Criar e configurar um gerador de treinador de IA

Este guia oferece um tutorial completo para criar e configurar geradores de treinadores de IA no console do Agent Assist. Ele preenche a lacuna entre visões gerais conceituais e integração de ferramentas técnicas, detalhando as etapas e a lógica específicas necessárias.

Criar um gerador

Siga estas etapas para criar um gerador:

1. Faça login no console do Agent Assist e selecione Orientador de IA na barra lateral Recursos.

   Console do Agent Assist

2. Clique em Criar para abrir o painel de configuração.

Configurações principais

Configure as seguintes configurações principais:

• Nome do gerador: forneça um identificador exclusivo e descritivo (por exemplo, upsell-pixel-watch).
• Seleção de versão: escolha a versão estável mais recente. Preste atenção nas dicas da ferramenta de ciclo de vida da versão:
  • Pré-lançamento: apenas lista de permissões, ainda não está disponível para todos.
  • Legado: descontinuação pendente. Atualize em breve para evitar interrupções no serviço.
  • Descontinuada: não é mais compatível. Atualize imediatamente.
• Acionador no nível do gerador: define o evento padrão para o modelo avaliar a conversa (por exemplo, Nas mensagens do cliente).

Orientação geral

Use a seção Orientação geral para definir regras globais que se aplicam a todas as instruções do gerador. Isso ajuda a manter a consistência sem repetir a lógica em todas as instruções.

• Glossário: define termos específicos da empresa. Exemplo:

  Account authentication is considered completed if the PIN matches.
  

• Estilo e tom: especifique como o agente deve soar. Exemplo:

  Always be empathetic and avoid jargon.
  

• Processo de raciocínio: diga ao modelo como pensar. Exemplo:

  Prioritize security-related instructions over upselling.
  

Para mais detalhes ou exemplos sobre orientações gerais, consulte Práticas recomendadas: orientações gerais.

Instruções de configuração

Os geradores são compostos por uma ou mais instruções. Cada instrução define um cenário específico e a orientação correspondente para o agente. Adicione instruções usando os seguintes parâmetros:

Componente	Descrição	Requisito ou formato
Título de exibição	Um nome usado para gerenciar várias instruções.	Não visível para o LLM.
Mostrar detalhes	Conteúdo estático mostrado ao agente.	Compatível com Markdown para links e rich text.
Acionador de instrução	Quando essa instrução específica é acionada.	Substitui os gatilhos no nível do gerador.
Condição	Quando a instrução é aplicável.	Visível para o modelo (por exemplo, "O cliente pergunta sobre preços").
Ação do agente	O que o agente deve fazer ou dizer.	Visível para o modelo e compatível com lógica de etapa por etapa.
Ferramentas	Ações automatizadas do sistema.	Formato: ${tool:tool_name/action}

Para conferir diretrizes detalhadas sobre condições, ações e ações do sistema, consulte Práticas recomendadas: instruções.

Práticas recomendadas para a qualidade das sugestões

Para otimizar a qualidade das sugestões geradas pelo coach de IA, considere as seguintes recomendações:

• Exemplos concretos: se o modelo fornecer respostas genéricas, adicione seções "Por exemplo" na Ação do agente. Exemplo:

  For Galaxy phones, recommend Galaxy Watch.
  

• Modelos de mensagens: use modelos de mensagens nas suas ações para controlar a redação exata:

  Since we've been talking about [Topic], I'd like to recommend [Product] because [Reason].
  

• Deduplicação de sugestões: ative a Deduplicação de sugestões na configuração do gerador para evitar mostrar sugestões duplicadas ou muito semelhantes ao agente repetidamente. É possível ajustar o Limite de similaridade (padrão 0.8) para controlar a sensibilidade. Para detalhes e campos protobuf, consulte Práticas recomendadas: eliminação de duplicação de sugestões.

Testar com o simulador

Antes de implantar o gerador em um perfil de conversa, use o simulador para validar o comportamento dele:

• Digite mensagens como Cliente ou Agente para ver solicitações e acionadores em tempo real.
• Faça upload de arquivos JSON de conversas (até 300 mensagens) para testar fluxos complexos de várias rodadas.
• Verifique se a extração de entidades identifica corretamente os parâmetros (como endereços ou números de conta) e os transmite ao inputParameters das suas ferramentas.