Playbook

Catatan: Fitur Playbook dikecualikan dari Dialogflow CX SLA.

Playbook adalah elemen penyusun dasar agen generatif. Agen generatif biasanya memiliki banyak playbook, dengan setiap playbook ditentukan untuk menangani tugas tertentu. Data playbook diberikan kepada LLM, sehingga LLM memiliki informasi yang dibutuhkan untuk menjawab pertanyaan dan menjalankan tugas. Setiap playbook dapat memberikan informasi, mengirimkan kueri ke layanan eksternal, atau menangguhkan penanganan percakapan ke alur atau menunjuk playbook lain untuk menangani subtugas.

Batasan

Batasan berikut berlaku:

• Agen yang menggunakan playbook tidak mendukung pengiriman SMS pendamping panggilan dari rute Intent Sambutan Default di Alur Mulai Default, tetapi Anda dapat mengaktifkan opsi SMS pendamping panggilan di alur standar.
• Playbook tidak mendukung input DTMF dari sistem telepon.

Dukungan bahasa

Lihat kolom Playbooks di referensi bahasa. Bahasa yang ditandai untuk playbook telah diuji kualitasnya dengan model gemini-2.0-flash.

Saat menggunakan bahasa selain bahasa Inggris:

• Pada umumnya, gunakan bahasa Inggris untuk petunjuk playbook. Untuk bahasa dan kasus penggunaan tertentu, Anda mungkin mendapatkan respons yang sedikit lebih baik jika memberikan petunjuk dalam bahasa target.
• Deklarasikan dukungan bahasa Anda dalam petunjuk playbook. Misalnya: "Always answer using the French language".
• Tentukan contoh Anda dalam bahasa target.

Dukungan model

Anda dapat memilih model LLM yang digunakan dalam playbook di tempat berikut:

• Pilih model LLM di tingkat agen.

  • Di setelan Agen konsol Conversational Agents -> AI Generatif -> Playbook, pilih model berdasarkan nama tampilan dari menu dropdown semua model yang tersedia.
  • Tentukan nama model di kolom GenerativeSettings.llm_model_settings.model jika Anda menggunakan API untuk memperbarui setelan agen (lihat GenerativeSettings).

• Mengganti pemilihan model di tingkat permintaan.

  • Di simulator konsol Conversational Agents, pilih model berdasarkan nama tampilan dari menu dropdown saat menguji playbook.
  • Tentukan nama model di kolom DetectIntentRequest.query_params.llm_model_settings.model jika Anda menguji agen melalui API (lihat DetectIntentRequest).

Nama Model	Spesifikasi Model	Tahap Peluncuran
gemini-2.5-flash	Gemini 2.5 flash	GA
gemini-2.5-flash-lite	Gemini 2.5 flash lite	GA
gemini-2.0-flash-001	Gemini 2.0 flash	GA
gemini-2.0-flash-lite-001	Gemini 2.0 flash lite	GA

Dukungan region

Playbook didukung di region berikut:

• global
• asia-south1
• asia-southeast1
• asia-southeast2
• asia-northeast1
• australia-southeast1
• eu (multi-region)
• europe-west1
• europe-west2
• europe-west3
• europe-west4
• europe-west6
• northamerica-northeast1
• us (multi-region)
• us-central1
• us-east1
• us-west1

Data playbook

Playbook terdiri dari data berikut:

• Nama playbook: nama ringkas dalam bahasa alami yang membantu developer dan LLM memahami tugas yang ditangani playbook
• Sasaran: deskripsi tingkat tinggi tentang apa yang harus dicapai oleh playbook
• Petunjuk: menentukan langkah-langkah proses yang harus dilakukan untuk mencapai target
• Contoh: contoh percakapan yang secara efektif merupakan contoh perintah few-shot untuk LLM
• Parameter: digunakan untuk menyimpan informasi tentang percakapan seperti input pengguna, informasi sistem pengguna, hasil tindakan, dan sebagainya.

Perintah LLM

Untuk setiap giliran percakapan, Dialogflow CX menggunakan data playbook waktu desain dan data percakapan runtime untuk membuat perintah LLM dalam batas token. Isi perintah ini diringkas sebagai berikut, dengan header dimaksudkan untuk ilustrasi dan tidak harus menjadi bagian dari perintah.

# 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

Jenis playbook

Saat membuat playbook, Anda memilih jenis playbook yang diinginkan: playbook tugas atau playbook rutin.

Playbook tugas

Playbook tugas adalah jenis playbook asli. Playbook ini digunakan untuk memecah tugas kompleks menjadi subtugas yang lebih kecil dan dapat digunakan kembali. Playbook ini digunakan untuk memodelkan tahapan percakapan komposisi, yang setiap tahapannya berkomunikasi melalui parameter input dan output.

