사용자 가이드: 가상 에이전트를 위한 감독자 지원

Google Cloud

감독자 지원은 Dialogflow CX 플레이북 라이브 에이전트와 생성형 에이전트 모두와의 고객 서비스 대화가 해결되거나 성공적으로 에스컬레이션되도록 다음과 같은 유용한 작업을 실행합니다.

  • 모든 대화에서 특정 에스컬레이션 트리거를 검색합니다.
  • 에스컬레이션 트리거 기준을 충족하는 대화를 자동으로 신고합니다.
  • 할당된 감독자에게 신고된 대화만 표시합니다.
  • 감독자는 대화를 모니터링하고 필요에 따라 개입합니다.

시작하기 전에

감독자 지원을 사용하려면 다음 리소스에 액세스할 수 있어야 합니다.

1단계: 프로젝트 만들기 또는 선택 Google Cloud

Dialogflow CX 플레이북 라이브 또는 생성형 에이전트를 호스팅할 프로젝트를 선택하고 프로젝트 ID를 기록해 둡니다.

2단계: Dialogflow API 사용 설정

다음 단계에 따라 프로젝트의 Dialogflow API를 사용 설정합니다.

  1. 콘솔로 이동합니다. Google Cloud

    콘솔로 이동

  2. 프로젝트를 선택합니다.

  3. API 및 서비스 > +API 및 서비스 사용 설정 을 클릭합니다.

  4. Dialogflow API > 사용 설정 을 클릭합니다.

3단계: 에이전트 만들기 또는 선택

감독자 지원에는 양방향 스트리밍 API를 사용하는 작동 중인 플레이북 라이브 또는 생성형 에이전트가 필요합니다. 이 기능은 에이전트의 모든 활성 대화에서 에스컬레이션 신호를 검색하고 모니터링합니다.

자체 플레이북 라이브 에이전트 또는 생성형 에이전트를 빌드하거나, 이전 내보내기에서 에이전트를 가져오거나, 기존 에이전트를 선택할 수 있습니다. 에이전트의 이름과 ID를 기록해 둡니다.

4단계: 에스컬레이션 설정

에이전트를 만들거나 선택할 때는 에이전트가 지원할 수 없는 경우 대화를 상담사에게 전달하는 방법을 에이전트에게 알려주는 에스컬레이션도 설정해야 합니다. 감독자는 에이전트에게 전달 을 클릭하여 에스컬레이션을 시작할 수도 있습니다.

플레이북 라이브 에이전트 에스컬레이션 설정

대화형 에이전트 콘솔과 Python 코드를 사용하여 플레이북 라이브 에이전트의 에스컬레이션을 설정합니다.

  1. 대화형 에이전트 콘솔로 이동하여 프로젝트를 선택합니다.

    대화형 에이전트 콘솔

  2. 조건부 작업 으로 이동합니다.

  3. +새 로직 을 클릭합니다.

  4. 트리거에서 이벤트 를 선택하고 escalate-to-agent 를 입력합니다.

  5. 작업에서 최종 사용자에게 응답 제공 을 선택합니다.

  6. 응답에 에이전트 대화 를 추가합니다.

  7. 전화 통화 전달 의 전화번호를 추가합니다.

  8. 업데이트 를 클릭합니다.

  9. 작업을 클릭합니다.

  10. Python으로 작업 정의 (고급) 로 이동합니다.

  11. 다음 예와 같은 스크립트를 입력하여 에이전트의 동작을 정의합니다.

    @EventHandler(event = "escalate-to-agent")
def _supervisor_triggered_call_transfer():
  # the below message can be changed
  respond("Let me get you to a live agent who can assist you.")
  _escalate_to_agent_fn()

def _escalate_to_agent_fn():
  # replace with your transfer logic
  done()
  return

생성형 에이전트 에스컬레이션 설정

다음 단계에 따라 생성형 에이전트의 에스컬레이션을 설정합니다.

  1. 생성형 에이전트 콘솔로 이동하여 프로젝트와 앱을 선택합니다.

    생성형 에이전트 콘솔

  2. root_agent 안내에 다음 프롬프트를 추가합니다.

    • 상담사를 요청하는 고객, end_session 도구를 session_escalated=true로 실행합니다.

  3. 루트 에이전트와 모든 하위 에이전트에 end_session 시스템 도구를 추가합니다.

  4. 통화 전달 전에 대화형 음성 응답 (IVR)을 위한 ESCALATION_MESSAGE 변수를 만듭니다.

  5. 다음과 같은 전화번호로 PHONE_GATEWAY_TRANSFER 변수를 만듭니다.

    {
  "phone_number": "+1yyy-yyy-yyyy"
}

세션 종료 도구에 관한 자세한 내용은 생성형 에이전트 문서를 참고하세요.

5단계: 에이전트에 전화번호 연결

감독자 지원에는 플레이북 라이브 또는 생성형 에이전트에 연결된 작동 중인 전화번호도 필요합니다. 다음 안내에 따라 플레이북 라이브 에이전트에 전화번호를 연결합니다. 다음 안내에 따라 생성형 에이전트에 전화번호를 연결합니다. 전화번호를 연결하면 에이전트가 대화 프로필도 만듭니다. 대화 프로필 이름과 ID를 기록해 둡니다.

플레이북 라이브 또는 생성형 에이전트에 전화번호가 이미 연결되어 있는 경우 다음 선택적 단계를 따르세요.

  1. 다음 명령어를 실행하여 기존 전화번호, 이름, ID를 전화 통화 번호에 매핑합니다. 
    curl -X GET 
    
     -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth print-access-token)" 
    
     -H "X-Goog-User-Project: your-project-id" 
    
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" 
    
     https://dialogflow.googleapis.com/v2beta1/projects/{your-project-id}/locations/{your-region-id}/phoneNumbers

  2. 대화 프로필을 사용하도록 전화번호를 업데이트합니다.

