Agen

Agen Dialogflow CX adalah agen virtual yang menangani percakapan serentak dengan pengguna akhir. Agen ini adalah modul natural language understanding yang memahami nuansa bahasa manusia. Dialogflow CX menerjemahkan teks atau audio pengguna akhir selama percakapan menjadi data terstruktur yang dapat dipahami oleh aplikasi dan layanan Anda. Anda mendesain dan membangun agen Dialogflow CX untuk menangani jenis percakapan yang diperlukan sistem Anda.

Agen Dialogflow CX mirip dengan agen manusia di pusat panggilan. Anda melatih keduanya untuk menangani skenario percakapan yang diharapkan, dan pelatihan Anda tidak perlu terlalu eksplisit.

Buat agen

Catatan: Anda dapat membuat beberapa agen Dialogflow CX untuk satu project Google Cloud.

Untuk membuat agen:

Konsol

1. Buka konsol Dialogflow CX.
2. Buat atau pilih project.
3. Klik Create agent.
4. Pilih Auto-generate untuk membuat agen penyimpanan data atau pilih Build your own untuk membuat jenis agen lainnya.
5. Lengkapi formulir untuk setelan agen dasar:
   1. Anda dapat memilih nama tampilan apa pun.
   2. Pilih lokasi yang Anda inginkan. Jika Anda ingin mengubah setelan lokasi lanjutan, klik tombol Edit.
   3. Pilih zona waktu yang Anda inginkan.
   4. Pilih bahasa default untuk agen Anda. Anda tidak dapat mengubah bahasa default untuk agen setelah dibuat.
6. Klik Simpan.

API

Jika Anda belum mengonfigurasi setelan lokasi untuk project, Anda harus mengonfigurasi setelan ini dengan konsol sebelum membuat agen dengan API. Anda tidak dapat mengonfigurasi setelan lokasi dengan API.

Untuk membuat agen, lihat metode create untuk jenis Agent. Buka referensi Agent API

Pilih protokol dan versi untuk referensi Agen:

Protokol	V3	V3beta1
REST	Resource agen	Resource agen
RPC	Antarmuka agen	Antarmuka agen
C++	AgentsClient	Tidak tersedia
C#	AgentsClient	Tidak tersedia
Go	AgentsClient	Tidak tersedia
Java	AgentsClient	AgentsClient
Node.js	AgentsClient	AgentsClient
PHP	Tidak tersedia	Tidak tersedia
Python	AgentsClient	AgentsClient
Ruby	Tidak tersedia	Tidak tersedia

Tutup

Data agen

Agen Dialogflow CX berfungsi sebagai container tingkat teratas untuk setelan dan data agen virtual. Data berikut dikaitkan dengan agen:

• Intent
• Jenis entity
• Webhook
• Flow
• Halaman
• Grup rute

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara data diterapkan di berbagai tingkat, lihat tingkat penerapan data.

Penentuan endpoint cerdas

Speech-to-Text (STT) adalah API yang mengonversi audio menjadi teks menggunakan machine learning, sehingga Anda dapat mengintegrasikan pengenalan ucapan ke dalam aplikasi. Model STT yang didukung mencakup model panjang apa pun (misalnya, phone_call). Hanya bahasa en-US yang didukung.

Catatan: Jika menggunakan model pendek, tindakan ini akan mengaktifkan endpointing Cloud Speech.

Jika endpointing cerdas diaktifkan untuk agen, Anda dapat menyesuaikan perilaku endpointing cerdas untuk parameter numerik dengan menetapkan Waiting timeout untuk menentukan waktu tambahan. Dialogflow CX kemudian akan menunggu pengguna memberikan input tambahan.

Waktu tunggu adalah masa tenggang yang memungkinkan Anda menambahkan sesuatu ke transkrip STT sebelum waktu tunggu ucapan dipicu. Dialogflow CX menggunakan heuristik untuk menentukan waktu tunggu yang perlu dipilih berdasarkan transkrip. Misalnya, Asisten dapat memilih waktu tunggu yang sangat singkat jika intent berhasil dicocokkan. Jika intent tidak cocok, Asisten dapat meningkatkan waktu tunggu agar Anda dapat mengucapkan hal lain, dan mencoba kembali pencocokan intent.

Fitur STT lainnya meliputi:

• Endpointing Lebih Cepat: Analisis real-time menggunakan Streaming Transkripsi Audio untuk membedakan antara jeda alami dan penyelesaian ucapan saat streaming STT tetap terbuka. Jika pengguna telah selesai berbicara, Dialogflow CX akan menghentikan streaming lebih awal untuk memberikan respons yang lebih cepat.
• Respons Percakapan Alami: Jika pengguna menjeda di tengah ucapan, Dialogflow CX dapat memperpanjang waktu tunggu STT secara dinamis untuk mencegah interupsi prematur atau menyisipkan isyarat backchannel alami (misalnya, "mm hmm", "uh huh") untuk mengonfirmasi bahwa agen virtual masih mendengarkan.

Mengekspor dan memulihkan agen

Peringatan: Kami tidak akan lagi mengekspor kredensial nilai mentah untuk Alat OpenAPI dan Webhook, mulai 15 Agustus 2025. Anda harus bermigrasi untuk menyimpan kredensial Anda di Secret Manager. Untuk mengetahui petunjuknya, lihat dokumentasi Webhook dan Alat.

Anda dapat mengekspor agen ke file, dan memulihkan agen dengan file tersebut.

Ekspor agen mencakup semua data agen, kecuali hal berikut:

• Versi alur: Hanya versi alur yang digunakan di lingkungan yang dipilih yang diekspor ke file.
• Lingkungan: Lingkungan selain lingkungan yang dipilih tidak akan diekspor ke file.

