Agents

Un agent Dialogflow CX est un agent virtuel qui gère les conversations simultanées avec vos utilisateurs finaux. Il s'agit d'un module de compréhension du langage naturel qui saisit les nuances du langage humain. Dialogflow CX traduit les contenus texte ou audio produits par l'utilisateur final au cours d'une conversation en données structurées assimilables par vos applications et vos services. Vous pouvez créer un agent Dialogflow CX conçu pour gérer les types de conversations requis pour votre système.

Un agent Dialogflow CX est comparable à un agent humain de centre d'appels. L'un comme l'autre doivent apprendre à gérer les scénarios de conversation attendus, sans qu'il soit nécessaire de leur dispenser un entraînement/une formation trop explicite.

Créer un agent

Remarque : Vous pouvez créer plusieurs agents Dialogflow CX pour un projet Google Cloud.

Pour créer un agent, procédez comme suit :

Console

1. Ouvrez la console Dialogflow CX.
2. Créez ou choisissez un projet.
3. Cliquez sur Create agent (Créer un agent).
4. Sélectionnez Générer automatiquement pour créer un agent de datastore ou Créer le vôtre pour créer d'autres types d'agents.
5. Remplissez le formulaire pour les paramètres de base de l'agent :
   1. Vous pouvez choisir n'importe quel nom à afficher.
   2. Sélectionnez votre lieu préféré. Si vous souhaitez modifier les paramètres de localisation avancés, cliquez sur le bouton Modifier.
   3. Sélectionnez le fuseau horaire de votre choix.
   4. Sélectionnez la langue par défaut de votre agent. Une fois l'agent créé, vous ne pouvez plus modifier la langue par défaut.
6. Cliquez sur Enregistrer.

API

Si vous n'avez pas encore configuré les paramètres de localisation pour votre projet, vous devez le faire dans la console avant de créer des agents avec l'API. Vous ne pouvez pas configurer les paramètres de localisation avec l'API.

Pour créer un agent, consultez la méthode create pour le type Agent. Accéder à la documentation de référence de l'API Agent

Sélectionnez un protocole et une version pour la référence de l'agent :

Protocole	V3	V3beta1
REST	Ressource de l'agent	Ressource de l'agent
RPC	Interface de l'agent	Interface de l'agent
C++	AgentsClient	Non disponible
C#	AgentsClient	Non disponible
Go	AgentsClient	Non disponible
Java	AgentsClient	AgentsClient
Node.js	AgentsClient	AgentsClient
PHP	Non disponible	Non disponible
Python	AgentsClient	AgentsClient
Ruby	Non disponible	Non disponible

Fermer

Données des agents

Les agents Dialogflow CX servent de conteneurs de niveau supérieur pour les paramètres et les données des agents virtuels. Les données suivantes sont associées aux agents :

• Intents
• Types d'entités
• Webhook
• Flux
• Pages
• Groupes de routes

Pour en savoir plus sur la façon dont les données sont appliquées à différents niveaux, consultez Niveaux d'application des données.

Terminaison intelligente

Speech-to-Text (STT) est une API qui convertit l'audio en texte à l'aide du machine learning. Elle vous permet d'intégrer la reconnaissance vocale à vos applications. Les modèles STT acceptés incluent tous les modèles de longue durée (par exemple, phone_call). Seule la langue en-US est acceptée.

Remarque : Si vous utilisez un modèle court, cela active le point de terminaison Cloud Speech.

Si l'endpointing intelligent est activé pour l'agent, vous pouvez personnaliser son comportement pour un paramètre numérique en définissant Délai d'attente pour spécifier le délai supplémentaire. Dialogflow CX attendra ensuite que l'utilisateur fournisse des informations supplémentaires.

Le délai d'attente est un délai de grâce qui vous permet d'ajouter des éléments à la transcription STT avant le déclenchement du délai de parole. Dialogflow CX utilise des heuristiques pour spécifier le délai d'inactivité à choisir en fonction de la transcription. Par exemple, il peut choisir un délai d'expiration très court si l'intention a été identifiée avec succès. Si l'intent n'a pas été mis en correspondance, il peut augmenter le délai avant expiration pour vous permettre de dire autre chose et réessayer la mise en correspondance de l'intent.

Voici d'autres fonctionnalités de reconnaissance vocale :

• Détection de fin de phrase plus rapide : l'analyse en temps réel utilise la transcription audio en streaming pour faire la distinction entre une pause naturelle et la fin d'un énoncé, tandis que le flux STT reste ouvert. Si l'utilisateur a fini de parler, Dialogflow CX met fin au flux plus tôt pour fournir une réponse plus rapide.
• Commentaires conversationnels naturels : si l'utilisateur fait une pause au milieu d'une expression, Dialogflow CX peut étendre dynamiquement le délai d'expiration de la reconnaissance vocale pour éviter les interruptions prématurées ou insérer des signaux de canal de retour naturels (par exemple, "mm hmm", "uh huh") pour confirmer que l'agent virtuel est toujours à l'écoute.

Exporter et restaurer un agent

Avertissement : À partir du 15 août 2025, nous n'exporterons plus les identifiants de valeurs brutes pour les outils OpenAPI et les Webhooks. Vous devez migrer pour stocker vos identifiants dans Secret Manager. Pour obtenir des instructions, consultez la documentation sur les Webhooks et les outils.

Vous pouvez exporter un agent vers un fichier et le restaurer à l'aide de ce fichier.

