningsdata än Swiftmatch för att uppnå hög precision. Utvecklare kan växla NLU-motorer på flikarna Artiklar och Utbildning för att utvärdera prestanda. Genom att ändra motorn uppdateras AI-agentens algoritm, vilket kräver omutbildning för korrekt slutpunkt baserat på den nya modellen. Du kan analysera prestandaskillnaderna med hjälp av likhetspoäng i Sessioner och ett-klick-testning.

Utvecklare kan även testa och justera tröskelvärden i avsnittet ”Överlämning och slutpunkt” efter att ha bytt motorer. För RASA tenderar tröskelvärdena att vara omvänt proportionerliga till antalet avsikter, vilket innebär att agenter med många avsikter (100+) vanligtvis har lägre fallback-värden i inference-inställningarna.

Byt utbildningsmotorer

För att växla mellan NLU-motorer.

Välj den AI-agent som du vill ändra utbildningsmotorn.
- För Skript AI-agenter för att svara på frågor: Klicka på Artiklar. Sidan Kunskapsbas visas.
- För skriptade AI-agenter för att utföra uppgifter: Klicka på Utbildning. Sidan Utbildningsdata visas.
Klicka på ikonen Inställningar bredvid NLU-motorn till höger på sidan. Fönstret Ändra utbildningsmotor visas.

Som standard är NLU-motorn inställd på Swiftmatch för de nyskapade AI-agenterna.
Välj utbildningsmotorn för att träna AI-agenten. Möjliga värden:
- RASA (beta)
- Swiftmatch
- Mindmeld (Beta)
Ange denna information i avsnittet Inference :
- Poäng under vilken fallback visas – det lägsta förtroende som krävs för att ett svar ska visas för dig, under vilket ett fallback-svar visas.
- Skillnad i poäng för delmatchning – definierar minsta mellanrum mellan svarens konfidensnivåer för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en delmatchningsmall visas.
Klicka för att expandera avsnittet Avancerade inställningar .
- Ta bort stoppord–”Stoppord” är funktionsord som etablerar grammatiska relationer mellan andra ord i en mening men inte har lexikal betydelse på egen hand. När du tar bort ord som artiklar (a, a, the och så vidare), pronomen (han, henne och så vidare) från meningen kan maskininlärningsalgoritmerna fokusera på ord som definierar innebörden av textfrågan från konsumenten. Om du markerar rutan tas ”stopporden” bort från meningen vid inlärningen och slutpunkten. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Expandera sammandragningar – Engelska sammandragningar i utbildningsdata kan expanderas till det ursprungliga formuläret tillsammans med villkoren i den inkommande konsumentfrågan för större noggrannhet. Exempel: ”Don’t” utökas till ”Don’t”. Om den här kryssrutan är markerad expanderas sammandragningarna i inmatningsmeddelandena före bearbetning. Den här funktionen stöds för alla tre NLU-motorer.
- Stavningskontroll i inference – Textkorrigeringsbiblioteket identifierar och korrigerar felaktiga stavningar i texten före inference. Den här funktionen stöds endast för alla tre motorer om kryssrutan Stavningskontroll i slutpunkt är aktiverad.
- Ta bort specialtecken – specialtecken är de icke-alfanumeriska tecken som påverkar slutresultatet. Till exempel anses Wi-Fi och Wi-Fi annorlunda av NLU-motorn. Om den här kryssrutan är markerad tas specialtecknen i konsumentfrågan bort för att visa ett lämpligt svar. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Enhetsroller – anpassade enheter kan ha olika roller. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för RASA och Mindmeld.
- Enhetsersättning i inference – Enhetsvärden i utbildningsdata och inference ersätts med enhets-ID:n. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Prioritera platsfyllning – Platsfyllning prioriteras över avsiktsdetektering.
- Resultat lagrade per meddelande – antalet artiklar för vilka AI-agentens beräknade konfidensvärden visas under transaktionsinformation i sessioner.
  
  Antalet resultat som ska visas i avsnittet Algoritm på sessionsskärmen har nu begränsats till 5. De första n resultaten (1=<n=<5) finns tillgängliga i transkriberingsrapporter för skript av AI-agenter och i avsnittet ”Algoritmresultat” på fliken Transaktionsinformation i Sessioner.
- Wordform-expansion – Expandera utbildningsdata med ordformer som plural, verb och så vidare, tillsammans med synonymer som är inbäddade i data. Den här funktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Synonymer – synonymer är alternativa ord som används för att beteckna samma ord. Om den här kryssrutan är markerad genereras vanliga engelska synonymer för ord i utbildningsdata automatiskt för att känna igen konsumentfrågan. För ordet trädgård kan till exempel systemgenererade synonymer vara bakgård, bakgård och så vidare. Den här NLU-motorfunktionen stöds endast för Swiftmatch.
- Ordformer – Ordformer kan finnas i olika former, till exempel plural, adverb, adjektiv eller verb. Till exempel, för ordet "skapelse", kan ordformerna skapas, skapa, skapa, skapa, kreativt, kreativt, så vidare. Om den här kryssrutan är markerad skapas orden i frågan med alternativa ordformer och bearbetas för att ge konsumenterna ett lämpligt svar.
Utvecklare kan ställa in olika tröskelvärden för olika NLU-motorer för att fastställa den lägsta poäng som är acceptabel för att visa AI-agentens svar.
Klicka på Uppdatera för att ändra algoritmen i AI-agentens kropp.
Klicka på Träna. När AI-agenten har tränats med den valda utbildningsmotorn ändras kunskapsbasens status från Sparad till Utbildad.

Du kan endast utbilda AI-agenten med RASA och Mindmeld om alla artiklar har minst två yttranden.

Utbildning

När du har skapat alla artiklar kan du träna AI-agenten och få den live för att testa och distribuera den. För att träna AI-agenten med sin nuvarande kropp klickar du på Träna längst upp till höger. Detta bör ändra statusen till Utbildning.

När utbildningen är klar ändras statusen till Utbildad. Klicka på ikonen Uppdatera bredvid Utbildning för att hämta den aktuella utbildningsstatusen.

Nu kan du klicka på Gör live för att få den tränade kroppen live och testa den i delningsbara förhandsgranskningen eller på externa kanaler där AI-agenten distribueras.

Vektormodell

Du kan nu välja deras föredragna vektormodeller som en del av de avancerade motorinställningarna i Swiftmatch NLU-motorn. Det är möjligt att välja mellan två alternativ – vektorer på formulärnivå jämfört med artikelnivå. I vårt pågående arbete med att förbättra noggrannheten hos våra NLU-motorer, experimenterade vi med att använda vektorer på artikelnivå istället för den äldre modellen som använde vektorer på helhetsnivå. Vi fann att vektorer på artikelnivå förbättrar noggrannheten i de flesta fall. Observera att artikelnivåvektorer är det nya standardvärdet för vektorering för nya enspråkiga AI-agenter. Artikelnivåmatchningar för flerspråkiga AI-agenter stöds endast när den flerspråkiga modellen är Polymatch.

Du kan kontrollera informationen om vektormodellen som är tillgänglig vid tidpunkten för en slutsats i sessionens övriga info -avsnitt.

Konfigurera hanteringsinställningar

Innan du börjar

Skapa AI-agenten för skript.

1

Navigera till Inställningar > Hantering och konfigurera följande information:

Agentstatus – Aktivera med växling gör AI-agenten otillgänglig.
Inaktiverat meddelande – skriv ett meddelande till en inaktiverad agent. Meddelandet visas för de användare som försöker komma åt agenten.
Fallback-åtgärd – Välj det här alternativet för att vidta en lämplig åtgärd för inkommande meddelanden till agenten. Möjliga värden:
- Gör ingenting: Ingen åtgärd vidtas.
- Skicka till agent: Chatten överlämnas till en agent baserat på de inkommande meddelandena till AI-agenten.
Sessionshantering > Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen för att begära feedback från användare om användbarheten av alla svar från AI-agenter.
Stängningstid för session – tidsgränsen för sessionen (i minuter), varefter sessionen stängs automatiskt i scenariot med inaktivitet för användare.
Säkerhet – meddelandet om ansvarsfriskrivning för samtycke. Det här fältet är endast tillgängligt om du aktiverar alternativet Avancerat dataskydd. Det här alternativet har flyttats till backend. Om detta är sant kan du visa det här fältet.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara inställningarna.

Nästa steg

Lägg till språk i skriptet-AI-agenten.

Lägg till ett språk i skript-AI-agenten

Innan du börjar

Skapa AI-agenten för skript.

1	Navigera till fliken Inställningar > Språk .
2	Klicka på +Lägg till språk för att lägga till nya språk och välj språken i listrutan.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till språket.
4	Aktivera knappen under Åtgärd för att aktivera språket.
5	När du har lagt till ett språk kan du ställa in språket som standard. För muspekaren över språket klickar du på Gör standard. Du kan inte ta bort eller inaktivera ett standardspråk. Om du ändrar från ett befintligt standardspråk kan det också påverka artiklar, kurering, testning och förhandsgranskning av AI-agentens upplevelser.
6	Klicka på Spara ändringar.

Konfigurera överföringsinställningar

Innan du börjar

Skapa AI-agenten för skript.

1

Navigera till Inställningar > Överföring och konfigurera följande information:

Tillåt agentöverlämning – överför användaren till en agent när AI-agenten inte kan hantera sina frågor eller om de uttryckligen ber om det.
Aktivera överlämning vid fallback – Ett antal på varandra följande fallback-meddelanden i en session kan utlösa en agentöverlämning. Det här numret kan konfigureras i den angivna textrutan.
Aktivera överlämning vid delmatchning – Ett antal på varandra följande delmatchningar i en session kan utlösa överlämning. Det här numret kan konfigureras.
Aktivera överlämning för efterföljande meddelanden – Efterföljande upprepade meddelanden i en session kan utlösa överlämning av agenter. Antalet upprepningar som krävs för denna utlösare kan konfigureras.

2

Klicka på Spara ändringar för att spara överföringsinställningarna.

Nästa steg

Gå till avsnitten Hantering av skript för AI-agenter eller förhandsgranska din skript för AI-agent.

Förhandsgranska din skriptade AI-agent

Med Webex AI Agent Studio kan du förhandsgranska dina AI-agenter under utveckling och även efter utveckling. På så sätt kan du testa hur AI-agenterna fungerar och avgöra om önskade svar genereras som motsvarar respektive inmatningsfrågor. Du kan förhandsgranska din skriptade AI-agent på följande sätt.

AI-agentens instrumentpanel – håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa alternativet Förhandsgranska för AI-agenten. Klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenten.
AI-agentens sidhuvud – när du har angett redigeringsläget för en AI-agent genom att klicka på AI-agentkortet eller knappen Redigera på AI-agentkortet visas alternativet Förhandsgranskning alltid i sidhuvudavsnittet.
Minimerad widget – När en förhandsgranskning har startats och sedan minimerats skapas en widget för chatthuvudet längst ner till höger på sidan, vilket gör att du enkelt kan öppna förhandsgranskningsläget igen.

Utöver detta kan du kopiera länken för delbar förhandsgranskning inifrån en AI-agent. Klicka på ikonen Ellipser längst upp till höger på AI-agentkortet och klicka på Kopiera förhandsgranskningslänk. Du kan dela den här länken med andra användare av AI-agenten.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsgranskningswidgeten visas längst ner till höger på skärmen. Du kan tillhandahålla yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att se hur AI-agenten svarar och säkerställa att den fungerar som förväntat. AI-agentens förhandsgranskning har stöd för flera språk och kan automatiskt identifiera språket i uttalandena för att svara i enlighet med detta. Du kan även välja språk manuellt i förhandsgranskningen genom att klicka på språkväljaren och välja från listan med tillgängliga alternativ.

Du kan maximera förhandsgranskningswidgeten för en bättre vy. Du kan också ge konsumentinformation och initiera flera rum för att testa AI-agenten grundligt.

Delningsbar förhandsgranskningswidget

Med den delningsbara förhandsgranskningswidgeten kan du dela AI-agenten med intressenter och konsumenter på ett presenterbart sätt utan att behöva utveckla ett anpassat användargränssnitt för att ytbehandla AI-agenten. Som standard återger den kopierade förhandsgranskningslänken AI-agenten med ett telefonhölje. Du kan göra en snabb anpassning genom att ändra vissa parametrar i länken för förhandsgranskning. De två stora anpassningarna är:

Widgetfärg – genom att lägga till en brandColor -parameter i länken. Du kan definiera enkla färger med hjälp av färgnamn eller använda hexadecimala färgkoder.
Telefonhölje – genom att ändra värdet på en telefonhölje -parameter i länken. Detta är sant som standard och kan inaktiveras om det görs falskt

Exempellänk för förhandsgranskning med dessa parametrar: ?botunique_name=<yourbot_unique_name>&enterpriseunique_name=<yourenterprise_unique_name>&root=.&phoneCasing=true&brandColor=_4391DA

Vanliga hanteringsavsnitt för skript-AI-agenter

Följande avsnitt visas i den vänstra panelen på konfigurationssidan för AI-agenter:

Utbildning

När AI-agenter utvecklas och blir mer komplexa kan förändringar i deras logik eller Natural Language Understanding (NLU) ibland få oavsiktliga konsekvenser. För att säkerställa optimal prestanda och identifiera potentiella problem erbjuder AI-agentplattformen ett bekvämt ramverk för testning av ett-klick-bot. Du kan:

Skapa och kör enkelt en omfattande uppsättning testfall.
Definiera testmeddelanden och förväntade svar för olika scenarier.
Simulera komplexa interaktioner genom att skapa testfall med flera meddelanden.

Definiera tester

Du kan definiera tester med följande steg:

Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
Klicka på den skriptade AI-agenten som du har skapat på instrumentpanelen.
Klicka på Testning i den vänstra panelen. Som standard visas fliken Testfall .
Välj ett testfall och klicka på Kör valda tester.

Varje rad i tabellen representerar ett testfall med följande parametrar:

Tabell 1. Testärenden
Parameter	Beskrivning
Meddelande	Ett exempelmeddelande som representerar de typer av frågor och påståenden som du kan förvänta dig att användare ska skicka till din AI-agent.
Förväntat språk	Det språk på vilket användarna förväntas interagera med AI-agenten.
Förväntad artikel	Ange vilken artikel som ska visas som svar på ett visst användarmeddelande. För att hjälpa dig att hitta den mest relevanta artikeln har den här kolumnen en Smart automatisk komplettering. När du anger föreslår systemet matchande artiklar baserat på den text som har angetts hittills.
Återställ föregående sammanhang	Klicka på kryssrutan i den här kolumnen för att isolera testfall och se till att de körs oberoende av befintliga AI-agentkontext. När detta är aktiverat simuleras varje testfall i en ny session, vilket förhindrar störningar från tidigare interaktioner eller lagrade data.
Inkludera delträffar	Aktivera den här växlingsknappen om du vill att testfallen ska anses vara lyckade även om de förväntade artiklarna endast delvis matchar det faktiska svaret.
Importera från CSV	Importera testärenden från en kommaseparerad fil (CSV). I det här fallet skrivs alla befintliga testfall över.
Exportera till CSV	Exportera testärenden till en kommaseparerad fil (CSV).
Testa återuppringningar	Aktivera den här växlingsknappen för att simulera inkommande återuppringningar och testa flödets beteende utan att kräva faktiska inkommande samtal. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Återuppringningsflöde	Klicka på kryssrutan i den här kolumnen om du vill ange att en avsikt måste utlösa en återuppringning. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Återuppringningsmall för förväntad	Ange mallnyckeln som ska aktiveras när återuppringningen sker. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.
Tidsgräns för återuppringning (s)	Maximal tid (i sekunder) som AI-agenten väntar på ett svar med återuppringning innan återuppringningen anses ha löpt ut. En timeout på högst 20 sekunder tillåts. Det här alternativet är endast tillgängligt för skriptade AI-agenter som utför åtgärder.