Berikut ini menunjukkan playbook tugas (pemanggil) yang memanggil playbook tugas lain (tujuan panggilan):

1. Pemanggil memulai tujuan panggilan.
2. Pemanggil memberikan parameter input yang diperlukan ke tujuan panggilan.
3. Tujuan panggilan memproses informasi ini, menjalankan fungsi yang ditetapkan, dan menampilkan parameter output.
4. Pemanggil menerima parameter dari tujuan panggilan.

Playbook rutin atau tugas dapat memanggil playbook tugas lain, tetapi playbook tugas tidak dapat memanggil playbook rutin lain.

Playbook rutin

Playbook rutin adalah jenis playbook baru. Playbook ini digunakan untuk memodelkan tahapan percakapan berurutan, yang setiap tahapannya lengkap dan independen. Playbook tersebut dapat memanggil playbook tugas untuk menguraikan tugas yang lebih besar menjadi subtugas yang lebih kecil, dan dapat beralih ke playbook atau alur rutin lainnya.

Berikut ini menunjukkan playbook rutin (A), yang beralih ke playbook rutin lain (B), yang beralih ke alur (C):

1. Playbook rutin A dapat membaca parameter sesi saat dimulai dan menulis parameter sesi tepat sebelum keluar.
2. Playbook rutin A keluar dan beralih ke playbook rutin B.
3. Playbook rutin B dapat membaca parameter sesi saat dimulai dan menulis parameter sesi tepat sebelum keluar.
4. Playbook rutin B keluar dan beralih ke alur C.
5. Alur C dapat membaca dan menulis parameter sesi.

Jika playbook rutin tidak beralih ke playbook atau alur rutin lain, sesi akan kembali ke alur aktif terakhir atau berakhir jika tidak ada.

Playbook rutin memiliki perilaku pengelolaan parameter berikut:

• Saat playbook rutin dimasukkan, parameter inputnya akan diberi nilai yang setara dengan parameter sesi dengan nama yang sama.
• Saat playbook rutin keluar, playbook tersebut akan menghasilkan nilai untuk parameter outputnya dan menetapkannya ke parameter sesi dengan nama yang sama.

Membandingkan jenis playbook

Kategori	Playbook Tugas	Playbook Rutin
Latensi	Setiap kali playbook tugas memanggil playbook tugas lain, ada panggilan LLM. Untuk rantai playbook tugas yang panjang dalam satu giliran percakapan, hal ini dapat meningkatkan latensi.	Setiap playbook rutin dalam serangkaian transisi terjadi dalam satu giliran percakapan, sehingga hanya ada satu panggilan LLM dan latensi yang ditingkatkan.
Pembuatan ulang parameter	Saat playbook tugas memanggil playbook tugas lain, nilai parameter harus dibuat ulang. Jika ada rantai playbook tugas yang panjang, pembuatan ulang ini dapat menyebabkan hilangnya konteks.	Playbook rutin menggunakan penyimpanan sesi untuk parameter, yang membuat konteks lebih andal.
Integrasi parameter sesi	Playbook tugas tidak berinteraksi dengan baik dengan parameter sesi dan memerlukan parameter input dan parameter yang ditampilkan untuk ditentukan.	Playbook rutin berinteraksi dengan baik dengan parameter sesi.
Penggunaan kembali	Karena setiap playbook tugas memiliki hubungan induk/turunan yang tetap, tugas sangat terikat.	Playbook rutin dapat ditentukan secara independen satu sama lain.

Playbook default

Saat Anda membuat agen generatif menggunakan konsol Conversational Agents, Playbook Generatif Default akan dibuat secara otomatis.

Playbook default adalah titik awal percakapan, sehingga memiliki beberapa perbedaan penting dari playbook lainnya:

• Playbook default tidak menerima ringkasan giliran percakapan sebelumnya.
• Playbook default tidak dapat menentukan atau menerima parameter input.

Membuat playbook

Untuk membuat playbook:

1. Klik ikon playbook di navigasi kiri konsol.
2. Klik tombol Create new.
3. Pilih jenis playbook Routine atau Task.
4. Berikan data playbook.

Menggunakan pembuatan AI untuk membuat playbook

Saat membuat playbook, panel AI generatif akan terbuka. Anda dapat menggunakannya untuk membuat data playbook.

Mengimpor dan mengekspor playbook

Setelah membuat playbook menggunakan konsol Conversational Agents, Anda dapat mengekspor playbook ini untuk digunakan di agen lain. Untuk mengekspor playbook:

1. Buka daftar playbook.
2. Klik tombol ekspor untuk playbook yang ingin diekspor.
3. Pilih opsi ekspor.
4. Klik Export.

Untuk mengimpor playbook yang sebelumnya telah diekspor:

1. Buka daftar playbook.
2. Klik Import.
3. Pilih opsi impor.
4. Klik Import.