Un playbook est le composant de base des agents génératifs. Un agent génératif comporte généralement de nombreux playbooks, chacun étant défini pour gérer des tâches spécifiques. Les données du playbook sont fournies au LLM pour s'assurer qu'il dispose des informations nécessaires pour répondre aux questions et exécuter les tâches. Chaque playbook peut fournir des informations, envoyer des requêtes à des services externes ou déférer la gestion des conversations à un flux ou à un autre playbook afin de gérer des sous-tâches.
Limites
Les limites suivantes s'appliquent :
- Les agents qui utilisent des playbooks ne sont pas compatibles avec l'envoi de SMS Call Companion à partir de la route "Intention de bienvenue par défaut" dans le flux de démarrage par défaut. Toutefois, vous pouvez activer l'option d'envoi de SMS Call Companion dans les flux standards.
- Les playbooks ne sont pas compatibles avec les entrées DTMF des systèmes téléphoniques.
Langues acceptées
Consultez la colonne Playbooks dans la documentation de référence sur le langage.
La qualité des langues indiquées pour les playbooks a été testée avec les modèles gemini-2.5-flash.
Lorsque vous utilisez des langues autres que l'anglais :
- Dans la plupart des cas, utilisez l'anglais pour les instructions du playbook. Pour certaines langues et certains cas d'utilisation, vous pouvez obtenir des réponses légèrement meilleures si vous fournissez également des instructions dans la langue cible.
- Indiquez les langues que vous prenez en charge dans les instructions du playbook. Par exemple, "Réponds toujours en français".
- Définissez vos exemples dans la langue cible.
Compatibilité des modèles
Vous pouvez sélectionner le modèle LLM utilisé dans le playbook aux emplacements suivants :
Sélectionnez le modèle LLM au niveau de l'agent.
- Dans la console Conversational Agents, accédez à Paramètres de l'agent > IA générative > Playbook, puis sélectionnez un modèle dans la liste des modèles disponibles en fonction de son nom à afficher.
- Spécifiez le nom du modèle dans le champ GenerativeSettings.llm_model_settings.model si vous utilisez l'API pour mettre à jour les paramètres de l'agent (voir GenerativeSettings).
Remplacez la sélection de modèle au niveau de la requête.
- Dans le simulateur de la console Conversational Agents, sélectionnez un modèle par son nom à afficher dans la liste lorsque vous testez un playbook.
- Spécifiez le nom du modèle dans le champ DetectIntentRequest.query_params.llm_model_settings.model si vous testez l'agent à l'aide de l'API (voir DetectIntentRequest).
| Nom du modèle | Spécification du modèle | Étape de lancement |
|---|---|---|
| gemini-2.5-flash | Gemini 2.5 Flash | DG |
| gemini-2.5-flash-lite | Gemini 2.5 Flash-Lite | DG |
| gemini-3.1-flash-lite | Gemini 3.1 Flash-Lite | DG |
Régions prises en charge
Les playbooks sont disponibles dans les régions suivantes :
globalasia-south1asia-southeast1asia-southeast2asia-northeast1australia-southeast1eu(multirégional)europe-west1europe-west2europe-west3europe-west4europe-west6northamerica-northeast1us(multirégional)us-central1us-east1us-west1
Données du playbook
Un playbook est composé des données suivantes :
- Nom du playbook : nom concis en langage naturel qui aide les développeurs et le LLM à comprendre les tâches gérées par le playbook.
- Objectifs : description générale de ce que le playbook doit accomplir.
- Instructions : étapes du processus que l'agent doit suivre pour atteindre l'objectif.
- Exemples : exemples de conversations qui constituent des prompts few-shot efficaces pour le LLM.
- Paramètres : variables qui stockent des informations sur une conversation, comme les entrées utilisateur, les informations sur le système de l'utilisateur et les résultats d'actions.
Prompt LLM
Pour chaque tour de conversation, Dialogflow CX utilise les données de votre playbook de conception et les données de conversation d'exécution pour créer un prompt LLM dans les limites de jetons. Le contenu de cette requête est résumé comme suit, où les en-têtes sont fournis à titre d'illustration et ne font pas nécessairement partie de la requête.
# INTERNAL_SYSTEM_PROMPT
<you cannot see or edit this>
# INTERNAL_SYSTEM_EXAMPLES
<you cannot see or edit this>
# AVAILABLE_TOOLS_TO_CURRENT_PLAYBOOK
<tool names and schemas, for example...>
## Tool: my_datastore
description: blah
input: blah
output: blah
## Tool: some_other_custom_tool
description: blah
input: blah
output: blah
# PLAYBOOK
<verbatim Goal and Instructions that you provide in the console>
# PLAYBOOK_EXAMPLES
<as many Examples for the current Playbook as can fit in the prompt>
## Example 1
## Example 2
..
..
..
## Example N (up to the input token limit)
# CURRENT_CONVERSATION
<the conversation up to this point w/ some caveats...>
* Caveat 1: If there was a transition from Playbook A -> Playbook B, the
Conversation that happened in Playbook A is summarized and provided as context
* Caveat 2: If there was a transition from Flow A -> Playbook A, the
Conversation that happened prior to the entry of Playbook A is summarized and
provided to the Playbook
Types de playbooks
Lorsque vous créez un playbook, vous devez choisir le type de playbook souhaité : playbook de tâches ou playbook de routine.