Kör tester

På fliken Utförande klickar du på Kör valda tester för att starta en sekventiell körning av alla valda testfall.

Du kan även köra testfall från fliken Testfall .

.

När varje testfall är klart visar systemet sitt resultat bredvid motsvarande post. Om du vill avsluta ett testärende som körs klickar du på Avbryt körning i det övre högra hörnet på skärmen.

Om du vill visa testfall med specifika resultat klickar du på önskat resultat (till exempel Godkänt, Godkänt med delvis matchning, Misslyckades, Väntar) i sammanfattningsmenyfliken. Detta filtrerar listan med testfall så att endast de som matchar det valda resultatet visas.

Det sessions-ID som är kopplat till varje testfall visas i resultaten. På så sätt kan du snabbt korshänvisa testfall och visa transaktionsinformation. För att utföra detta väljer du alternativet Transaktionsinformation i kolumnen Åtgärder .

Utförningshistorik

På fliken Historik får du åtkomst till alla körda testfall.

Klicka på ikonen Hämta i kolumnen Åtgärder för att exportera de körda testdata som en CSV-fil för analys eller rapportering offline.
Granska de specifika motor- och algoritminställningar som används för varje testfall. Den här informationen hjälper utvecklare att optimera AI-agentens prestanda.
Om du vill visa de avancerade algoritmkonfigurationsinställningarna som används för en viss utbildningsmotor klickar du på ikonen Info bredvid utbildningsmotorns namn. Detta ger insikter om de parametrar och inställningar som påverkade AI-agentens beteende under testning.

Sessioner

Avsnittet Sessioner innehåller en omfattande förteckning över alla interaktioner mellan AI-agenter och kunder. Varje session innehåller en detaljerad historik över meddelanden som har utbytts. Du kan exportera sessionsdata som en CSV-fil för analys och granskning offline. Du kan använda dessa data för att undersöka meddelanden och sammanhang för specifika sessioner för att få insikter om användarinteraktioner och identifiera områden som behöver förbättras, förfina AI-agentens svar och förbättra den övergripande användarupplevelsen.

Den kan hantera stora datauppsättningar genom att visa resultat på sidor. Du kan använda avsnittet Förfina resultat för att filtrera och sortera sessioner baserat på olika kriterier. Varje rad i tabellen visar viktig sessionsinformation, inklusive:

Kanaler – den kanal där interaktionen inträffade (till exempel chatt, röst).
Sessions-ID – En unik identifierare för sessionen.
Konsument-ID – användarens unika identifierare.
Meddelanden – antalet meddelanden som har utbytts under sessionen.
Uppdaterat till – den tidpunkt då sessionen stängdes.
Metadata – ytterligare information om sessionen.
- Dölj testsessioner – Markera den här kryssrutan om du vill dölja testsessioner och visa endast listan över livesessioner.
- Agentöverlämning genomfördes – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de sessioner som lämnas över till en agent. Om agentöverföring sker visas hörlursikonen som anger att chatten ska överföras till en mänsklig agent.
- Fel inträffade – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de sessioner där ett fel inträffade.
- Nedröstade – Markera den här kryssrutan om du vill filtrera de nedröstade sessionerna.

Klicka på en rad för att komma åt den detaljerade vyn av en specifik session. Använd kryssrutor för att filtrera sessioner baserat på agentöverlämning, fel och nedröstningar. För att avkryptera sessioner krävs behörighet på användarnivå och avancerade inställningar för dataskydd. Klicka på Avkryptera innehåll för att visa sessionsinformationen.

Sessionsinformation om en viss session i Scripted AI-agenten för att svara på frågor

Vyn Sessionsinformation i en skriptad AI-agent för att svara på frågor ger en omfattande översikt över en specifik interaktion mellan en användare och AI-agenten.

Avsnittet Meddelanden :

Visar alla meddelanden som skickats av användaren under sessionen.
Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
Visar meddelandenas kronologiska ordning, vilket ger kontext för interaktionen.

Fliken Transaktionsinformation:

Visar de artiklar som identifierades som relevanta för kundens fråga, inklusive både exakta och partiella träffar.
Visar likhetspoäng som är associerade med varje identifierad artikel, vilket anger graden av relevans.
Visar resultaten av de underliggande algoritmer som används för att bearbeta kundens fråga och identifiera relevanta artiklar.
Visar antalet algoritmresultat beroende på inställningarna som konfigurerats på fliken Överföring och Inference .

Avsnittet Annan information i vyn Sessionsinformation ger ytterligare sammanhang och information om en specifik interaktion. Här är en uppdelning av informationen som visas:

Bearbetad fråga – Visar den förbearbetade versionen av kundens indata efter att den har bearbetats av AI-agentens NLU-pipeline (Natural Language Understanding).
Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning inträffade under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverföring via regler om en agentöverföring utlöstes av specifika regler.
Svarstyp – Anger typen av svar som genereras av AI-agenten, till exempel ett kodavsnitt eller ett villkorligt svar.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU-motor – identifierar den NLU-motor som används för att behandla kundens fråga (till exempel RASA, Switchmatch eller Mindmeld).
Tröskelvärden – visar minimitröskelvärdet och den partiella skillnaden mellan poäng som konfigurerats i inställningarna för Överföring och Inference . Dessa värden avgör när en fråga anses vara utanför räckvidden eller kräver agentintervention.
Avancerade loggar – innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-ID:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Sessionsinformation om en viss session i Scripted AI-agenten för att utföra åtgärder

Fliken Transaktionsinformation i Skriptad AI-agent för att utföra åtgärder ger en detaljerad uppdelning av en specifik interaktion och kategoriserar information i fyra avsnitt:

Avsnitt Identifierade avsikter :

Visar avsikterna som identifierades för kundens fråga.
Anger den konfidensnivå som är kopplad till varje identifierad avsikt.
Visar de ankomst- och avgångstider som är associerade med den identifierade avsikten. Klicka på spåret för att visa ytterligare information om dess värde och hur det extraherades från användarens fråga.

I avsnittet Identifierade enheter listas de enheter som har extraherats från kundens meddelande och är associerade med den aktiva konsumentavsikten. Dessa enheter representerar de viktigaste informationspunkterna som botten identifierade i användarens fråga.

Avsnittet Algoritmresultat ger insikter om de underliggande processerna som ledde till AI-agentens svar. Här är en uppdelning av informationen som visas:

Lista över avsikter – visar de identifierade avsikterna och deras motsvarande likhetspoäng.
Enhetslista– visar de enheter som har extraherats från användarens meddelande.

Annan information visar:

Agentöverlämning – Anger om en agentöverlämning inträffade under sessionen. Markera kryssrutan Agentöverföring via regler om en agentöverföring utlöstes av specifika regler.
Mallnyckel – Anger den mallnyckel som är kopplad till avsikten som utlöste AI-agentens svar.
Svarstyp – Anger typen av svar som genereras av AI-agenten, till exempel ett kodavsnitt eller ett villkorligt svar.
Svarsvillkor – Anger det specifika villkor eller den specifika regel som utlöste AI-agentens svar.
NLU-motor – identifierar den NLU-motor som används för att behandla kundens fråga (till exempel RASA, Switchmatch eller Mindmeld).
Tröskelvärden – visar minimitröskelvärdet och den partiella skillnaden mellan poäng som konfigurerats i inställningarna för Överföring och Inference . Dessa värden avgör när en fråga anses vara utanför räckvidden eller kräver agentintervention.
Avancerade loggar – innehåller en lista över felsökningsloggar som är kopplade till det specifika transaktions-ID:t. Avancerade loggar sparas vanligtvis i 180 dagar.

Du kan även hämta och visa transaktionsinformationen i JSON-format med hämtningsalternativet.

Fliken Metadata visar:

NLP-metadata – granska de förbehandlingssteg som tillämpas på kundens inmatning på fliken NLP .
Datastore och FinalDF – Få åtkomst till data relaterade till sessionen på flikarna Datastore och FinalDF för smarta bottar.
Sökfunktioner – använd den inbyggda sökfältet för att snabbt hitta specifika uttalanden i en konversation.

Historik

När du lägger till eller ändrar artiklar, avsikter eller enheter är det viktigt att omutbilda din skriptade AI-agent för att säkerställa att den är uppdaterad. Efter varje utbildningsmöte ska du noggrant testa din AI-agent för att kontrollera att den är korrekt och effektiv.

På sidan Historik kan du:

Visa utbildningshistorik – Spåra när en kropp tränades in och ändringarna som gjorts.
Jämför utbildningsmotorer – Granska utbildningsmotorer som används för olika iterationer och deras motsvarande utbildningstider.
Spåra ändringar – övervaka ändringar i inställningar, artiklar, svar, NLP och curation.
Återgå till tidigare versioner – återgå enkelt till en äldre utbildningsuppsättning vid behov.

Avsnittet Historik innehåller praktiska verktyg för att hantera dina kunskapsbasartiklar:

Aktivera artiklar – gör tidigare inaktiva artiklar live för att inkludera dem i AI-agentens svar.
Redigera artiklar – skapa en ny version av en befintlig artikel samtidigt som originalet bevaras som referens.
Förhandsgranska prestanda – Utvärdera AI-agentens prestanda med en specifik kunskapsbas med hjälp av funktionen Förhandsgranska .
Hämta artiklar – exportera dina kunskapsbasartiklar som en CSV-fil för analys eller referens offline.
Det här alternativet är tillgängligt för skript-AI-agenter endast för att svara på frågor.

Granska loggar

Avsnittet Granskningsloggar innehåller en detaljerad förteckning över ändringar som gjorts av din skriptade AI-agent under de senaste 35 dagarna. Så här får du åtkomst till granskningsloggar:

Navigera till instrumentpanelen och klicka på den AI-agent som du har skapat.
Klicka på fliken Historik för att visa AI-agentens historik.
Klicka på fliken Granska loggar för att se en detaljerad logg över ändringarna:
- Uppdaterad På – datum och tid ändringen gjordes.
- Uppdaterad av – användaren som gjorde ändringen.
- Fält – avsnittet av boten där ändringen inträffade (till exempel Inställningar, Artiklar, Svar).
- Beskrivning – Ytterligare information om ändringen.

Använd alternativen Uppdaterad av och Fältsökning för att snabbt hitta specifika granskningsloggposter.
Fliken Modellhistorik visar högst 10 enheter för varje AI-agent.

Läkning

Meddelanden läggs till i Curation-konsolen baserat på följande kriterier:

Reservmeddelanden – när AI-agenten inte förstår en användares meddelande och utlöser reservavsikten.
Standardreserv-avsikt – om den här växlingen är aktiverad skickas meddelanden som aktiverar standardreserv-avsikten till Curation-konsolen.

Detta kriterium gäller endast för skript-AI-agenter som utför åtgärder.
Nedröstade meddelanden – meddelanden som användare har nedröstat under förhandsgranskningar av AI-agenter.
Agentöverlämning – Meddelanden som resulterar i att en mänsklig agent överlämnar på grund av konfigurerade regler.
Från session – Meddelanden som flaggas av användare som inte får önskat svar från sessions- eller rumsdata.
Lågt förtroende – Meddelanden med en konfidensgrad som ligger inom det angivna tröskelvärdet för lågt förtroende.
Delvis matchning – meddelanden där AI-agenten inte definitivt kunde identifiera rätt avsikt eller svar.

Lös problem

Fliken Problem tillhandahåller en centraliserad plats för att granska och adressera meddelanden som har flaggats för återhämtning. Du kan göra följande:

Välj att lösa eller ignorera problem baserat på deras svårighetsgrad och relevans.
Granska användarens ursprungliga uttalande, AI-agentens svar och eventuella bifogade media.

Du kan visa hela innehållet i krypterade sessioner med alternativet Avkryptera innehåll om du har dekrypteringsåtkomst aktiverad.

Dekrypteringsåtkomst beviljas på användarnivå och kräver att Avancerat dataskydd är aktiverat i backend.

För att lösa ett problem kan du:

Länk till en befintlig artikel – om du vill ansluta ett problem till en befintlig artikel väljer du alternativet Länk och söker efter önskad artikel.
Skapa ny artikel – använd alternativet Lägg till i en ny artikel för att skapa en ny artikel direkt från Curation Console.
Ignorera problem – lös eller ignorera problem för att ta bort dem från Curation Console.

Det är inte tillåtet att länka till standardartiklar (välkomstmeddelande, reservmeddelande, delvis matchning).
För skripterade AI-agenter som utför åtgärder väljer du lämplig avsikt i listrutan och taggar relevanta enheter.
När du har gjort ändringar ska du omutbilda din AI-agent för att säkerställa att den nya kunskapen återspeglas i dess svar.
Lös eller ignorera flera problem samtidigt för effektiv hantering.

Fliken Åtgärdade ger en omfattande översikt över alla problem som har åtgärdats. Du kan visa en sammanfattning av varje åtgärdat problem, inklusive om problemet var länkat till en befintlig artikel, använt för att skapa en ny artikel/avsikt eller ignorerat. Om du stöter på oönskade svar som inte automatiskt hämtades av de befintliga reglerna kan du manuellt lägga till specifika uttalanden i Curation Console.

Lägga till problem från sessioner:

Identifiera uttalandet – leta upp det uttalande som utlöste det felaktiga svaret.
Kontrollera kurationsstatus – om problemet inte redan finns i kurationskonsolen visas växlingsknappen Kurationsstatus .
Växla flaggan – aktivera växlingsknappen Hjälpstatus för att lägga till uttalandet i Hjälpkonsolen för granskning och upplösning.

Om problemet redan finns i Curation Console ändras växlingens utseende i enlighet med detta för att ange dess status.

Visa dina skript-AI-prestanda med hjälp av analyser

Avsnittet Analys ger en grafisk representation av viktiga mätvärden för att utvärdera AI-agenters prestanda och effektivitet. Nyckelmätningarna är indelade i fyra avsnitt som visas som flikar. Dessa är: Översikt, svar, utbildning och botemedel.

På analysskärmen kan utvecklare välja den AI-agent som de vill se analysen för. De kan även anpassa analysvyn genom att välja vilken kanal de vill se data för, tillsammans med datumintervall och granularitet i data. Som standard visas analysdata för den senaste månaden för alla kanaler med daglig granularitet (varje dag är en punkt på x-axeln i diagrammen).

Översikt

Översikten innehåller viktiga mätvärden och diagram som ger en ögonblicksbild av den övergripande användningen och prestandan för AI-agenter för utvecklarna.

Välj den AI-agent som du har skapat på Instrumentpanelen.
Klicka på Analys i den vänstra navigeringsrutan. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

Sessioner och meddelanden

I det första avsnittet i översikten visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten:

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som lämnats över till mänskliga agenter.
Genomsnittligt antal sessioner
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Genomsnittligt antal meddelanden per dag

Detta följs av en grafisk representation av sessioner (staplad kolumn som representerar sessioner som hanteras av AI-agenten och överlämnade sessioner) och totala svar som skickats ut av AI-agenten.

Användare

Det andra avsnittet i översikten innehåller statistik om användare för AI-agenten. Den innehåller ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare. Detta följs av ett diagram som visar nya och återkommande användare för varje enhet beroende på vald granularitet.

Prestanda

I det tredje avsnittet finns statistik om tbe AI-agenters svar till användare. Här kan du se det totala antalet svar som skickats ut av AI-agenten och uppdelningen mellan svaren där AI-agenten:

Identifierat användarens avsikt.
Svarade med ett reservmeddelande.
Svarade med ett meddelande om delvis matchning.
Informerade användaren om en agentöverlämning.

Samma sak aggregeras i ett cirkeldiagram och ett områdesdiagram ger information baserat på vald granularitet.

Utbildning

Utbildningsavsnittet representerar ”hälsan” hos en AI-agentkropp. Det rekommenderas att utvecklare konfigurerar 20+ utbildningsuttalanden för varje avsikt/artikel i sina AI-agenter. I det här avsnittet visas alla artiklar/avsikter i en kropp som enskilda rektanglar där färgen och den relativa storleken på varje rektangel visar de utbildningsdata som artikeln/avsikten innehåller. Ju närmare en avsikt är vit, desto mer utbildningsdata behövs för att din AI-agent ska kunna bli bättre.