    예:

    {
"phoneNumber": {
"name": "projects/your-project-id/locations/global/phoneNumbers/your-phone-number",
"conversationProfile": "projects/your-project-id/locations/your-region-id/conversationProfiles/your-conversation-profile-id"
    },
"updateMask": "conversationProfile"
}

6단계: Pub/Sub 주제 만들기

Pub/Sub는 메시지 전송자가 메시지 수신자와 분리되는 메시지 서비스입니다. Pub/Sub 주제는 대화 모니터링 측정항목과 알림을 제공하는 데 유용합니다. Pub/Sub 안내에 따라 주제를 만들고 주제 ID를 기록해 둡니다.

7단계: 요약 생성기 만들기

요약은 고객 서비스 대화를 자동으로 요약하는 AI 기반 Agent Assist 기능입니다. 요약 안내에 따라 생성기를 만들고 생성기 ID를 기록해 둡니다.

8단계: 대화 프로필 구성

다음 단계에 따라 플레이북 라이브 또는 생성형 에이전트와 연결된 대화 프로필이 있는지 확인합니다.

  1. Agent Assist 콘솔로 이동하여 프로젝트를 선택합니다.

    Agent Assist로 이동

  2. 플레이북 라이브 또는 생성형 에이전트와 연결된 대화 프로필을 클릭합니다.

  3. 대화 요약 (생성기) 을 사용 설정하고 만든 생성기의 이름을 입력합니다.

  4. 가상 에이전트 사용 설정 이 플레이북 라이브 또는 생성형 에이전트의 이름으로 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  5. 전화 통화 설정 으로 이동하여 양방향 스트리밍 API 사용 을 사용 설정합니다.

  6. SIP 구성 에서 다음 옵션을 선택합니다.

    • 즉석에서 대화 만들기
    • 다중 SDP 포트 사용
    • 가상 에이전트 상호작용 허용

  7. 저장 을 클릭합니다.

9단계: 구성 세부정보 수집

다음 세부정보를 수집합니다.

  • Google Cloud 프로젝트 ID
  • 플레이북 라이브 에이전트 ID 또는 생성형 에이전트 ID
  • 대화 프로필 ID
  • Pub/Sub 주제 이름

10단계: 허용 목록에 프로젝트 추가

허용 목록에 프로젝트를 추가하려면 고객 참여팀에 문제를 신고하고 이전 단계에서 수집한 세부정보를 포함하세요.

11단계: 감정 또는 AI 코치 선택

대화를 모니터링하기 위해 감정 분석, AI 코치 또는 둘 다를 사용할지 결정해야 합니다. 에이전트와 대화 프로필을 만든 후 안내에 따라 감정 또는 AI 코치를 선택하고 대화 프로필에 결정을 추가합니다.

12단계: 대화를 모니터링하도록 규칙 구성

안내에 따라 대화 중에 상담사에게 알릴 시점을 결정하는 에스컬레이션 규칙을 구성합니다.

13단계: 실시간 대화 모니터링

다음 단계에 따라 대화를 모니터링합니다.

  1. 모니터링 시뮬레이터를 열려면 브라우저에 프로젝트 ID와 함께 다음 링크를 입력합니다. 
    https://agentassist.cloud.google.com/projects/project-id/locations/location-id/human-supervisor
  2. 구성한 대화형 에이전트를 호출합니다.
  3. 대화 중에 부정적인 감정을 표현합니다.
  4. 대화가 대시보드에 나열되어 있습니다.

모니터링 데스크톱

Agent Assist는 감독자가 대화를 모니터링할 수 있는 모니터링 데스크톱을 제공합니다. 여러 참여자가 모니터링 데스크톱을 실행하고 통화를 모니터링할 수 있습니다. 통화가 시작되면 감독자 지원은 모든 참여자가 참여할 때까지 한 참여자에게 통화를 차례로 할당합니다.

모니터링 데스크톱에 액세스하려면 다음 역할이 필요합니다.

  • Viewer
  • dialogflow.virtualAgentMonitoringSupervisor
  • dialogflow.processor

다음 안내에 따라 모니터링 데스크톱으로 통화를 모니터링합니다.

  1. 모니터링 데스크톱을 열려면 브라우저에 프로젝트 ID와 함께 다음 링크를 입력합니다. 
    https://agentassist.cloud.google.com/human-supervisor/projects/project-id/locations/location-id/dashboard
  2. 사용 가능으로 설정 을 클릭합니다.
  3. 구성한 에이전트를 호출합니다.
  4. 대화 중에 부정적인 감정을 표현합니다.
  5. 통화가 사용자에게 라우팅되면 대화가 대시보드에 나열되어 있습니다.

에이전트 변경

대화 프로필 내에서 감독자 지원이 모니터링하는 플레이북 라이브 또는 생성형 에이전트를 변경할 수 있습니다. 다음 단계에 따라 에이전트를 변경합니다.

  1. Agent Assist 콘솔로 이동하여 프로젝트를 선택합니다.

    Agent Assist로 이동

  2. 대화 프로필 을 클릭합니다.

  3. 허용 목록에 추가한 대화 프로필을 선택합니다.

  4. Dialogflow 사용 선택 으로 이동합니다.

  5. 가상 에이전트 사용 설정 을 사용 설정합니다.

  6. 닫기 닫기를 클릭하여 기존 플레이북 라이브 또는 생성형 에이전트 이름을 삭제하고 모니터링할 에이전트의 이름을 입력합니다.