Playbooks de tâches
Les playbooks de tâches sont le type de playbook d'origine. Vous pouvez les utiliser pour décomposer des tâches complexes en sous-tâches plus petites et réutilisables, et pour modéliser des étapes de conversation compositionnelles, où chaque étape communique par le biais de paramètres d'entrée et de sortie.
Un playbook de tâche (appelant) appelle un autre playbook de tâche (appelé) :
- L'appelant démarre l'appelé.
- L'appelant fournit les paramètres d'entrée nécessaires à l'appelé.
- Le destinataire traite ces informations, exécute sa fonction désignée et renvoie les paramètres de sortie.
- L'appelant reçoit des paramètres de l'appelé.
Tout playbook de routine ou de tâche peut appeler un autre playbook de tâche, mais un playbook de tâche ne peut pas appeler un autre playbook de routine.
Playbooks de routine
Les playbooks de routine sont un nouveau type de playbook. Ils servent à modéliser des étapes de conversation séquentielles, qui sont chacune complètes et indépendantes. Ils peuvent appeler des playbooks de tâche pour décomposer de grosses tâches en sous-tâches plus petites, et ils peuvent passer à d'autres playbooks ou flux de routine.
L'illustration suivante montre un playbook de routine (A) qui passe à un autre playbook de routine (B), puis à un flux (C) :
- Le playbook de routine A peut lire les paramètres de session lorsqu'il démarre et écrire les paramètres de session juste avant de se terminer.
- Le playbook de routine A se termine et passe au playbook de routine B.
- Le playbook de routine B peut lire les paramètres de session lorsqu'il démarre et écrire les paramètres de session juste avant de se terminer.
- Le playbook de routine B se termine et passe au flux C.
- Le flux C peut lire et écrire des paramètres de session.
Si un playbook de routine ne passe pas à un autre playbook ou flux de routine, la session revient au dernier flux actif ou se termine s'il n'y en a pas.
Les playbooks de routine ont le comportement suivant en matière de gestion des paramètres :
- Lorsqu'un playbook de routine est saisi, ses paramètres d'entrée se voient attribuer des valeurs équivalentes aux paramètres de session portant le même nom.
- Lorsqu'un playbook de routine se termine, il génère des valeurs pour ses paramètres de sortie et les attribue aux paramètres de session portant le même nom.
Comparer les types de playbooks
| Catégorie | Playbook de tâches | Playbook de routine |
|---|---|---|
| Latence | Chaque fois qu'un playbook de tâches appelle un autre playbook de tâches, un appel LLM est effectué. Cela peut augmenter la latence pour une longue chaîne de playbooks de tâches en un seul tour de conversation. | Chaque playbook de routine d'une série de transitions se produit au cours d'un seul tour de conversation. Il n'y a donc qu'un seul appel LLM et la latence est améliorée. |
| Régénération des paramètres | Lorsqu'un playbook de tâches appelle un autre playbook de tâches, les valeurs des paramètres doivent être régénérées. Si la chaîne de playbooks de tâches est longue, cette régénération peut entraîner une perte de contexte. | Les playbooks de routine utilisent le stockage de session pour les paramètres, ce qui crée un contexte plus fiable. |
| Intégration des paramètres de session | Les playbooks de tâches ne s'interfacent pas bien avec les paramètres de session. Ils nécessitent plutôt la définition de paramètres d'entrée et de retour. | Les playbooks de routine s'intègrent bien aux paramètres de session. |
| Réutilisabilité | Étant donné que chaque playbook de tâches a une relation parent/enfant fixe, les tâches sont étroitement liées. | Les playbooks de routine peuvent être définis indépendamment les uns des autres. |
Playbook par défaut
Lorsque vous créez un agent génératif à l'aide de la console Conversational Agents, Dialogflow crée automatiquement un playbook génératif par défaut.
Le playbook par défaut est le point de départ des conversations. Il présente donc des différences importantes par rapport aux autres playbooks :
- Le playbook par défaut ne reçoit pas de résumé des tours de conversation précédents.
- Le playbook par défaut ne peut pas définir ni recevoir de paramètres d'entrée.
Créer un playbook
Pour créer un playbook :
- Sélectionnez l'icône Playbook dans le menu de navigation de la console.
- Cliquez sur le bouton Créer.
- Sélectionnez un type de playbook Routine ou Tâche.
- Fournissez les données du playbook.
Utiliser la génération d'IA pour créer un playbook
Lorsque vous créez un playbook, un panneau d'IA générative s'ouvre. Cela vous permet de générer des données de playbook.
Importer et exporter des playbooks
Une fois que vous avez créé des playbooks à l'aide de la console Conversational Agents, vous pouvez les exporter pour les utiliser dans un autre agent.
Pour exporter un playbook :
- Accédez à la liste des playbooks.
- Cliquez sur le bouton d'exportation du playbook que vous souhaitez exporter.
- Sélectionnez les options d'exportation.
- Cliquez sur Exporter.
Pour importer un playbook que vous avez exporté précédemment :
- Accédez à la liste des playbooks.
- Cliquez sur Importer.
- Sélectionnez les options d'importation.
- Cliquez sur Importer.