Svar

Det här avsnittet ger utvecklarna en detaljerad vy över vad användarna frågar om och hur ofta de frågar om det. Den ger en grafisk representation av de populäraste artiklarna för AI-agenter för att svara på frågor och svarsmallar för AI-agenter för att utföra åtgärder.

Läkning

Det här avsnittet ger en visuell sammanfattning av hur många kurationsproblem som har uppstått varje dag och hur många av dem som har lösts av AI-agenterna.

Integrera AI-agenter

Det här avsnittet beskriver hur du integrerar AI-agenter med både röst och digitala kanaler för att hantera kundkonversationer.

Integrera AI-agenter med röst- och digitala kanaler

När du har skapat och konfigurerat dina AI-agenter i plattformen Webex AI Agent Studio är nästa steg att integrera dem med röst- och digitala kanaler. Med den här integreringen kan AI-agenter hantera både röstbaserade och digitala konversationer med dina kunder, vilket ger en smidig och interaktiv användarupplevelse.

Mer information finns i artikeln Integrera AI-agenter med röst- och digitala kanaler.

Hantera rapporter från AI-agenter

I det här avsnittet beskrivs en översikt över AI-agentrapporter, rapporttyper, skapande av AI-agentrapporter och rapportleveranslägen.

Förstå rapporter om AI-agenter

Med rapportfunktionen kan du skapa eller schemalägga (regelbundet generera) specifika rapporter från de tillgängliga rapporttyperna och ta emot dem via tillgängliga leveranslägen. Dessa rapporter kan ge värdefull information om användarbeteende, användning, engagemang, produktegenskaper och så vidare. Du kan få önskad information levererad till deras e-post, SFTP-sökväg eller S3-bok. Du kan välja rapporttyp från en lista med förbyggda rapporter och även välja om du vill skapa en enstaka rapport direkt eller med jämna mellanrum.

När du öppnar rapportmenyn från den vänstra navigeringsrutan visas följande flikar:

Konfigurera – på den här fliken visas alla rapporter som för närvarande är aktiva och som genereras regelbundet. Följande information är tillgänglig för listan över rapporter:
- Aktiv – om en användare fortfarande prenumererar på rapporten.
- AI-agent – Namnet på den AI-agent som är kopplad till rapporten.
- Rapporttyp – den förbyggda rapporttypen som du prenumererar på.
- Frekvens – intervallet då du får rapporten.
- Senast genererad rapport – den senaste rapporten som skickades ut.
- Nästa schemalagda datum – nästa datum kommer rapporten att skickas ut.
Historik – på den här fliken visas all historikinformation för de rapporter som skickats fram till dess. Klicka på en rapport på den här sidan om du vill redigera konfigurationen av rapporter.

Du kan klicka på ikonen Hämta under kolumnen Åtgärder för att hämta dessa historikrapporter.

On-demand-rapporter som visas på fliken Historik är endast tillgängliga för nedladdning när rapportgenereringen har slutförts.

Skapa en rapport för AI-agenter

1	Logga in på plattformen Webex AI Agent Studio.
2	Klicka på Rapporter i den vänstra navigeringsraden.
3	Klicka på +Ny rapport.
4	Ange följande information för att skapa och konfigurera rapporten: AI-agent – namnet på den AI-agent som är kopplad till rapporten. Du kan visa alla AI-agenter för att svara på frågor och utföra uppgifter i det här programmet. Rapporttyp – den förbyggda rapporttypen som du vill prenumerera på. När du väljer AI-agenten för att svara på frågor visar AI-agentfältet tre olika typer av rapporter: Användnings- och beteendesammanfattning Meddelandeavskrift Problem med läkning Utdataformat – formatet där du vill att rapporten ska genereras och skickas till det konfigurerade leveransläget. Formaten som stöds är CSV och .xlsx. Välj ett av följande alternativ och relevanta inställningar för den typ av rapporter som du vill skapa: Generera nu – ange startdatum och slutdatum för en on-demand-rapport. Schemalagd rapport – schemalägg Frekvens, Tid, Tidszon och Startdatum för en rapport. När du har skapat den här rapporten kan du använda växlingsknappen Aktivera rapport i rapporten. Du kan aktivera eller inaktivera den här växlingen senare för att ta emot eller stoppa rapporten vid den schemalagda frekvensen. Leveransläge – se avsnittet Leveranslägen för mer information.

Rapporttyper för AI-agenter

Du kan välja från en lista med förbyggda rapporter baserat på vald typ av AI-agent. I det här avsnittet behandlas dessa rapporttyper, de tabeller som ingår i varje rapport och de kolumner som är tillgängliga i varje blad.

Rapporttyp av AI-agent för att besvara frågor

Det finns tre olika rapporttyper tillgängliga för en AI-agent för att svara på frågor i programmet. Med hjälp av olika rapporttyper kan du användas för att förstå sammanfattningen av AI-agentens användning, beteende, vad användare frågar efter och hur AI-agenten svarar på frågorna. Du kan även visa de meddelanden som slutade som problem i kurationen.

Användningsbeteende och sammanfattning

I det här avsnittet visas sammanfattningen av AI-agenten med hur ofta artiklar och kategorier anropas. Du kan visa sammanfattnings-, kategorier- och artikelinformation på en separat flik i rapporterna:

Tabell 1. Information om fliken Sammanfattning
Fält	Beskrivning
Namn på AI-agent	AI-agentens namn.
Totalt antal konversationer	Totalt antal konversationer/sessioner som hanteras av AI-agenten.
Konversationer med minst ett användarmeddelande	Konversationer eller sessioner där användare gav minst en inmatning.
Totalt antal mänskliga meddelanden	Meddelanden som skickas av slutanvändare till AI-agenten.
Totalt antal AI-agentsvar	Totalt antal meddelanden som skickats av AI-agenten till slutanvändare.
Totalt antal delträffar	Fall där det fanns en viss osäkerhet om användarens meddelande och AI-agenten svarade med flera avsikter som alternativ.
Konversationer har skickats till agent	Totalt antal konversationer som lämnats över till en mänsklig agent.
Totalt antal positiva röster	Totalt antal AI-agentsvar som fick en positiv röst av kunder.
Totalt antal nedröstningar	Totalt antal AI-agentsvar som nekades av kunder.

Tabell 2. Information om fliken Kategori
Fält	Beskrivning
Kategorinamn	Namnet på kategorin som konfigurerats i AI-agenten.
Konversationer för kategorin	Antalet konversationer eller sessioner där en artikel som tillhör denna kategori upptäcktes.
Totalt antal svar	Antal gånger en artikel som tillhör denna kategori upptäcktes.
Totalt antal positiva röster	Antalet gånger ett svar från denna kategori har röstats upp.
Totalt antal nedröstningar	Antalet gånger ett svar från denna kategori nekades.

Tabell 3. Information om fliken Artikel
Fält	Beskrivning
Artikelnamn	Namnet på artikeln (standardvariant) som har konfigurerats i AI-agenten.
Artikelkategori	Den kategori som denna avsikt tillhör.
Konversationer för artikeln	Antalet konversationer eller sessioner där den här artikeln upptäcktes.
Totalt antal svar	Antalet gånger den här artikeln upptäcktes.
Totalt antal positiva röster	Hur många gånger svaret på den här artikeln har fått en positiv röst.
Totalt antal nedröstningar	Antalet gånger svaret för den här artikeln nekas.

Hantera avskrifter

Visar konversationen mellan AI-agenten och kunden tillsammans med likhetspoäng. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpeln för meddelandet.
Sessions-ID	Den unika identifieraren för sessionen.
Konsument-id	Den unika identifieraren för slutanvändaren på AI-agenten.
Meddelandetyp	AI-agentmeddelandet eller det mänskliga meddelandet.
Meddelandetext	Innehållet i meddelandet.
Artikel	ID för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Kategori	Avsikten som upptäcktes av AI-agenten för kundens meddelande.
Bästa matchningsresultat	Likhetspoäng för den upptäckta avsikten.
Matchad artikel 1	Avsikten upptäcktes av den valda NLU-motorn.
Artikel 1-poäng	Poängen för avsikt som upptäckts.
Feedback	Användarfeedback om ett meddelande röstades upp eller ned.
Feedbackkommentar	Kommentarer som lämnas av användare när de nekar ett meddelande.

Problem med läkning

Visar de meddelanden som slutade i kuration som problem av olika anledningar. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för användarens session.
Konsument-id	Unik identifierare för slutanvändaren på AI-agenten.
Mänskligt meddelande	Innehållet i det mänskliga meddelandet.
Meddelande från AI-agent	Innehållet i meddelandet som AI-agenten svarade med.
Orsak till issue	Anledningen till att det här meddelandet slutar med läkning.
Artikel	ID för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Kategori	Avsikt upptäckt av AI-agenten för användarens meddelande.
Bästa matchningsresultat	Likhetspoäng för den upptäckta avsikten.
Matchad artikel 1	Avsikt upptäcktes av den valda NLU-motorn.
Artikel 1-poäng	Poäng för avsikt som upptäckts.

AI-agent för att utföra uppgifter rapporttyp

Det finns tre olika rapporttyper tillgängliga för en AI-agent för att utföra uppgiften i programmet för AI-agentbyggaren. Som utvecklare av AI-agenter kan du skapa olika rapporttyper. Dessa kan användas för att förstå sammanfattningen av AI-agentens användning, AI-agentens beteende, vad användare frågar och hur en AI-agent svarar på frågorna. Du kan även visa de meddelanden som slutade som problem i kurationen.

Användningsbeteende och sammanfattning

Visar sammanfattningen av konversationer tillsammans med avsikter och mallnycklar som utlöses. Fliken Sammanfattning visar följande information:

Tabell 4. Fliken Sammanfattning
Fält	Beskrivning
Namn på AI-agent	AI-agentens namn.
Totalt antal konversationer	Totalt antal konversationer eller sessioner som hanteras av AI-agenten.
Konversationer med minst ett användarmeddelande	Konversationer eller sessioner där användare gav minst en inmatning.
Totalt antal mänskliga meddelanden	Meddelanden som skickas av slutanvändare till AI-agenten.
Totalt antal AI-agentsvar	Totalt antal meddelanden som skickas av AI-agenten till slutanvändare.
Totalt antal delträffar	Fall där det fanns en viss osäkerhet om användarens meddelande och AI-agenten svarade med flera avsikter som alternativ.
Konversationer har skickats till agent	Totalt antal konversationer som lämnats över till en mänsklig agent
Totalt antal positiva röster	Totalt antal AI-agentsvar som fått en positiv röst av användare.
Totalt antal nedröstningar	Totalt antal AI-agentsvar som röstades ned av användare.

Du kan även visa avsiktsinformationen på fliken Avsikter i kalkylbladet:

Tabell 5. Fliken Avsikter
Fält	Beskrivning
Avsiktsnamn	Namnet på avsikten som konfigurerats i AI-agenten.
Konversationer för avsikten	Antal konversationer eller sessioner där denna avsikt anropades.
Totalt antal anropen	Antal gånger denna avsikt åberopades.
Totalt antal kompletteringar	Antal gånger alla slots samlades in och denna avsikt slutfördes.
Totalt antal positiva röster	Totalt antal svar för detta röstades upp för varje avsikt.
Totalt antal nedröstningar	Totalt antal svar för detta röstades ned för varje avsikt.

Rapporten har även mallinformation på hög nivå, till exempel:

Tabell 6. Mallinformation
Fält	Beskrivning
Mallnyckelnamn	Namnet på mallen som konfigurerats i AI-agenten.
Mallnyckelavsikt	Avsikter där den här mallnyckeln används.
Konversationer för mallnyckeln	Antal gånger som den här mallnyckeln skickades ut som ett svar.
Totalt antal svar	Antal gånger den här mallnyckeln skickades som ett svar.
Totalt antal positiva röster	Antal gånger svaret för den här mallen har röstats upp.
Totalt antal nedröstningar	Antal gånger som svaret för den här mallen nekades.

Avskrifter av meddelanden

Visar en kunds konversation med AI-agenten tillsammans med likhetspoäng. Du kan visa följande information i rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för användarens session.
Konsument-id	Unik identifierare för slutanvändaren i programmet.
Meddelandetyp	AI-agentmeddelande eller mänskligt meddelande.
Meddelandetext	Meddelandets innehåll.
Mallnyckel	ID för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Avsikt	Avsikt upptäckt av AI-agenten för kundens meddelande.
Bästa matchningsresultat	Likhetspoäng för den upptäckta avsikten.
Matchad avsikt 1	Avsikt upptäcktes av den valda NLU-motorn.
Poäng för avsikt 1	Poäng för avsikt som upptäckts.
Feedback	Användarfeedback om ett meddelande har röstats upp eller ned.
Feedbackkommentar	Kommentarer som lämnas av användare när de nekar ett meddelande.

Problem med läkning

Visar de meddelanden som slutade i kuration som problem av olika anledningar. Den här rapporten är endast relevant för skript-AI-agenter. Du kan visa följande information i den här rapporten:

Fält	Beskrivning
Tidsstämpel	Tidsstämpel för meddelandet.
Sessions-ID	Unik identifierare för kundens session.
Konsument-id	Unik identifierare för slutanvändaren i programmet.
Mänskligt meddelande	Innehållet i det mänskliga meddelandet.
Meddelande från AI-agent	Innehållet i meddelandet som AI-agenten svarade med.
Orsak till issue	Anledningen till att det här meddelandet slutar med läkning.
Mallnyckel	ID för svaret som skickas tillbaka av AI-agenten.
Avsikt	Avsikt upptäckt av AI-agenten för användarens meddelande.
Bästa matchningsresultat	Likhetspoäng för den upptäckta avsikten.
Matchad avsikt 1	Avsikt upptäcktes av den valda NLU-motorn.
Poäng för avsikt 1	Poäng för avsikt som upptäckts.

Leveranslägen för AI-agentrapport

I dagens datadrivna värld är en effektiv och säker leverans av rapporter från AI-agenter avgörande för välgrundat beslutsfattande och operativ spetskompetens. För att möta olika organisatoriska behov erbjuder vi flera leveranssätt för AI-agentrapporter, vilket garanterar flexibilitet, tillförlitlighet och säkerhet. Leveransalternativen inkluderar SFTP (Secure File Transfer Protocol), e-post och Amazon S3 Bucket. Varje läge är utformat för att uppfylla olika krav, oavsett om det är nödvändigt för hög säkerhet, enkel åtkomst eller skalbara lagringslösningar. Det här dokumentet beskriver funktionerna och fördelarna med varje leveranssätt och hjälper dig att välja det bästa alternativet för dina specifika behov.

sftp

Fält	Beskrivning
Skicka rapporter till en säker plats som schemalagd	Logga in detta för att skicka rapporterna till den säkra platsen vid den schemalagda tiden. Du kan bara ange följande information genom att aktivera den här växlingen.
IP-adress	Systemets IP-adress.
Användarnamn	Användarnamnet för att komma åt rapporterna.
Lösenord	Lösenordet för åtkomst till rapporterna.
Privat nyckel	Den privata nyckeln för att komma åt filerna.
Överföringssökväg	Sökvägen där filerna dirigeras i systemet.

E-post

Fält	Beskrivning
Schemalägg e-postmeddelanden för flera mottagare, separerade med semikolon (;)	Aktivera detta för att lägga till mottagare.
Mottagare	E-postadressen till alla mottagare som måste ta emot rapporterna vid angiven tid och frekvens.