Une exportation d'agent inclut toutes les données de l'agent, à l'exception des suivantes :

• Versions de flux : seules les versions brouillon des flux sont exportées dans un fichier.
• Environnements : les environnements personnalisés ne sont pas exportés vers un fichier.

La restauration d'un agent écrase toutes les données de l'agent cible (y compris toutes les versions de flux), à l'exception des éléments suivants :

• Environnements : tous les environnements personnalisés restent inchangés dans l'agent cible. Les versions de flux référencées par les environnements personnalisés de l'agent cible continueront d'exister tant que les environnements associés existeront. Toutefois, ces versions de flux obsolètes ne sont pas listées ni sélectionnables pour l'agent.
• Applications Vertex AI Agents : L'association à une application Vertex AI Agents reste inchangée dans l'agent cible (c'est-à-dire la valeur de engine dans GenAppBuilderSettings). Cela signifie que les agents de data store ne peuvent être restaurés que dans d'autres agents de data store existants, car l'agent résultant doit également être associé à une application Vertex AI Agents.

• Datastores des agents Vertex AI : toutes les références aux datastores seront remplacées dans l'agent cible, selon les règles suivantes :

  • Si l'agent cible n'est pas associé à une application, il n'est pas possible de restaurer un agent avec des références de data store. Toute tentative entraîne un message d'erreur. Pour résoudre ce problème, vous pouvez créer un data store datastore à partir de zéro. (Vous pouvez également transformer votre agent existant en agent de data store en lui ajoutant un gestionnaire d'état de data store. Dans ce cas, vous serez guidé pour ajouter une application associée à votre agent.)
  • Si l'agent cible est associé à une application, toutes les références data store seront mises à jour lors de la restauration : l'ID du projet Google Cloud et l'emplacement seront modifiés pour correspondre à l'application de l'agent cible. L'ID de la collection et l'ID du data store resteront inchangés. Cela signifie que vous devez ajouter des data stores pour tous les ID avec des types correspondants dans l'application de l'agent cible avant l'opération de restauration.

  Exemple : Si l'agent source fait référence à un data store nommé projects/123/locations/eu-west2/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1 et que l'application de l'agent cible est nommée projects/321/locations/us-east1/collections/default_collections/engines/app123, la référence au data store résultante dans l'agent cible devient : projects/321/locations/us-east1/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1

Remarque : Dans l'API et dans le contenu des données exportées, une application Vertex AI Agents est appelée "moteur GenAppBuilder". Par exemple, dans un package JSON exporté, vous pouvez trouver le nom du moteur dans le fichier agent.json, sous la clé genAppBuilderSettings.engine.

Lorsque vous exportez des données, vous pouvez sélectionner le format de fichier d'exportation. Si vous utilisez la gestion des versions du contrôle source pour les données de votre agent, vous devez exporter au format JSON. Lorsque vous restaurez un agent, Dialogflow CX détermine automatiquement le format du fichier.

Pour exporter ou restaurer un agent :

Console

1. Ouvrez la console Dialogflow CX.
2. Choisissez le projet pour l'agent.
3. Sélectionnez l'option de menu  pour un agent dans la liste.
4. Cliquez sur le bouton Exporter ou Restaurer.
5. Suivez les instructions pour terminer.

Remarque : Pour restaurer un agent de data store, assurez-vous que l'agent cible a été créé en tant qu'agent de datastore.

API

Consultez les méthodes export et restore pour le type Agent. Accéder à la documentation de référence de l'API Agent

Sélectionnez un protocole et une version pour la référence de l'agent :

Protocole	V3	V3beta1
REST	Ressource de l'agent	Ressource de l'agent
RPC	Interface de l'agent	Interface de l'agent
C++	AgentsClient	Non disponible
C#	AgentsClient	Non disponible
Go	AgentsClient	Non disponible
Java	AgentsClient	AgentsClient
Node.js	AgentsClient	AgentsClient
PHP	Non disponible	Non disponible
Python	AgentsClient	AgentsClient
Ruby	Non disponible	Non disponible

Fermer

Si la taille de l'agent dépasse la limite maximale, utilisez l'option Cloud Storage pour l'exportation et la restauration de l'agent.

Si vous utilisez GitHub, consultez également le guide d'exportation/de restauration GitHub.

Supprimer un agent

Attention : La suppression d'un agent ne peut pas être annulée. Exportez l'agent pour en conserver une sauvegarde si nécessaire.

Pour supprimer un agent, vous devez disposer d'un rôle doté d'un accès complet ou d'un accès en modification. Pour en savoir plus, consultez le Guide du contrôle des accès.

Pour supprimer un agent, procédez comme suit :

Console

1. Ouvrez la console Dialogflow CX.
2. Choisissez le projet pour l'agent.
3. Sélectionnez l'option de menu  pour un agent dans la liste.
4. Cliquez sur le bouton .
5. Confirmez la suppression dans la boîte de dialogue.

API

Consultez la méthode delete pour le type Agent. Accéder à la documentation de référence de l'API Agent

Sélectionnez un protocole et une version pour la référence de l'agent :

Protocole	V3	V3beta1
REST	Ressource de l'agent	Ressource de l'agent
RPC	Interface de l'agent	Interface de l'agent
C++	AgentsClient	Non disponible
C#	AgentsClient	Non disponible
Go	AgentsClient	Non disponible
Java	AgentsClient	AgentsClient
Node.js	AgentsClient	AgentsClient
PHP	Non disponible	Non disponible
Python	AgentsClient	AgentsClient
Ruby	Non disponible	Non disponible

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Si vous supprimez votre projet, tous les agents et données Dialogflow CX associés sont supprimés immédiatement.