Pemulihan agen akan menimpa semua data agen target (termasuk semua versi alur), kecuali hal berikut:

• Lingkungan: Semua lingkungan kustom tetap tidak berubah di agen target. Versi alur yang direferensikan oleh lingkungan kustom di agen target akan terus ada selama lingkungan terkait ada. Namun, versi alur yang tidak berlaku ini tidak tercantum atau tidak dapat dipilih untuk agen.
• Aplikasi Vertex AI Agents: Pengaitan ke Aplikasi Vertex AI Agents tetap tidak berubah di agen target (yaitu, nilai engine di GenAppBuilderSettings). Artinya, agen penyimpanan data hanya dapat dipulihkan ke agen penyimpanan data lain yang sudah ada karena agen yang dihasilkan juga harus memiliki pengaitan ke Aplikasi Agen AI Vertex AI.

• Penyimpanan Data Agen Vertex AI: Semua referensi ke penyimpanan data akan ditimpa di agen target, sesuai dengan aturan berikut:

  • Jika agen target tidak terkait dengan Aplikasi, Anda tidak dapat memulihkan agen dengan referensi penyimpanan data ke dalamnya. Jika Anda mencoba melakukannya, pesan error akan muncul. Untuk memperbaikinya, Anda dapat membuat agen penyimpanan data baru dari awal. (Atau, Anda dapat mengubah agen yang ada menjadi agen penyimpanan data dengan menambahkan pengendali status penyimpanan data ke agen tersebut. Dalam hal ini, Anda akan dipandu untuk menambahkan Aplikasi terkait ke agen Anda.)
  • Jika agen target dikaitkan dengan Aplikasi, semua referensi penyimpanan data akan diperbarui setelah pemulihan: Google Cloud project ID dan lokasinya akan diperbarui agar sesuai dengan Aplikasi agen target. ID koleksi dan ID penyimpanan data tidak akan berubah. Artinya, Anda perlu menambahkan penyimpanan data untuk semua ID dengan jenis yang cocok ke Aplikasi agen target sebelum operasi pemulihan.

  Contoh: Jika agen sumber merujuk ke penyimpanan data bernama projects/123/locations/eu-west2/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1 dan Aplikasi agen target bernama projects/321/locations/us-east1/collections/default_collections/engines/app123, maka referensi penyimpanan data yang dihasilkan di agen target menjadi: projects/321/locations/us-east1/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1

Catatan: Di API dan dalam konten data yang diekspor, Aplikasi Vertex AI Agent disebut GenAppBuilder Engine. Misalnya, dalam paket JSON yang diekspor, Anda dapat menemukan nama mesin di file agent.json, di bagian kunci genAppBuilderSettings.engine.

Saat mengekspor, Anda dapat memilih format file ekspor. Jika Anda menggunakan pembuatan versi kontrol sumber untuk data agen, Anda harus mengekspor dalam format JSON. Saat Anda memulihkan agen, Dialogflow CX akan otomatis menentukan format file.

Untuk mengekspor atau memulihkan agen:

Konsol

1. Buka konsol Dialogflow CX.
2. Pilih project untuk agen.
3. Pilih opsi menu untuk agen dalam daftar.
4. Klik tombol Export atau Restore.
5. Ikuti petunjuk untuk menyelesaikan.

Catatan: Untuk memulihkan agen penyimpanan data, pastikan agen target dibuat sebagai agen penyimpanan data.

API

Lihat metode export dan restore untuk jenis Agent. Buka referensi Agent API

Pilih protokol dan versi untuk referensi Agen:

Protokol	V3	V3beta1
REST	Resource agen	Resource agen
RPC	Antarmuka agen	Antarmuka agen
C++	AgentsClient	Tidak tersedia
C#	AgentsClient	Tidak tersedia
Go	AgentsClient	Tidak tersedia
Java	AgentsClient	AgentsClient
Node.js	AgentsClient	AgentsClient
PHP	Tidak tersedia	Tidak tersedia
Python	AgentsClient	AgentsClient
Ruby	Tidak tersedia	Tidak tersedia

Tutup

Jika ukuran agen melebihi batas maksimum, gunakan opsi Cloud Storage untuk ekspor dan pemulihan agen.

Jika Anda menggunakan GitHub, lihat juga panduan ekspor/pemulihan GitHub.

Menghapus agen

Perhatian: Penghapusan agen tidak dapat diurungkan. Ekspor agen Anda untuk menyimpan cadangan jika perlu.

Untuk menghapus agen, Anda memerlukan peran yang memberikan akses penuh atau akses edit. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Panduan kontrol akses.

Untuk menghapus agen:

Konsol

1. Buka konsol Dialogflow CX.
2. Pilih project untuk agen.
3. Pilih opsi menu untuk agen dalam daftar.
4. Klik tombol .
5. Konfirmasi penghapusan dalam dialog.

API

Lihat metode delete untuk jenis Agent. Buka referensi Agent API

Pilih protokol dan versi untuk referensi Agen:

Protokol	V3	V3beta1
REST	Resource agen	Resource agen
RPC	Antarmuka agen	Antarmuka agen
C++	AgentsClient	Tidak tersedia
C#	AgentsClient	Tidak tersedia
Go	AgentsClient	Tidak tersedia
Java	AgentsClient	AgentsClient
Node.js	AgentsClient	AgentsClient
PHP	Tidak tersedia	Tidak tersedia
Python	AgentsClient	AgentsClient
Ruby	Tidak tersedia	Tidak tersedia

Tutup

Jika Anda menghapus project, semua agen Dialogflow CX dan data yang terkait dengan project akan segera dihapus.