S3-hållaren

Fält	Beskrivning
Ladda upp rapporter till en S3-hink enligt schema	Aktivera detta för att göra S3-fälten tillgängliga och dirigera rapporterna till den konfigurerade S3-avdelningen.
ID för AWS-åtkomstnyckel	Åtkomstnyckel-ID för åtkomst till AWS-tjänster och -resurser.
AWS-hemlig åtkomstnyckel	Hemlig åtkomstnyckel för åtkomst till AWS-tjänster och resurser.
Periodnamn	Namnet på hinken som rapporten dirigeras till.
Mappnamn	Namnet på mappen som skapas i S3-hinken.

Förstå AI-efterlevnad

Det här avsnittet hjälper dig att förstå AI-utveckling, datasekretess, säkerhet och säkerhet

AI-utveckling, dataintegritet, säkerhet och säkerhet

AI-produktutveckling

Alla AI-drivna funktioner på Cisco genomgår en AI-konsekvensbedömning mot våra Ansvariga AI-principer och följer den Ansvariga AI-ramen, utöver befintliga processer för säkerhet, integritet och mänskliga rättigheter genom design.

Sekretess och säkerhet

Cisco sparar inte kundinmatningsdata efter inferenceprocessen och 3:e partens modellleverantör, Microsoft, får inte åtkomst till, övervaka eller lagra Ciscos kunddata. Mer information om funktionspecifika datalagringspolicyer finns i Ciscos förtroendeportal.

Här följer listan över AI-transparensinformation för alla AI-funktioner:

Datakällor för utbildning och utvärdering

Ciscos 3:e partmodell leverantör, Microsoft, representerar att den inte kommer att använda kundinnehåll för att förbättra Azure OpenAI-modeller och att den inte lagrar eller lagrar Ciscos kunddata i Azure-infrastrukturen.

Säkerhet och etiska överväganden

Alla generativa AI-funktioner är benägna att felsöka, så Cisco prioriterar innehållssäkerhet för AI-funktioner genom att välja innehållsfiltrering, som tillhandahålls av Azure OpenAI.

Modellutvärdering och prestanda

Cisco prioriterar prestanda och noggrannhet hos AI Assistant genom att involvera människor i granskning, testning och kvalitetssäkring av den underliggande modellen.

Kom igång med Webex AI Agent Studio

Webex AI Agent Studio är en sofistikerad plattform som är utformad för att skapa, hantera och distribuera automatiserade AI-agenter för att uppfylla kundservice- och supportbehov. Med hjälp av artificiell intelligens ger AI-agenter automatiserad hjälp till kunder innan de interagerar med mänskliga agenter. Dessa agenter stöder röstinteraktioner med intonation, språkförståelse och kontextuell medvetenhet i konversationer. Dessutom hanterar AI-agenter sömlöst och informativt digitala kanalinteraktioner via text och onlinechatt. Kunderna drar nytta av en concierge-liknande upplevelse, får hjälp med frågor, informationshämtning och minimerar väntetider.

Viktiga fördelar för företag

Effektivitet & produktivitet
- Automatiserar repetitiva uppgifter, vilket frigör mänskliga anställda för strategiskt arbete.
- Ger tillgänglighet 24/7, hanterar högre volymer och förbättrar svarstiderna.
- Förbättrar noggrannheten i databehandling, analys och rapportering.
Kostnadsbesparingar
- Minskar arbetskostnaderna genom automatisering.
- Optimerar resursallokeringen för ökad effektivitet.
- Sänker driftskostnaderna genom att effektivisera processer och förebygga fel.
Förbättrat beslutsfattande
- Ger datadrivna insikter genom att analysera stora datamängder.
- Möjliggör prediktiv analys för att förutse framtida resultat.
- Förbättrar riskhanteringen genom identifiering och bedömning.
Förbättrad kundupplevelse
- Anpassar interaktioner baserat på kunddata.
- Erbjuder snabbare svarstider genom AI-drivna chatbots och virtuella assistenter.
- Ger 24/7 kundsupport.
Skalbarhet och flexibilitet
- Kan enkelt skalas upp eller ned för att uppfylla föränderliga affärsbehov.
- Lär sig och anpassar sig till nya situationer och information.
Konkurrensfördel
- Driver innovation och utveckling av nya produkter/tjänster.
- Ökar effektiviteten för en konkurrensfördel.
Medarbetarnas egenmakt
- Frigör mänsklig potential för mer kreativt och strategiskt arbete.
- Förbättrar samarbetet genom att tillhandahålla data, insikter och support.

Tabell 1. Tillgänglighet för Webex AI Agent
Kontaktcenterlösning	Typ av AI-agent
Webex Contact Center Webex Contact Center Enterprise (WxCCE) Unified CCE (UCCE) Förpackad CCE (PCCE)	Skriptad AI-agent Autonom AI-agent

Förstå AI-agenttyper och exempel

Följande tabell ger en glimt av AI-agenttyper och deras funktioner:

Tabell 2. AI-agenttyper och deras kapacitet
AI-agenttyp	Syfte	Hur ställer jag in?
Autonom	Autonoma agenter arbetar självständigt för att uppfylla de definierade målen, vilket minskar behovet av kontinuerlig mänsklig intervention. De fattar beslut baserat på tillgänglig information och fördefinierade åtgärder. De automatiserar tidskrävande eller repetitiva uppgifter. De får tillgång till och använder en kunskapsbas för att leverera informativa och korrekta svar på användarfrågor.	Konfigurera autonom AI-agent
Skript	Skriptade AI-agenter är programmerade att följa en uppsättning fördefinierade regler och instruktioner. De utför specifika uppgifter som är tydligt definierade och strukturerade. De svarar på frågor baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar.	Konfigurera skriptad AI-agent

Exempel

Både autonoma och skriptade AI-agenter gäller för olika användningsfall, beroende på de specifika kraven och önskade funktionerna. Några exempel är:

Kundtjänst – Både autonoma agenter och skriptade agenter kan ge kundsupport, med autonoma agenter som erbjuder mer flexibilitet och förståelse för naturligt språk.
Virtuella assistenter – Autonoma agenter är väl lämpade för virtuella assistentroller eftersom de kan hantera en mängd olika uppgifter och erbjuda mer personliga interaktioner.

Valet mellan autonoma och skriptade AI-agenter beror på uppgifternas komplexitet, den nivå av autonomi som krävs och tillgängligheten för träningsdata.

Förutsättningar

Webex Contact Center

Om en organisation inte har en aktiv provperiod eller prenumeration på ett kontaktcenter kan partner konfigurera en utvärderingsversion av ett kontaktcenter med funktionen Webex AI-agent. Mer information finns i artikeln Webex Contact Center Self-Service Utvärderingsversioner .
För att registrera sig för prenumeration måste kunderna köpa AI Agent-tillägget för Flex-3.0 Contact Center-licensen. Baserat på berättiganden etablerar Webex Contact Center AI Agent som en av sina tjänster för en organisation. Mer information om hur du etablerar Webex Contact Center finns i Komma igång med Webex Contact Center.

Webex Contact Center Enterprise och Contact Center Enterprise

Kontrollera att följande komponenter finns i version 15.0(1) ES202511 eller senare: Cisco Unified CVP, Cisco VVB och Cloud Connect.
För att registrera sig för prenumeration måste kunderna köpa AI Agent-tilläggstillägget för Webex AI Agent i Cisco Commerce Workspace (CCW). Se sidan Cisco Collaboration Flex Plan Contact Center Ordering Guide på https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/customer-collaboration/collab-flex-3-contact-center-og.html.

Aktivera hybridorganisationskonfigurationen, som integrerar både molnmiljöer och lokala miljöer med nödvändiga rättigheter. Beställningsprocessen omfattar att välja lämpliga AI-agentenheter under Collaboration Flex 3.0 Contact Center Offering. Digitala AI-agenter aktiveras också som en del av röstprenumerationsbeställningen. Berättigandet till röst-AI-agenten ger åtkomst till Webex AI Agent Studio, så att du kan utforma och skapa AI-agenter som är skräddarsydda för dina specifika användningsfallskrav.

Mer information om hur du konfigurerar AI-agenter finns i kapitlet Webex AI Agent i funktionsguiden för Cisco Unified Contact Center Enterprise på https://www.cisco.com/c/en/us/support/customer-collaboration/unified-contact-center-enterprise/products-feature-guides-list.html och funktionsguiden för Cisco Packaged Contact Center Enterprise på https://www.cisco.com/c/en/us/support/contact-center/packaged-contact-center-enterprise-15-0-1/model.html.

Användarroller och behörigheter

Det här avsnittet innehåller information om användarroller och behörigheter som krävs inom en organisation för åtkomst till AI Agent Studio-programmet:

Roll	Kundorganisation	Partnerorganisation	Alla andra organisationer
Fullständig administratör	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, inklusive hantering av transkriptåtkomst för andra användare	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner
Tjänstadministratör för kontaktcenter	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som transkriptioner
Etableringsadministratör	Ej tillämpligt	Fullständig åtkomst till AI Agent Studio förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt
Skrivskyddad administratör	Det går inte att komma åt tjänsten Webex Contact Center i Control Hub	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner
Arbetsledare	Skrivskyddad åtkomst till AI Agent Studio, förutom känslig information som transkriptioner	Ej tillämpligt	Ej tillämpligt

Fullständiga administratörer från kundorganisationen kan komma åt företagsprofilen. De använder detta för att hantera transkriptionsåtkomst för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till transkriptioner. Fullständiga administratörer måste uttryckligen bevilja denna åtkomst till användare i organisationen.

Hantera transkriptionsåtkomst

Som fullständig administratör kan du hantera transkriptionsåtkomst för användare i organisationen.

Starta AI Agent Studio.
Håll muspekaren över användarikonen längst ned till vänster i navigeringsmenyn och klicka på Företagsprofil.
Klicka på Teammates Tab om du vill visa en lista över befintliga lagmedlemmar.
Klicka på ikonen Ändra under kolumnen Åtgärder .
Aktivera växlingsknappen Dekryptera åtkomst för att ge användare åtkomst till transkriptioner.
Klicka på Ändra för att spara ändringarna.

Få åtkomst till Webex AI Agent Studio

Om du vill skapa AI-agenter måste du logga in på programmet Webex AI Agent Studio. Du kan logga in på följande sätt:

Logga in från Control Hub

Om du inte ser Webex AI Agent kontaktar du Cisco supporten för att aktivera motsvarande funktionsflagga.

Logga in i Control Hub.
Välj Tjänster > Kontaktcenter.
I navigeringsfönstret i Contact Center väljer du Customer experience > AI Agent .
Klicka på Webex AI-agent för att komma åt programmet.

Då öppnas programmet Webex AI Agent Studio i en annan webbläsare Tab och du är redo att konfigurera dina AI-agenter.

Röstförhandsgranskning för AI-agenter är endast tillgänglig när du öppnar Webex AI Agent Studio via Control Hub > Services > Contact Center, där röstkanalinteraktioner stöds.

Logga in från Webex Connect

Om du vill komma åt programmet Webex AI Agent Studio bör du ha åtkomst till Webex Connect.

Logga in på programmet Webex Connect med den klientorganisations-URL som angetts för ditt företag och dina autentiseringsuppgifter.
Som standard visas sidan Tjänster som en Home-sida.
eller
Logga in på Control Hub och välj Tjänster > Kontaktcenter. I navigeringsfönstret för kontaktcenter väljer du Klientinställningar > Digital. Välj Webex Connect. Sidan Tjänster visas som en Home sida.
 På menyn i appfältet i det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Webex AI Agent för att komma åt programmet.
Systemet öppnar Webex AI Agent Studio-programmet i en annan webbläsare Tab och du loggas automatiskt in på programmet.

Chattförhandsgranskning för AI-agenter är endast tillgänglig när Webex AI Agent Studio nås direkt via programmet Webex Connect, som stöder digitala kanaler som chatt.

Home sidlayout

Välkommen till programmet Webex AI Agent Studio. När du loggar in visas följande layout på sidan Home:

Navigeringsfält

Navigeringsfältet som visas till vänster ger tillgång till följande menyer:
- Instrumentpanel – Visar en lista över AI-agenter som användaren har åtkomst till, enligt företagsadministratörens beviljande.
- Kunskap – Visar den centrala kunskapsdatabasen eller kunskapsbasen, som fungerar som hjärnan där autonoma AI-agenter kan svara på kundfrågor.
- Hjälp – Ger åtkomst till användarhandboken för Webex AI Agent Studio i hjälpcentret för Webex.
- Logga ut – Gör att du kan logga ut från programmet Webex AI Agent Studio.
Användarprofil
På användarprofilmenyn kan du visa din profilinformation, växla mellan gränssnittsteman och logga ut från programmet. Om du vill ändra temat klickar du på Ändra tema och väljer önskat alternativ – Ljust, mörkt och System (standardtema). Det valda temat tillämpas direkt på alla sidor.

Sidan Företagsprofil innehåller information om AI-agentens klientorganisation.
- Overview Tab innehåller följande information:
  - Företagsidentifierare – inkluderar Webex organisations-ID, CPaaS-organisations-ID, prenumerations-ID för företaget. Detta är tillgängligt för företag med Webex Contact Center-integrering för motsvarande Webex Connect-klientorganisation.
  - Profilinställningar – Innehåller företagsnamn, unikt företagsnamn och logotypens webbadress.
  - Inställningar för global agent – Gör det möjligt att välja standardagent för röstkanal för hantering av reservscenarier.
  - Sammanfattning av datalagring – ger en sammanfattning av datalagringsperioderna för företaget.
- I Teammates Tab kan du visa och hantera listan över teammedlemmar som har åtkomst till programmet. Varje användare tilldelas en roll som avgör vilka åtgärder de kan utföra baserat på beviljade behörigheter.
  
  Fullständiga administratörer från kundorganisationen kan komma åt företagsprofilen. De använder detta för att hantera transkriptionsåtkomst för sig själva och andra användare i organisationen. Som standard har ingen användare åtkomst till transkriptioner. Fullständiga administratörer måste uttryckligen bevilja denna åtkomst till användare i organisationen.

Lär känna din instrumentpanel

På instrumentpanelen representeras AI-agenterna med kort. Varje kort visar grundläggande information, inklusive AI-agentens namn, senast uppdaterad av, senast uppdaterad och motorn som används för att träna agenten.

Uppgifter på AI-agentkort

Håll muspekaren över ett AI-agentkort för att visa följande alternativ:

Förhandsgranskning – Klicka på Förhandsgranska för att öppna widgeten för förhandsgranskning av AI-agenter.
Ellipsikon – Klicka på den här ikonen om du vill utföra följande uppgifter:
- Kopiera åtkomsttoken – Kopiera AI-agentens åtkomsttoken för att anropa agenten via API:er.
- Exportera – exportera AI-agentinformationen (i JSON-format) till den lokala mappen.
- Ta bort – Ta bort AI-agenten permanent från systemet.
- PIN – PIN AI-agenten till den första positionen på instrumentpanelen eller lossa för att flytta tillbaka den till sin tidigare position.

Skapa en ny AI-agent

Du kan skapa en ny AI-agent med hjälp av alternativet + Skapa agent längst upp till höger på instrumentpanelen. Du kan välja att använda en fördefinierad mall eller skapa en agent från grunden.

Information om hur du skapar skriptade och autonoma AI-agenter finns i följande avsnitt:

Skapa en autonom AI-agent
Skapa en skriptad AI-agent

Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilket inkluderar både skriptade och autonoma typer.

Importera AI-agent

Du kan importera en AI-agent i JSON-format från en lista över tillgängliga AI-agenter. Kontrollera först att du har exporterat AI-agenten i JSON-format till den lokala mappen. Följ dessa steg för att importera den:

Klicka på Importera agent.
Klicka på Ladda upp för att ladda upp AI-agentfilen (i JSON-format) som exporterats från plattformen.
I fältet Agentnamn anger du AI-agentnamnet.
(Valfritt) Redigera den systemgenererade unika identifieraren i system-ID :t.
Klicka på Importera.

Din AI-agent har nu importerats till Webex AI Agent Studio-plattformen och är tillgänglig på instrumentpanelen.

Sök nyckelord

Plattformen ger robusta sökfunktioner som hjälper dig att enkelt hitta och hantera AI-agenter. Du kan utföra nyckelordssökning med hjälp av agentnamnet. Ange agentnamnet eller en del av namnet i sökfältet. Systemet visar en lista över AI-agenter som matchar dina sökkriterier.

Filtrera efter agenttyp

Förutom nyckelordssökning kan du förfina sökresultaten genom att filtrera baserat på typen av AI-agent. Välj ett av agenttypfiltren i listrutan – Manus, Autonomt och Alla.

Hantera kunskapsbaser

En kunskapsbas är en central databas med information för LLM-drivna AI-agenter (Large Language Model). AI-agenterna använder avancerad AI- och maskininlärningsteknik för att förstå, bearbeta och generera människoliknande text. AI-motorn tränar AI-agenterna med hjälp av stora mängder data, så att de kan ge detaljerade och kontextuellt relevanta svar. I kunskapsbaser lagras de data som krävs för att autonoma AI-agenter ska fungera.

Skapa den kunskapsbas som krävs för de AI-agenter som du konfigurerar.

Skapa kunskapskälla för AI-agent

Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
Klicka på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret för att navigera till sidan Kunskap.

Du kan skapa och hantera kunskapsbaskällor från kunskapssidan. Kunskapskällor för autonoma AI-agenter kan vara filer, artiklar eller webbplatskällor. Om du lägger till källor för första gången visas följande paneler på sidan Kunskap:

Ladda upp filer: Välj det här alternativet för att ladda upp filer. Se avsnittet Ladda upp filer .
Skapa en artikel: Välj det här alternativet om du vill skapa en artikel. Se avsnittet Skapa artiklar .
Extrahera webbplats: Välj det här alternativet för att extrahera webbplatsinnehåll. Se avsnittet Extrahera webbplatser .

Klicka på önskad panel för att skapa lämplig kunskapsbaskälla. Du kan också använda den nedrullningsbara knappen Lägg till källa längst upp till höger på sidan om du vill lägga till kunskapsbaskällor. Välj filer, artiklar eller webbplatser efter behov.

När du har skapat kunskapsbaskällorna konfigurerar du kunskapsbasen för AI-agenterna.

Ladda upp filer

Du kan ladda upp filer som kunskapskällor för dina agenter. Filer kan vara PDF, .docx, .doc, .txt, .xlsx, .xls och .CSV.

1	Välj Lägg till källa > filer.
2	På sidan Ladda upp filer drar och släpper du filerna i kunskapsbasen. Du kan också klicka på Lägg till fil för att lägga till en fil. Håll filnamnet så beskrivande som möjligt. Filnamnet används som källnamn i kunskapsbasen. Viktiga överväganden: Du kan lägga till flera filer samtidigt. För varje klientorganisation gäller följande filöverföringsbegränsningar: Total lagringsgräns för alla filer kombinerat över flera KB: 2 GB. Maximalt antal filer: 100 filer per kB. Storleksgräns för enskilda filer: 10 MB. Filstorleksgräns för enskild text (.txt): 2 MB. PDF filstorleksgräns: Förutom filstorleksgränsen gäller också en gräns på 300 sidor per PDF. Filer med PDF och CSV stöder inte hyperlänkar. .docx, .xlsx och .xls stöder dock hyperlänkar. Tänk på följande riktlinjer när du laddar upp MS Excel-filer: Rubrikerna måste finnas på den första raden för att systemet ska kunna bearbeta rubrikraden korrekt. Systemet konsoliderar alla tabeller från ett enda Excel-ark till en enhetlig tabell. Rensa därför filen innan du laddar upp. Tomma celler i Excel-filer ersätts med NA. Om det tar för lång tid att bearbeta Excel-filen kan det bero på den stora mängden data i filen. Överväg att dela upp data över flera filer och ladda upp de enskilda filerna separat.
3	Klicka på Bearbeta filer för att bearbeta de överförda filerna. Klicka på Rensa lista för att rensa filerna. Du kan också välja att stänga och behålla bearbetningen. När du är klar kan du visa de bearbetade filerna i Bearbetade filer Tab. Ytterligare bearbetningsanmärkningar Den maximala väntetiden för bearbetning av en fil innan tidsgränsen överskrids är 2 timmar. Bildbehandlingsstöd är endast tillgängligt för PDF filer. Filen visas på sidan Källor.

Nästa steg

Öppna sidan med kunskapskällor:

Klicka på ikonen Redigera under Kontroller för att redigera filen.
Klicka på ikonen Ta bort under Kontroller för att ta bort källan.

Skapa artiklar

1	Välj Lägg till källa > Artiklar.
2	På sidan Skriv en artikel, under Källinformation , anger du källnamnet och anger en detaljerad beskrivning.
3	Skriv in den information som krävs i textredigeraren. Formatera texten med hjälp av formatalternativen efter behov. Viktiga överväganden: Du kan inte lägga till tabeller i dokument.
4	Klicka på Lägg till källa. Artikeln läggs till på sidan Källor.

Nästa steg

Öppna sidan med kunskapskällor:

Klicka på ikonen Redigera under Kontroller för att redigera filen.
Klicka på ikonen Ta bort under Kontroller för att ta bort källan.

Extrahera webbplats

Du kan lägga till kunskap till dina AI-agenter genom att extrahera information från webbplatser du äger. Webbplatsextrahering använder automatiserade genomsökningstekniker för att surfa på internet för att hitta och ladda ned relevant innehåll från webbsidor och omvandla det till kunskap som dina AI-agenter kan komma åt.

Genomsökningen börjar med den startadress som du anger. Baserat på djupet och sidgränserna navigerar sökrobotprogrammet från sidan Home, besöker webbplatserna och hämtar det innehåll som krävs baserat på webbadressmönster och underdomändefinitioner.

Hur identifierar Cisco Webex AI-agentens sökrobot sig själv?

Cisco Webex AI-agentens sökrobot identifierar sig med hjälp av User-Agent Header-mekanismen. Använd följande information för att konfigurera webbservern, WAF-, CDN- eller bothanteringssystemet så att sökroboten kan komma åt din webbplats när den är auktoriserad.

Varje HTTP-begäran från sökroboten innehåller ett anpassat User-Agent-huvud , som vanligtvis följer det här mönstret:

CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0 (+url/ai-agent-crawler-info; ask-aiagent@cisco.com)

Eller en webbläsarliknande sträng som innehåller sökrobotidentifieraren:

Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel MAC OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, som Gecko; kompatibel; CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0; + url / ai-agent-crawler-info; ask-aiagent@cisco.com) Chrome/145.0.0.0 Safari/537.36

Nyckelidentifierare för godkännandelista: CiscoWebexAIAgentCrawler/1.0

När du konfigurerar godkännandelistor eller robotidentifieringsregler använder du den här strängen (eller en prefixmatchning som "CiscoWebexAIAgentCrawler") för att identifiera sökroboten.

Skapa kunskapskälla för webb-URL

Innan du börjar

Innan du skapar en kunskapskälla för webbadresser bör du kontrollera att du har:

Tillgång till offentligt tillgängliga webbplatser som du äger.
En förståelse för webbplatsstrukturen som du vill genomsöka.

Du kan bara använda webbplatsextrahering med offentligt tillgänglig information som du har laglig rätt att komma åt och behandla. Använd inte den här funktionen med:

PCI-data (Payment Card Industry).
Personligt identifierbar information (PII).
Skyddad hälsoinformation (PHI).
All känslig, konfidentiell eller reglerad information.

Genom att använda den här funktionen samtycker du till att följa alla tillämpliga dataskyddslagar, sekretessbestämmelser och tredje parts rättigheter. Se ansvarsfriskrivningen innan du konfigurerar URL-källan.

1	Välj Lägg till källa > webbplatser. På sidan Extrahera webbplatser utför du konfigurationerna.
2	I KällinformationTab anger du källnamnet och en kort beskrivning av källan i fältet Beskrivning .
3	I avsnittet Källkonfiguration definierar du följande parametrar: Under källa: Start-URL: Ange webbadressen till webbsidan som du vill genomsöka och lägga till som källa. Filter: Använd följande växlingsalternativ för att definiera vad du behöver extrahera: Extrahera endast webbadresser som matchar specifik jokerteckensyntax: Använd webbadressmönster för att fokusera genomsökningen. Du kan lägga till upp till 10 mönster. Exempel: product– matchar och extraherar webbadresser som innehåller "product". hjälp – matchar och extraherar endast webbadresser som innehåller "hjälp". /blog/ - matchar och extraherar URL med /blog/ i sökvägen. Extrahera endast underdomäner till startwebbadressen: Om målinnehållet sträcker sig över flera underdomäner kan du ange upp till 10 underdomäner som ska inkluderas (till exempel support.example.com). Under Extrahera omfattning: Definiera omfattningen baserat på vilken systemet extraherar innehållet från webbsidorna. Djupgräns 0: Genomsöker bara startsidan eller målsidesadressen. 1: Genomsöker startsidan och alla sidor som är direkt länkade från den. 2: Genomsöker startsidan, direkt länkade sidor och sidor länkade från dessa. Sidbegränsning: Ange antalet sidor som du vill att systemet ska genomsöka. Du kan genomsöka upp till 250 sidor. Om du definierar djupgränsen som "0" kan du inte konfigurera sidbegränsning. Till exempel: Om sidgräns =100 och crawl_depth=1, och om bara 50 länkar är tillgängliga, returnerar sökroboten 50 sidor. Innehållsuteslutningar: Alla: Exkludera sidhuvuden, sidfot, navigeringselement och formulärelement. Nav: Exkludera navigeringselement. Sidfot: Exkludera sidfotselement. Formulär: Exkludera formulärelement. Schema för synkroniseringskörning: I det här avsnittet kan du konfigurera frekvensen för datasynkroniseringskällan. Du kan också välja att konfigurera hur ändringarna ska tillämpas på agenter. Synkroniseringsfrekvens: Standardalternativet som stöds för närvarande är Kör på begäran. Detta gör att du kan synkronisera webbsidor manuellt för de senaste ändringarna. Synkronisera innehållsändring: Välj att tillämpa ändringar automatiskt eller vänta med dem för godkännande. Tillämpa automatiskt ändringar på agenter eller kompetenser (standardalternativ). Vänta på ändringar för administratörsgodkännande innan du gör dem tillgängliga.
4	Klicka på Lägg till källa. Webbadressen läggs till på sidan Källor. Statusen visas som synkronisering. Systemet: Konverterar innehållet som extraheras från webbsidorna till ett strukturerat markdown-format. Extraherar huvudartikeln. Filtrerar navigering och reklaminnehåll enligt inställningarna. Tabeller och listor behåller sin struktur.

Nästa steg

Om du vill göra ändringar i URL-källan klickar du på ikonen Redigera under Kontroller. Om du vill ta bort källan klickar du på ikonen Ta bort .

Utlösa en manuell synkronisering

När du har skapat en webb-URL-kunskapskälla utför du en manuell synkronisering för att hålla informationen om kunskapskällan aktuell och uppdaterad.

1	Gå till kunskapsbassidan.
2	Bläddra till den post i webb-URL-kunskapskällelistan som krävs.
3	Klicka på ikonen Synkronisera nu under Kontroller. Du kan också klicka på ikonen Redigera för att öppna kunskapskällsidan för webbadressen. Klicka på Spara ändringar och synkronisera för att synkronisera innehållet med de senaste ändringarna på webbplatsen. Statusen visas som Synkronisering.
4	Om alternativet för godkännande av innehåll är aktiverat granskar du det extraherade innehållet innan det blir tillgängligt för dina AI-agenter.

Nästa steg

Synkronisera endast när du förväntar dig innehållsändringar.
Övervaka synkroniseringshistoriken för att identifiera optimal frekvens.
Tänk på påverkan på systemresurser.
Planera synkroniseringar under perioder med låg användning när det är möjligt.
Antal samtidiga synkroniseringar som tillåts: 1 webbplatssynkronisering/genomsökning tillåts åt gången i en kB. 3 webbplatssynkroniseringar/genomsökningar tillåts per organisation.

Godkänn innehåll efter granskning

Om godkännande av innehåll är aktiverat granskar du det extraherade innehållet innan det blir tillgängligt för dina AI-agenter.

1	När synkroniseringsstatusen visar Väntar på godkännande klickar du på Granska innehåll.
2	Förhandsgranska den extraherade informationen i strukturerat markdown-format.
3	Se en sammanfattning av ändringarna: Tillagt: Nytt innehåll som hittades under synkroniseringen. Ändrad: Befintligt innehåll som har ändrats. Borttaget: Innehåll som inte längre är tillgängligt på källwebbplatsen.

Nästa steg

Efter att ha granskat:

Klicka på Godkänn om du vill lägga till innehållet i kunskapsbasen direkt.
Klicka på Avböj för att ignorera innehållet. Avvisat innehåll ignoreras permanent.

Metodtips och begränsningar

Följ dessa riktlinjer för att få ut mesta möjliga värde från kunskapskällor för webbadresser samtidigt som efterlevnad och optimala prestanda säkerställs.

Strategi:

Planera genomsökningsstrategin i förväg.
Börja fokuserat och expandera sedan. Börja med smala krypningar för att förstå extraheringsresultaten.
Testa URL-mönster på små avsnitt först.
Välj rätt startadress:
- Bäst: Målsidor för specifika innehållsområden.
- Bra: Direktlänkar till innehållsavsnitt.
- Undvik: URL:er till startsidan som leder till blandade innehållstyper.
Använd webbadressmönster strategiskt. Efter den första genomsökningen:
- Granska kvaliteten på extraherat innehåll.
- Identifiera oönskade avsnitt som har inkluderats.
- Justera webbadressmönster eller uteslutningsinställningar.
- Kryp igen med förfinade inställningar, om det behövs.

Prestanda och effektivitet

Ställ in realistiska sidgränser baserat på dina behov.
Använd lämpligt genomsökningsdjup för dina innehållsmål.
Fokusera först på innehållsområden med högt värde.
Övervaka bearbetningstiderna och justera därefter.

Att tänka på

Stora genomsökningar förbrukar mer bearbetningstid.
Flera samtidiga genomsökningar kan påverka prestandan.
Lagringskraven ökar med innehållsvolymen.
Nätverksresurser delas mellan alla användare.

Begränsningar för innehållstyp

Främst utformad för HTML-innehåll.
En del interaktivt innehåll kanske inte fångas in.
Vissa webbplatser blockeras baserat på deras klassificering.

Efterlevnad och etisk genomsökning

Respektera webbplatsens policyer: Se till att du har behörighet att genomsöka och respektera hastighetsbegränsningar.
Dataansvar: Genomsök endast offentligt tillgängligt innehåll som du äger eller har behörighet att genomsöka.
Äganderätt till innehåll: Överväg konsekvenserna för immateriella rättigheter och behåll attribution där det behövs.

Få hjälp

Om du stöter på problem:

Granska synkroniseringshistoriken för felinformation.
Kontrollera att måladresserna är tillgängliga för allmänheten.
Kontrollera att webbadressmönstren matchar avsett innehåll.
Överväg att justera genomsökningsdjupet eller sidgränserna.
Kontakta supporten för ihållande tekniska problem.

Få tillgång till kunskapsbasen

Innan du börjar

Skapa den kunskapsbas som krävs för AI-agenten.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på ikonen Kunskap i det vänstra navigeringsfönstret. Kunskapsbaserna visas som kort på sidan Kunskap . Varje kort visar antalet källfiler som är associerade med den specifika kunskapsbasen.
3	Klicka på ett kort för att navigera till den specifika kunskapsbasen. Du kan se följande: Källor: Uppgifter om de källor som är kopplade till kunskapsbasen, till exempel: Källnamn Beskrivning Typ Skapad av Senast uppdaterad av Senast uppdaterad på Status Kontroller Används av: Information om AI-agenten som använder den specifika kunskapsbasen. Historia: Historik över aktiviteter på kunskapsbasen. Du kan också komma åt kunskapsbasen från Knowledge Tab på AI-agentkonfigurationssidan. Mer information finns i avsnittet Konfigurera kunskapsbasen . Du kan söka efter den kunskapsbas som krävs med hjälp av följande kriterier: Namn på kunskapsbasen. Typ av kunskapsbas. Kunskapsbaser som uppdateras mellan angivna datum. Kunskapsbaser som skapats mellan angivna datum. Klicka på Återställ alla om du vill återställa sökkriterierna.

Konfigurera autonom AI-agent

Autonoma AI-agenter arbetar oberoende utan direkt mänsklig inblandning. Autonoma agenter kan komma åt och använda ett kunskapslager för att ge informativa och korrekta svar på användarfrågor. Dessa agenter använder avancerade algoritmer och maskininlärningstekniker för att analysera data, lära av sin miljö och anpassa sina åtgärder för att uppnå specifika mål.

Du kan använda autonoma AI-agenter i olika scenarier, inklusive:

Ge kundsupport – svara på vanliga frågor, felsök problem och vägled kunder genom processer.
Erbjud teknisk hjälp – ge expertråd om specifika ämnen eller områden.
Natural Language Processing (NLP) - Förstå och svara på mänskligt språk på ett naturligt och konversationsmässigt sätt.
Beslutsfattande – Gör välgrundade val baserat på tillgänglig information och fördefinierade regler.
Automatisering – automatisera repetitiva eller tidskrävande uppgifter.

Skyddsräcken som konfigurerats i de autonoma AI-agenterna säkerställer att AI-agenten inte svarar med oetiskt och skadligt innehåll.

Skapa en autonom AI-agent

Innan du börjar

Se till att skapa kunskapsbasen för den autonoma AI-agenten. Mer information finns i Skapa kunskapsbas för AI-agent.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	På instrumentpanelen klickar du på +Skapa agent.
3	På skärmen Skapa en AI-agent väljer du Börja från början och klickar på Nästa. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen som `Autonom.` I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt. Mer information om mallarna finns i Använda AI-agentmallar.
4	Välj autonom agenttyp.
5	Ange följande obligatoriska uppgifter: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. Agentnamnet får vara högst 256 tecken. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj en av följande AI-motorer i listrutan som uppfyller dina kontaktcenterbehov: Webex AI Pro 1.0: Det här standardalternativet stöder AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter och levererar mänskliga konversationer. Webex AI Pro-US. 1.0: Levererar naturliga, människoliknande konversationer på engelska, skräddarsydda för amerikanska regionala accenter och lagstadgade krav. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Webex AI Pro-Europe 1.0: Levererar en lokaliserad upplevelse skräddarsydd för regionala accenter, vilket ger förbättrad användarupplevelse och efterlevnad av europeiska bestämmelser. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för EU-kunder. Ditt val av AI-motor avgör vilka konversationsinställningar – till exempel språk, röst, DTMF, fördröjningar och avbrott samt vokabulär – som är tillgängliga för att konfigurera din AI-agent. Eftersom varje motor erbjuder unika funktioner uppdateras konfigurationsalternativen som visas i Konversationer Tab dynamiskt baserat på ditt val. Mer information om AI-motorns funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter . Agentens mål – Ge en kort beskrivning av AI-agentens mål. Om du vill Insert ett exempel klickar du på Insert exempel. Se vad du ska göra och inte göra när du skriver mål för bästa praxis. Agentmål och instruktioner kan tillsammans ha en maximal längd på 5120 tecken.
6	Klicka på Skapa. Nu har du skapat den autonoma AI-agenten som nu är tillgänglig på instrumentpanelen . Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, som innehåller både skriptade och autonoma typer. Skapa inte en enda autonom AI-agent med ett komplext omfång. Skapa i stället flera AI-agenter med begränsat omfång. Använd alternativet för överföringsåtgärd för att överföra samtalet från en AI-agent till en annan. Mer information finns i avsnittet Skapa en anpassad överföringsåtgärd . I AI-agenthuvudet kan du utföra följande uppgifter: Förhandsvisning Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i Uppgifter på AI-agentkort. Du kan också importera fördefinierade AI-agenter. Mer information finns i Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera den autonoma AI-agenten.

Konfigurera autonom AI-agent

Följande avsnitt vägleder dig om hur du konfigurerar autonom AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera autonom AI-agentprofil
Lägga till åtgärder för autonom AI-agent
- Konfigurera platsfyllning
- Konfigurera uppfyllelse
Konfigurera kunskapsbas
Konfigurera konversationsinställningar

Uppdatera autonom AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Gå till Configurations > Profile Tab och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs. URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs. Tidszon – Välj tidszon för AI-agenten i listrutan. Standardtidszonen är Europa/London. AI-motor – Välj ett av följande alternativ i listrutan för att uppdatera AI-motorn: Webex AI Pro 1.0: Stöder AI-agenter i flerspråkiga kontaktcenter och levererar mänskliga konversationer. Webex AI Pro-US 1.0: Levererar naturliga, människoliknande konversationer på engelska, skräddarsydda för amerikanska regionala accenter och lagkrav. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Webex AI Pro-Europe 1.0: Levererar en lokaliserad upplevelse skräddarsydd för regionala accenter, vilket ger förbättrad användarupplevelse och efterlevnad av europeiska bestämmelser. Webex AI Pro-Europe 1.0 är endast tillgängligt för EU-kunder. Ditt val av AI-motor avgör vilka konversationsinställningar – till exempel språk, röst, DTMF, fördröjningar och avbrott samt vokabulär – som är tillgängliga för att konfigurera din AI-agent. Eftersom varje motor erbjuder unika funktioner uppdateras konfigurationsalternativen som visas i Konversationer Tab dynamiskt baserat på ditt val. Mer information om AI-motorns funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter . Välkomstmeddelande – Det standardvälkomstmeddelande som AI-agenten använder för att starta interaktionen. Uppdatera detta efter behov. Ange välkomstmeddelandet på önskat språk för AI-agenten. Det här meddelandet översätts inte automatiskt och visas eller spelas upp som konfigurerat, oavsett vilket språk som har konfigurerats för AI-agenten. Agentens mål – Redigera AI-agentens mål om det behövs. Se vad du ska göra och inte göra när du skriver mål för bästa praxis. Instruktioner – Ange anvisningarna för AI-agenten. Se Snabba tekniska tips när du skriver instruktioner. Agentmål och instruktioner kan tillsammans innehålla upp till 5120 tecken.
3	Klicka på Spara ändringar.
4	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i avsnittet Publicera din autonoma AI-agent .

Nästa steg

Lägg till nödvändiga åtgärder i AI-agenten.

Lägga till åtgärder för autonom AI-agent

Autonoma AI-agenter är utformade för att förstå användarnas avsikter och agera därefter. Tänk till exempel på en restaurang med behov av att automatisera matorderingången online. För att utföra uppgiften skapar du en autonom AI-agent som utför följande åtgärder:

Få nödvändig information från kunden.
Överför informationen till önskat flöde.
Leverera kundkravet.

Den autonoma AI-agenten arbetar med följande tre byggstenar:

Åtgärd – En uppgift som en AI-agent utför genom att förstå användarens avsikter och slutför genom att ansluta till externa system.
Entitet eller plats – Representerar ett steg i uppfyllandet av användarens avsikt. Slotfyllning innebär att ställa specifika frågor till kunden för att uppfylla kundens avsikt baserat på yttranden. Det är utlösaren för en AI-agent att börja utföra en åtgärd.
Uppfyllelse – Avgör hur AI-agenten slutför åtgärden genom att ansluta till externa system.

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Gå till Konfigurationer > Åtgärder Tab.

På sidan Åtgärder visas åtgärden Agentöverlämning . Agentöverlämningsåtgärden är aktiverad som standard så att AI-agenten kan eskalera konversationen till en mänsklig agent. Använd växlingsalternativet för att inaktivera det.

3

Klicka på +Lägg till åtgärder om du vill lägga till en ny åtgärd för en AI-agent.

Välj Bläddra bland åtgärder > Välj tillgänglig för MCP-klientkonfiguration.
Välj Skapa ny åtgärd > Uppfyllelse för att skapa en åtgärd för uppfyllelse.
Välj Skapa ny åtgärd > Överför om du vill skapa en anpassad överföringsåtgärd.

Du kan konfigurera högst 10 åtgärder för en AI-agent.

Mer information finns i följande avsnitt.

Konfigurera uppfyllelse

Du kan konfigurera uppfyllelseflöden för AI-agentåtgärder i Webex Connect flödesbyggaren. Mer information finns i Konfigurera uppfyllelseflöden för AI-agentåtgärder.

Som en del av PCI-efterlevnad stöder autonom AI-agent för närvarande inte uppfyllande som involverar betalkort eller kreditkort. All användarverifiering eller betalning som involverar ett betalkort eller kreditkort måste göras genom tredjepartsintegration.

1	På sidan Lägg till en ny åtgärd anger du följande information: Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel,Boka `biljetter`. Maxlängden på fältet Åtgärdsnamn är 64 tecken. Åtgärdsbeskrivning – Ge en kort beskrivning av den förväntade åtgärden. Se till att åtgärdsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maxlängden på åtgärdsbeskrivningen är 1024 tecken.
2	Konfigurera platser. Se Konfigurera platsfyllning för mer information.
3	Konfigurera uppfyllelse. I avsnittet Webex Connect Flow Builder Fulfillment konfigurerar du följande inställningar: Välj tjänst – Välj den tjänst som krävs och konfigureras på klientarbetsytan Webex Connect. AI Agent Studio Webex kan bara komma åt tjänster och flöden som konfigurerats på arbetsytan på klientnivå. Välj ett flöde – Välj den tjänst som krävs som konfigureras på klientarbetsytan Webex Connect.
4	Klicka på Lägg till för att slutföra konfigurationen.

Nästa steg

Konfigurera kunskapsbasen.

Konfigurera platsfyllning

Platsfyllning innebär att du lägger till de indataenheter som krävs för AI-motorn. I avsnittet Platsfyllning på sidan Åtgärder lägger du till indataentiteterna:

Du kan lägga till entiteterna en i taget i tabellformat. Mer information finns i Lägga till indataentiteter i tabellformat.
Du kan också använda JSON-filen och definiera entiteterna. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat .

Lägga till indataenheter i tabellformat

1	Om du vill lägga till en indataentitet klickar du på +Ny indataentitet.
2	På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Entitetsnamn – Ange namnet på indataenheten. Enhetsnamnet får vara högst 256 tecken. Enhetstyp – Välj datatyp för enheten. Entitetsbeskrivning – ge en kort beskrivning av enheten. Se till att enhetsbeskrivningen är tydlig och korrekt. Maxlängden på entitetsbeskrivningen får vara 512 tecken. Exempel på entiteter – ange ett exempel för enheten. Klicka på +Lägg till om du vill lägga till fler exempel. Markera kryssrutan Obligatorisk om du vill göra entiteten obligatorisk.
3	Klicka på Lägg till för att lägga till indataentiteten. Du kan lägga till så många indataentiteter som du behöver.
4	Klicka på Lägg till för att lägga till åtgärden i AI-agenten.
5	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent. När du har lagt till åtgärden använder du alternativet Kontroller för att redigera eller ta bort entiteterna.

Lägga till entiteter med hjälp av en JSON-redigerare

Om du vill lägga till en indataentitet i JSON klickar du på Använd JSON i stället.
Ange indataparameterschemat i JSON-format.
Klicka på Lägg till.

Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Parameterstruktur för indata

Ingångsparametrarna måste följa följande struktur:

type – datatyp för parameterobjektet. Detta är alltid "objekt" för att beteckna att parametrarna är strukturerade som ett objekt.

properties – Ett objekt där varje nyckel representerar en parameter och dess associerade metadata.

required – En matris med strängar med namnen på parametrar som är obligatoriska.

Egenskaper Objekt

Varje nyckel i egenskapsobjektet representerar en indataenhet/parameter och innehåller ett annat objekt med metadata om den parametern. Metadata ska alltid innehålla följande nyckelord:

type – parameterns datatyp. De tillåtna typerna är:
- string – Textdata.
- heltal – numeriska data utan decimaler.
- tal – numeriska data som kan innehålla decimaler.
- booleskt – Sant/falskt-värden.
- array – En lista med objekt som vanligtvis är av samma typ.
- object – En komplex datastruktur med kapslade egenskaper.
beskrivning – En kort förklaring av vad enheten representerar. Detta hjälper AI-motorn att förstå syftet med och användningen av parametern. En beskrivning som är kortfattad och överensstämmer med agentens instruktioner och åtgärdsbeskrivning är bra för bättre noggrannhet.
Validering verkställs endast av plattformen för "typ". "Beskrivning" tillämpas inte för alla entiteter, men vi rekommenderar starkt att den läggs till. Andra användbara nyckelord för entitetsmetadata är:
- enum – I uppräkningsfältet visas möjliga värden för en parameter. Detta är användbart för parametrar som endast ska acceptera en begränsad uppsättning värden. Utvecklare kan definiera anpassade listor med värden som en parameter ska acceptera för att använda detta.
- pattern – Använd mönsterfältet med strängtyper för att ange ett reguljärt uttryck som strängen måste matcha. Detta är användbart för validering av specifika format, till exempel telefonnummer, postnummer eller anpassade identifierare.
- exempel – I fältet exempel finns ett eller flera exempel på giltiga värden för parametern. Detta hjälper AI-motorn att förstå vilken typ av data den behöver och kan vara särskilt användbar för tolkning och validering.

Det finns andra nyckelord som kan göra enhetsdefinitionen mer exakt och robust. Mer information finns i En rundtur i JSON-schemat.

Exempel

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord:

Följande exempel innehåller olika typer av entiteter och nyckelord: { "type": "object", "properties": { "username": { "type": "string", "description": "Det unika användarnamnet för kontot.", "minLength": 3, "maxLength": 20 }, "password": { "type": "string", "description": "Lösenordet för kontot.", "minLength": 8, "format": "password" }, "email": { "type": "string", "description": "E-postadressen för kontot.", "pattern": "\\w+([-+.']\\w+)*@\\w+([-.]\\w+)*\\.\\w+([-.]\\w+)*" }, "födelsedatum": { "type": "string", "description": "Användarens födelsedatum.", "examples": ["mm/dd/YYYY"] }, "preferences": { "type": "object", "description": "User preferences settings.", "properties": { "newsletter": { "type": "boolean", "description": "Om användaren vill få nyhetsbrev.", "default": true }, "notifications": { "type": "string", "description": "Preferred notification method.", "enum": ["email", "SMS", "push"] } } }, "roles": { "type": "array", "description": "Lista över roller som tilldelats användaren.", "items": { "type": "string", "enum": ["user", "admin", "moderator"] } } }, "required": ["användarnamn", "lösenord", "e-post"] }

Det här exemplet innehåller följande entiteter:

username – En strängtyp med begränsning för minsta och högsta längd.
password – En strängtyp med en minsta längd och ett visst format (lösenordet anger att säker hantering krävs).
e-post – en strängtyp med ett regex-mönster för att säkerställa att det är en giltig e-postadress.
födelsedatum – En strängtyp med exempel som anger datumets format.
preferences – En objekttyp med kapslade egenskaper (nyhetsbrev och meddelanden), inklusive en boolesk med ett standardvärde och en sträng med specifika tillåtna värden (enum).
roles – En matristyp där varje objekt är en sträng som är begränsad till specifika värden (enum).

Användarnamn, lösenord och e-postadress är obligatoriska enligt definitionen i matrisen "obligatoriskt".

I det här exemplet har entiteterna beskrivande namn, tydliga beskrivningar och följer en konsekvent struktur och namngivningskonvention. Följ dessa metodtips för att skapa väldefinierade entiteter som är enkla för AI-motorn att tolka och tillämpa.

Det här schemat resulterar i att JSON-format skickas för att ansluta AI Agent-startnoden som ser ut så här:

{ "användarnamn":"användarnamn-exempel", "lösenord":"lösenord-exempel", "e-post":"fake@example.com", "inställningar": { "nyhetsbrev":true, "meddelanden":"e-post, SMS" }, "roller":"användare" }

Webex Connect kanske inte får in inställningar och roller i vissa situationer eftersom de inte har angetts som obligatoriska i schemat.

Konfigurera MCP-klientåtgärd

MCP-klientfunktionen (Model Context Protocol) gör det möjligt för autonoma AI-agenter att ansluta direkt till verktyg och tjänster från tredje part utan att kräva specialbyggda API-integreringar. Detta effektiviserar hur agenter hämtar data och utför åtgärder under live-kundkonversationer.

Genom att konfigurera en MCP-klient kan dina AI-agenter:

Anropa automatiskt verktyg från tredje part under livekonversationer.
Hämta realtidsdata från externa system.
Utför åtgärder utan mänsklig inblandning.

Innan du börjar

Innan du konfigurerar MCP-åtgärden i Webex AI Agent Studio måste du:

Ha MCP-serverns URL, autentiseringstyp och autentiseringsuppgifter för de verktyg från tredje part som du vill ansluta.
Registrera MCP-appar på utvecklarportalen för Webex. Mer information finns i avsnittet Registrera agentappen i utvecklarportalen.
Auktorisera verktyget i Control Hub för din organisation. Mer information finns i avsnittet Etablera på Control Hub i utvecklarportalen.

MCP-åtgärder är skrivskyddade när de har skapats. Om du behöver ändra åtgärdsinställningarna måste du skapa en ny åtgärd.

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Välj den AI-agent som du vill konfigurera MCP-åtgärden för. Du kan också skapa en ny autonom AI-agent. Mer information finns i avsnittet Skapa en autonom AI-agent .
3	Navigera till Åtgärder Tab. Klicka på +Lägg till åtgärder.
4	I popup-fönstret Lägg till åtgärder , under Bläddra bland åtgärder , väljer du Välj tillgänglig Då visas alla tillgängliga MCP-verktyg med providernamn och MCP-etikett.
5	Välj det MCP-verktyg du vill lägga till. Du kan lägga till flera MCP-verktyg när som helst. Klicka på Lägg till. Agenten har stöd för ett maximalt antal åtgärder som definieras i organisationens konfiguration.

Nästa steg

När ett MCP-verktyg har lagts till fyller systemet automatiskt i följande information från MCP-serverdefinitionen:

Åtgärdsnamn (namn på MCP-verktyg)
Beskrivning
Indataenheter (obligatoriska fält och datatyper)

Om du behöver ändra någon av dessa uppgifter måste du uppdatera MCP-serverdefinitionen i registrerings- eller etableringsfasen. Ändringar synkroniseras automatiskt till AI Agent Studio via aviseringar.

Kontrollera MCP-verktygets status

När du har lagt till en MCP-åtgärd verifierar du dess status i åtgärdslistan:

Verktygets namn, beskrivning och serverinformation
Inmatningsparametrar som skickas till verktyget
Utdata som returneras av verktyget
Körningstillstånd (lyckat eller misslyckat)
Svarstid (i millisekunder)
Servernamn och ID
Transaktion ID

Begränsningar

Var medveten om följande begränsningar:

Åtkomstkontroll på gruppnivå stöds inte. MCP-verktygsåtkomst hanteras endast på organisationsnivå.
MCP-åtgärder är skrivskyddade när de har skapats i AI Agent Studio. Om du vill uppdatera en åtgärd skapar du en ny.
Maximalt antal åtgärder per agent definieras av organisationens konfiguration. Kontakta administratören om du vill ha mer information.

Skapa en anpassad överföringsåtgärd

Den anpassade överföringsfunktionen gör det möjligt att överföra samtal från en AI-agent till en annan AI-agent eller till en mänsklig agent för att säkerställa en sömlös kundupplevelse. I stället för att skapa en enda komplex agent kan du skapa flera mini-AI-agenter som hanterar olika uppgifter. Du kan sedan använda alternativet för anpassad överföringsåtgärd för att överföra samtalet till en annan AI-agent eller mänsklig agent, vilket förbättrar agenternas effektivitet.

Funktionen för anpassade överföringsåtgärder är för närvarande i betaversion.

Innan du börjar

Skapa de autonoma AI-agenter som krävs för att överföra samtal.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Gå till Konfigurationer > Åtgärder Tab.
3	Klicka på listrutan Skapa ny .
4	På sidan Skapa en överföringsåtgärd anger du följande information: I avsnittet Allmän information anger du följande information: Åtgärdsnamn – Ange namnet på åtgärden. Till exempel FavoritdestinationHandover Överföringsvillkor – Beskriv villkoret för överföringen. Om kunden till exempel anger sin favoritdestination överför du samtalet till en annan agent. Välj ett av följande alternativ i rutan Välj hur du vill tilldela en agent: Välj en AI-agent Ange anpassad logik för att tilldela en människa eller AI-agent. Klicka på +Ny inmatningsenhet. På sidan Lägg till en ny indataentitet anger du följande information: Enhetens namn Typ av enhet Beskrivning av enhet Exempel på entiteter Klicka på Lägg till.

Nästa steg

Den anpassade överföringsåtgärden visas på sidan Åtgärder.

Konfigurera kunskapsbas

Innan du börjar

Skapa en autonom AI-agent.

1	På sidan Dashboard klickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	Navigera till Konfigurationer > Kunskap Tab.
3	Välj den kunskapsbas som krävs i listrutan. Vi rekommenderar starkt att du väljer en kunskapsbas som använder samma språk som din AI-agent för optimala prestanda. Om du vill navigera till den valda kunskapsbasen väljer du Hantera kunskapsbas i listrutan. Om du vill koppla bort kunskapsbasen från AI-agenten väljer du Ingen i listrutan. Om du vill skapa en ny kunskapsbas väljer du +Lägg till ny i listrutan. Mer information finns i Skapa kunskapsbas för AI-agent. När du har mappat en kunskapsbas till en AI-agent kan du inte associera samma kunskapsbas med en annan AI-agent.
4	Klicka på Spara ändringar.
5	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent.

Konfigurera konversationsinställningar

I det här avsnittet beskrivs hur du konfigurerar AI-agentens språk och röst, väljer en svarsstil, lägger till anpassade ord för igenkänning och hanterar hur AI-agenten hanterar pauser eller avbrott under konversationer.

Innan du börjar

Kontrollera att du är inloggad i Webex AI Agent Studio.
Kontrollera att du har skapat den autonoma AI-agenten.

1	På sidan Dashboard klickar du på den AI-agent som du har skapat.
2	På konfigurationssidan för AI-agenten navigerar du till Configuration > Conversation Tab.
3	Konfigurera inställningarna för språk- och svarsformat : Språk: Konfigurera önskat språkalternativ baserat på den valda AI-motorn för AI-agenten (när du skapar agenten eller uppdaterar AI-agentprofilen): För Webex AI Pro 1.0-motorn är standardspråket inställt på `engelska`. Välj önskat språk i listrutan. En lista över språk som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds. För Webex AI Pro-US 1.0-motor är engelska det enda språket som stöds som standard. Webex AI Pro-US 1.0 är endast tillgängligt för amerikanska kunder. Svarsstil: Välj önskad svarsstil för hur AI-agenten svarar kunder. Aktiva - snabba bekräftelser före ett substantiellt svar: Ger snabba bekräftelser innan du ger ett fullständigt svar. Det betyder att agenten först säger något som "Jag förstår ditt svar" eller "Jag förstår", vilket hjälper till att försäkra kunden om att deras input mottogs innan han går vidare till ett detaljerat svar. Direkt – liten fördröjning, returnerar bara substanssvaret: Agenten väntar en stund och svarar sedan med endast substanssvaret, utan någon inledande bekräftelse. Markera kryssrutan Inkludera avvikelser om du vill lägga till fyllmedel som "umm" eller "liknande" för att få agenten att låta mer mänsklig och relaterbar.
4	Konfigurera inställningarna för röstkanalen : Röst: Välj önskad röst för AI-agenten i listrutan Välj röst , baserat på vald AI-motor och konfigurerat språk. En lista över röster som stöds finns i artikeln Språk och röster som stöds. För Webex AI Pro 1.0-motorn är `standardrösten för engelska en-US-Jennifer`. Om du vill använda ett annat språk eller en annan röst väljer du önskat språk i föregående steg. De tillgängliga rösterna för det språket visas sedan i listrutan. För Webex AI Pro-US 1.0-motorn är `standardrösten för engelska en-US-Jess`. För närvarande kan du bara byta till andra engelska röster. Uppläsningshastighet: Ange det numeriska värdet för att öka eller minska hastigheten/hastigheten för talutmatning. Giltiga värden är mellan 0,7 och 1,2, med standardvärdet 1,0 för normal hastighet. Den här inställningen åsidosätter talhastigheten som konfigurerats i flödesdesignern. Extrema värden nära den lägsta eller högsta talhastigheten kan påverka kvaliteten på det genererade talet.
5	Konfigurera anpassad vokabulär. Ange ord eller fraser avgränsade med kommatecken (upp till 100 ord eller fraser). Genom att lägga till ett anpassat ordförråd kan AI-agenten bättre känna igen och svara på specifika termer, namn eller branschspecifika språk som är relevanta för ditt användningsfall.
6	Konfigurera inställningarna för fördröjningar och avbrott: Växla alternativet Tillåt kunden att avbryta för att aktivera eller inaktivera kunder som talar över agenten. Om du aktiverar det här alternativet kan uppringare avbryta agenten utan att vänta på en paus. Justera skjutreglaget Känslighet för slut på tal för att ställa in hur snabbt agenten svarar när uppringaren slutar prata. Giltiga värden är 500 ms (aggressiv) till 2000 ms (avslappnad) med standardvärdet 500 ms (aggressiv). Ange tidsgränsen för uppfyllelse (i sekunder) om du vill ange en tidsgräns för utförandet av uppgiften och stoppa uppgiften med våld. Giltiga värden är mellan 10 och 30 sekunder med standardvärdet 30. Ange timeout # TURN (i millisekunder) för att ange hur länge systemet ska vänta innan det kontrollerar om kunden har pratat färdigt. Giltiga värden är 750 och 3000 millisekunder med standardvärdet 1500. Ange timeout för ingen inmatning (i sekunder) för att ställa in maximal väntetid på kundindata innan systemet antar att kunden inte svarar. Giltiga värden är mellan 10 och 30 med standardvärdet 10.
7	Konfigurera inställningarna DTMF : Ange tidsgränsen mellan två siffror (i sekunder). Detta anger hur länge AI-agenten väntar på nästa DTMF-indata från kunden innan han fortsätter med konversationsflödet. Standardvärdet är 5 sekunder. Värdet kan variera från 2 till 10 sekunder. Ange avslutningstecknet som kunden kan använda för att indikera slutet på DTMF-indata. Avslutningstecknet kan vara antingen #eller . Ange Maxlängd* (i tecken) för att ställa in maximal tillåten längd för DTMF indata från kunder. Standardvärdet är 16 tecken. Värdet kan vara mellan 8 och 32 tecken.
8	Klicka på Spara ändringar. Du kan förhandsgranska konversationsupplevelsen innan du publicerar ändringarna, och samma konversationsinställningar gäller för röstförhandsgranskningen.
9	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten. Mer information finns i Publicera din autonoma AI-agent.

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Du kan förhandsgranska de autonoma AI-agenterna när du skapar AI-agenten, när du redigerar och efter distributionen av agenten.

Du kan öppna förhandsgranskningen från:

Instrumentpanel för AI-agenter – När du hovrar över ett AI-agentkort blir alternativet Förhandsgranskning för AI-agenten synligt. Klicka här om du vill öppna förhandsgranskningen av AI-agenten.
AI-agentrubrik – Klicka på AI-agentkortet för att öppna AI-agenten. Alternativet Förhandsgranskning är alltid synligt i rubrikavsnittet.
Minimerad widget – När du har startat förhandsgranskningen och minimerat den visas en chatthuvudwidget längst ned till höger på sidan. Du kan använda det här alternativet för att enkelt öppna förhandsgranskningsläget igen.

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsvisningswidgeten visas längst ned till höger på skärmen. Du kan ange yttranden (eller en sekvens av yttranden) för att kontrollera AI-agentens svar och se till att de fungerar korrekt.

Du kan också minimera förhandsgranskningswidgeten, tillhandahålla konsumentinformation och starta flera rum för att testa AI-agenten.

Förhandsgranska chattkonversation

Med chattförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via text.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0 eller Webex AI Pro-Europe 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer endast på engelska.
2	Klicka på Starta en chatt. AI-agenten visar ett standardvälkomstmeddelande för att initiera interaktionen.
3	Skriv din fråga i textrutan och tryck på Retur.
4	Du kan sedan se och utvärdera svaret från AI-agenten. Om du vill starta en ny chattkonversation eller chattsession klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet.

Förhandsgranska röstkonversation

Med röstförhandsgranskningsfunktionen kan du interagera med AI-agenten som slutanvändare och observera hur den svarar på olika frågor via rösten.

Du behöver webbläsarbehörighet för att förhandsgranska röstkonversationer. När du uppmanas av din webbläsare, se till att klicka på "Tillåt" för att aktivera den åtkomst som krävs. Vi rekommenderar att du använder följande webbläsare:
- Safari på macOS
- Chrome på Windows
Använd ett headset för bästa upplevelse. När en uppringare avbryter AI-agenten (via inbrytning) upptäcker AI-agenten talet, stoppar uppmaningen om att det ska spelas upp och bearbetar uppringarens indata därefter – detta fungerar bara optimalt när du använder ett headset.
När du inte använder ett headset ska du undvika att ställa in volymen på 100 %.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Förhandsgranska i sidhuvudet. Förhandsgranskningswidgeten för AI-agenten visas. Om du har valt Webex AI Pro 1.0-motor kan du förhandsgranska röstkonversationer på de konfigurerade språken. Om du har valt Webex AI Pro-US 1.0-motor eller Webex AI Pro-Europe 1.0 kan du förhandsgranska röstkonversationer endast på engelska.
2	Klicka på Starta ett samtal. Samtalet initieras med AI-agenten, som spelar upp ett standardvälkomstmeddelande för att påbörja interaktionen. Du kan också se den direktsända transkriptionen av konversationen i widgeten.
3	Röst din fråga. Medan du pratar kan du se liveutskriften av konversationen. Om du vill stänga av rösten medan du interagerar klickar du på Stäng av.
4	För din fråga kan du sedan höra och utvärdera svaret från AI-agenten.
5	Avsluta samtalet genom att klicka på Avsluta samtal.

Publicera din autonoma AI-agent

När du har konfigurerat och förhandsgranskat AI-agenten kan du publicera agenten så att den visas live.

Innan du börjar

Skapa den autonoma AI-agenten.

1	På konfigurationssidan för AI-agenten klickar du på Publicera.
2	På skärmen Publicera ändringar anger du versionsnamnet och klickar på Publicera. Du kan visa information om versionen på sidan Historik . Mer information finns i avsnittet Historik .

Visa sessioner och historik för autonoma AI-agenter

Du kan visa information om sessioner som upprättats med kunderna och historiken för de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten.

Sessioner

På sidan Sessioner finns ett omfattande register över alla interaktioner mellan AI-agenter och användare. Så här kommer du åt sessioner:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa sessionsinformation för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Sessioner.

Sidan Sessioner visas. Varje session visas som en post som innehåller alla meddelanden från sessionen. Den här informationen är användbar för att granska, analysera och förbättra AI-agenten.

Sessionstabellen visar en lista över alla sessioner/rum som skapats för AI-agenten. Tabellen sidnumreras om det finns fler rader än vad som ryms på en skärm. Vilket som helst av fälten i tabellen kan sorteras eller filtreras med hjälp av avsnittet Förfina resultat till vänster. Fälten representerar följande information om en viss session:

Sessions-id – unikt rums-id eller sessions-id för en konversation.
Konsument-ID – ID för konsumenten som interagerade med AI-agenten.
Kanaler – Kanal där interaktionen ägde rum.
Uppdaterad vid – Tidpunkt då rummet stängdes.
Rumsmetadata – Innehåller ytterligare information om rummet.
Markera de obligatoriska kryssrutorna:
- Dölj testsessioner – Om du vill dölja testsessionerna och endast visa listan med livesessioner.
- Agentöverlämning skedde – för att filtrera sessioner som överlämnas till en agent. Om agenten överlämnas visas hörlursikonen som indikerar överlämnandet av chatten till en mänsklig agent.
- Fel uppstod – för att filtrera de sessioner där felet inträffade.
- Nedröstad – För att filtrera de nedröstade sessionerna.

Visa sessionsinformation

Så här visar du information om sessionen:

Klicka på en enskild rad i sessionstabellen om du vill se en detaljerad vy över sessionen. Om sessionen är låst måste du ha behörighet att dekryptera sessionen.
Klicka på dekryptera innehållet för att visa sessionsdata.

Knappen Dekryptera innehåll visas bara om du har dekrypteringsåtkomst i AI-agentstudioprogrammet.
Systemet visar följande sessionsinformation:
- Visar en transkription av alla sessioner i kronologisk ordning, vilket ger sammanhang för konversationen. Använd sökfältet för att snabbt hitta en specifik konversationstranskription. Detta gör att du enkelt kan navigera i långa interaktioner utan att behöva bläddra manuellt genom hela texten.
- Visar motsvarande svar som genererats av AI-agenten.
  - AI-agentens funktion för inbrytningsidentifiering identifierar fall där en användare avbryter eller talar under ett pågående agentyttrande. Till exempel när AI-agenten svarar med "Jag har kontrollerat ditt konto och ditt saldo är...", och användaren avbryter med "Okej.", identifierar AI-agenten dessa användarindata. Följaktligen stoppar det omedelbart sitt nuvarande yttrande, vilket förhindrar att det avsedda meddelandet fullbordas helt.
  - AI-agentsvaret visas med meddelandebubblan "Användaravbrott upptäcktes" i sessionstranskriptionen och meddelar AI-agentutvecklare om den specifika agentprompten som avbröts och den exakta avbrottspunkten.
  - Avsnittet Svar avbrutet i den högra panelen ger en detaljerad uppdelning av inbrytningshändelsen. Den visar till exempel det fullständiga, avsedda AI-agentsvaret (till exempel "Jag har kontrollerat ditt konto och ditt saldo är fem tusen dollar."). Den identifierar också "Ospelat innehåll" (till exempel "fem tusen dollar"), vilket uttryckligen anger den del av AI-agentens svar som undertrycktes eller trunkerades på grund av användarens avbrott i realtid.
    
    För närvarande är "Ospelat innehåll" endast tillgängligt för uppfyllande svar. Det kommer snart att utvidgas till allmänna uppmaningar.
- För motsvarande svar visar den högra panelen avsnittet Utförda åtgärder med följande information:
  - Åtgärd för agentöverföring
  - Platsfyllning och uppfyllande relaterat till alla åtgärder
  I avsnittet Allmän information finns detaljerad information om var och en av åtgärderna.
  
  Använd knappen Expandera alla för att expandera transaktionen. Den högra panelen visar också detaljer om kunskapsanvändningen med detaljer om dokumentnamn och filer som laddats upp.

Historik

På sidan Historik kan du visa information om de konfigurationsändringar som utförts på AI-agenten. Så här visar du historiken för en viss agent:

På instrumentpanelen klickar du på den autonoma AI-agent som du vill visa historiken för.
I det vänstra navigeringsfönstret klickar du på Historik.

Sidan Historik visas med följande flikar:

Versionshistorik – Klicka på Versionshistorik Tab om du vill visa de olika versionerna av den autonoma AI-agenten.
Ändringsloggar – Klicka på Ändringsloggar Tab om du vill visa de ändringar som gjorts i AI-agenterna.

Versionshistorik

När du publicerar den autonoma AI-agenten sparas en version av den autonoma AI-agenten som är tillgänglig i versionshistoriken Tab. Du kan visa de olika versionerna av AI-agenten från Versionshistorik Tab.

Versionsbeskrivning – En kort beskrivning av AI-agentens version.
AI-motor – AI-motorn som används för den versionen av AI-agenten.
Uppdaterad vid – Datum och tid då versionen skapades.
Åtgärder – Gör att du kan utföra följande åtgärder på AI-agenten:
- Läs in som utkast – alla ändringar på AI-agenten går förlorade. Du måste utföra konfigurationen igen.
- Exportera – Använd för att exportera AI-agenten.

Ändra loggar

Ändringsloggarna Tab spårar de ändringar som gjorts i den autonoma AI-agenten. Du kan visa information om ändringarna under de senaste 35 dagarna. Ändringsloggar Tab visar följande information:

Användare med administratörs- eller AI-agentutvecklarroller kan bara komma åt ändringsloggarna Tab. Användare med anpassade roller som har behörigheten Hämta granskningslogg kan också visa granskningsloggarna.

Uppdaterad vid – Data och tidpunkt för ändringen.
Uppdaterad av – namnet på användaren som införlivade ändringen.
Ändra plats – Det specifika avsnitt i AI-agenten där ändringen gjordes.
Beskrivning – ytterligare information om ändringen.

Du kan söka efter en specifik granskningslogg med sökalternativen Uppdaterad av, Ändra plats och Beskrivning . Du kan sortera loggarna baserat på fälten Uppdaterad på och Uppdaterad efter .

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med hjälp av analyser

Avsnittet AI-agentanalys ger en grafisk representation av nyckelmåtten för att utvärdera AI-agentens prestanda och effektivitet. Så här genererar du analyser för den autonoma AI-agenten:

Välj AI-agenten på instrumentpanelen .
I navigeringsfönstret till vänster klickar du på Analytics. En översikt över AI-agentens prestanda visas i både tabellformat och grafisk representation.

I det första avsnittet visas följande statistik om sessioner och meddelanden för AI-agenten.

Totalt antal sessioner och sessioner som hanteras av AI-agenten utan mänsklig inblandning.
Totalt antal agentöverlämningar, vilket är antalet sessioner som överlämnats till mänskliga agenter.
Dagliga genomsnittliga sessioner.
Totalt antal meddelanden (mänskliga meddelanden och AI-agentmeddelanden) och hur många av dessa meddelanden som kom från användare.
Dagliga genomsnittliga meddelanden.

Det andra avsnittet visar statistik om användarna. Det ger ett antal totala användare och information om genomsnittliga sessioner per användare och dagliga genomsnittliga användare.

I det tredje avsnittet visas AI-agentsvaren och agentöverlämningarna.

Konfigurera skriptad AI-agent

Skriptade AI-agenter förbättrar funktionerna för att skapa agenter utan kod i Webex AI Agent Studio-plattformen. De möjliggör konversationer med flera varv och samlar in relevant data från kunder för att utföra specifika uppgifter. Detta inkluderar:

Köra enkla kommandon – Följ instruktionerna för att slutföra fördefinierade åtgärder.
Bearbetar data – manipulera och transformera data enligt angivna regler.
Interagera med andra system – Kommunicera med och styr andra lösningar.

Skriptade AI-agenter är kunskapsdrivna agenter vars kunskapsbas består av en korpus av frågor och svar. Skriptad AI-agent kan ge svar baserat på en användarskapad träningskorpus, som är en samling exempel och svar. Den här funktionen är användbar i scenarier där:

Specifika kunskaper krävs – agenten måste svara på frågor inom en fördefinierad domän.
Konsekvens är viktigt – Agenten måste ge konsekventa svar på liknande frågor.
Begränsad flexibilitet krävs – agentens svar begränsas av informationen i utbildningskorpusen.

Skapa en skriptad AI-agent

1	Logga in på Webex AI Agent Studio-plattformen.
2	Klicka på + Skapa agent på instrumentpanelen.
3	På skärmen Skapa en AI-agent väljer du Börja från början och klickar på Nästa. Du kan också välja en fördefinierad mall för att snabbt skapa din AI-agent. Du kan filtrera AI-agenttypen till `Skriptad`. I det här fallet fylls fälten på profilsidan i automatiskt. Mer information om mallarna finns i Använda AI-agentmallar.
4	Välj Typ av skriptad agent.
5	Ange följande information: Agentnamn – Ange namnet på AI-agenten. System-ID – En unik identifierare som genereras av systemet. Det går att redigera det här fältet. AI-motor – Välj en AI-motor i listrutan. De alternativ som finns är: Webex AI Agent Pro 2.0 (med Swiftmatch) – det här är standardalternativet. Webex AI Agent Pro 1.0 (med Swiftmatch) Webex AI Agent Pro 1.0 (med Mindmeld) Mer information om varje AI-motors funktioner finns i artikeln Förstå AI-motorer för AI-agenter .
6	Klicka på Skapa. Nu har du skapat den skriptade AI-agenten som nu är tillgänglig på instrumentpanelen . Du kan skapa upp till 100 AI-agenter, vilket inkluderar både skriptade och autonoma typer. I rubriken AI-agent kan du utföra följande uppgifter: Förhandsvisning Kopiera åtkomsttoken Ta bort Exportera Mer information finns i Uppgifter på AI-agentkort. Du kan också importera AI-agenterna. Mer information finns i Importera AI-agent.

Nästa steg

Konfigurera den skriptade AI-agenten.

Konfigurera skriptad AI-agent

Följande avsnitt vägleder dig om hur du konfigurerar skriptad AI-agent för dina specifika behov:

Uppdatera skriptad AI-agentprofil
Konfigurera skript
Konfigurera agentöverlämning
Konfigurera språk och röst

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Innan du börjar

Skapa en skriptad AI-agent.

1	Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .
2	Navigera till Configurations > Profile Tab och konfigurera följande information: Agentnamn – Redigera namnet på AI-agenten om det behövs. System-ID – Redigera AI-agentens system-id om det behövs. Beskrivning – Ange information om AI-agenten. Tidszon – välj tidszon i listrutan. URL för agentprofilbild – Standardwebbadressen som systemet hämtar AI-agentens logotyp eller bild från. Ändra detta om det behövs. Tillåt feedback – Aktivera den här växlingsknappen om du vill låta en AI-agent be om feedback i meddelandet. Anpassat felmeddelande – Ange ett anpassat felmeddelande för server- eller proxyfel. AI-motor – Visar den valda AI-motorn. Du kan uppdatera AI-motorn genom att klicka på ikonen bredvid listrutan. Mer information finns i Uppdatera inställningarna för AI-motorn.
3	Klicka på Spara ändringar.
4	Klicka på Publicera för att aktivera AI-agenten.

Uppdatera inställningarna för AI-motorn

Skriptade AI-agenter använder AI-motorer (som drivs av maskininlärning) för att förstå och svara på kundfrågor. Här är en snabb översikt över de AI-motorer som används:

Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch) – En snabb och lätt träningsmotor som stöder flera språk.
Webex AI Pro 1.0 (med Mindmeld) – Ett avancerat ramverk för att skapa högkvalitativa konversationsflöden med olika NLU-funktioner (Natural Language Understanding).

Så här ändrar du AI-motorn för AI-agenten:

1

Klicka på den AI-agent som du har skapat på instrumentpanelen .

2

Navigera till Konfigurationer > Profil Tab.

3

Klicka på ikonen bredvid AI-motorn.

4

På sidan Hantera AI-motor konfigurerar du följande fält:

Träningsmotor – Välj den AI-motor som krävs i listrutan.

Att träna en AI-agent med modellen Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch) kan ta något längre tid än modellen Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch).

Slutledning – Ange följande information:

Poäng under vilken reserv visas – Den minsta konfidens som krävs för att visa ett svar, under vilket ett återställningssvar visas. Observera att om du byter AI-motor ändras standardvärdet för den här inställningen.

Tabell 1. Återgångspoängvärden för AI-motorer
AI-motor	Värdeintervall	Standardvärde	Inmatningsmetod
Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)	-0.1, -0.05, 0.0, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2	0.05	Välj ett fördefinierat värde i listrutan.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)	0 till 1	0.3	Ange ett giltigt värde i textrutan.

Skillnad i poäng för partiell matchning – Det minsta gapet mellan konfidensnivåerna för svar för att tydligt visa den bästa matchningen under vilken en partiell matchningsmall visas. Observera att om du byter AI-motor ändras standardvärdet för den här inställningen. För båda motorerna är poängen 0 -1.

Tabell 2. Partiella matchningspoängvärden för AI-motorer
AI-motor	Värdeintervall	Standardvärde	Inmatningsmetod
Webex AI Pro 2.0 (med Swiftmatch)	0—1	0.02	Ange ett giltigt värde i textrutan.
Webex AI Pro 1.0 (med Swiftmatch)	0—1	0.05	Ange ett giltigt värde i textrutan.

Cisco AI Assistant

Tack för din feedback.

Viktiga fördelar för företagen

Förstå olika typer av AI-agenter och exempel

Exempel:

Förutsättningar

Webex Contact Center

Webex Contact Center Enterprise och Contact Center Enterprise

Användarroller och behörigheter

Hantera avskriftsåtkomst

Få åtkomst till Webex AI Agent Studio

Logga in från Control Hub

Logga in från Webex Connect

Layout för startsidan

Lär dig mer om din instrumentpanel

Uppgifter på AI-agentkort

Skapa en ny AI-agent

Importera AI-agent

Nyckelordssökning

Filtrera efter agenttyp

Skapa kunskapskälla för AI-agenten

Överför filer

Bästa praxis vid uppladdning av filer

Dos och inte vid uppladdning av filer med tabelldata (alla filtyper)

Dos och inte vid uppladdning av kalkylblad (.xlsx, .xls, .csv)

Begränsningar

Skapa artiklar

Extrahera webbplats

Hur identifierar webbsökaren för Cisco Webex AI-agenten sig själv

Hur fungerar webbsökaren med robots.txt

Skapa webb-URL-kunskapskälla

Utlös en manuell synkronisering

Godkänn innehåll efter granskning

Bästa praxis och begränsningar

Öppna kunskapsbasen

Skapa en autonom AI-agent

Konfigurera en autonom AI-agent

Uppdatera profil för fristående AI-agent

Lägg till åtgärder i fristående AI-agent

Konfigurera fyllning

Konfigurera platsfyllning

Lägg till inmatningsenheter i tabellformat

Lägg till enheter med en JSON-redigerare

Konfigurera MCP-klientåtgärd

Konfigurera anpassad överföringsåtgärd

Konfigurera kunskapsbas

Konfigurera samtalsinställningar

Förhandsgranska din autonoma AI-agent

Widget för förhandsgranskning av plattform

Förhandsgranska chattkonversation

Förhandsgranska röstkonversation

Publicera din fristående AI-agent

Visa autonoma AI-agentsessioner och -historik

Sessioner

Visa sessionsinformation

Historik

Versionshistorik

Ändra loggar

Visa prestanda för autonoma AI-agenter med hjälp av analyser

Skapa en skriptad AI-agent

Konfigurera en AI-agent med manus

Uppdatera skriptad AI-agentprofil

Uppdatera inställningar för AI-motor

Konfigurera skript

Skapa en avsikt

Skapa en enhet

Skapa ett svar

Konfigurera svarstyper

Konfigurera textsvarstyp

Konfigurera svarstyp för karusell

Konfigurera svarstyp för snabbsvar

Konfigurera bildsvarstyp

Konfigurera videosvarstyp

Konfigurera ljudsvarstyp

Konfigurera filsvarstyp

Konfigurera svarsknappens svarstyp

Konfigurera svarstyp för listmeddelanden

Konfigurera svarstyp för numrerad lista

Konfigurera svarstyp för listväljare

Konfigurera svarstyp för tidsväljare