In diesem Leitfaden finden Sie eine umfassende Anleitung zum Erstellen und Konfigurieren von KI-Coach-Generatoren in der Agent Assist-Konsole. Sie schließt die Lücke zwischen konzeptionellen Übersichten und der technischen Toolintegration, indem sie die erforderlichen Schritte und die Logik detailliert beschreibt.
Generator erstellen
So erstellen Sie einen Generator:
Melden Sie sich in der Agent Assist-Konsole an und wählen Sie in der Seitenleiste Features die Option KI-Coach aus.
Klicken Sie auf Erstellen, um den Konfigurationsbereich zu öffnen.
Wichtige Einstellungen
Konfigurieren Sie die folgenden Kerneinstellungen:
- Generatorname: Geben Sie eine eindeutige, aussagekräftige Kennung an (z. B.
upsell-pixel-watch). - Versionsauswahl: Wählen Sie die neueste stabile Version aus. Achten Sie auf die Tooltips zum Versionslebenszyklus:
- Vorabversion: Nur Zulassungsliste; noch nicht allgemein verfügbar.
- Legacy: Wird demnächst eingestellt. Aktualisieren Sie bald, um Dienstunterbrechungen zu vermeiden.
- Eingestellt: Wird nicht mehr unterstützt. Aktualisieren Sie die Funktion sofort.
- Trigger auf Generatorebene: Definiert das Standardereignis, das das Modell zur Bewertung der Unterhaltung verwendet (z. B. Bei Kundennachrichten).
Übergreifende Anleitung
Im Abschnitt Übergreifende Anleitung können Sie globale Regeln festlegen, die für alle Anweisungen im Generator gelten. So bleibt die Konsistenz gewahrt, ohne dass die Logik in jeder Anweisung wiederholt werden muss.
- Glossar: Geschäftsspezifische Begriffe definieren Beispiel:
Account authentication is considered completed if the PIN matches.
- Stil und Tonfall: Geben Sie an, wie der KI-Agent klingen soll. Beispiel:
Always be empathetic and avoid jargon.
- Reasoning-Prozess: Teilen Sie dem Modell mit, wie es denken soll. Beispiel:
Prioritize security-related instructions over upselling.
Weitere Informationen und Beispiele zu allgemeinen Richtlinien finden Sie unter Best Practices: Allgemeine Richtlinien.
Anleitung konfigurieren
Generatoren bestehen aus einer oder mehreren Anweisungen. Jede Anweisung definiert ein bestimmtes Szenario und die entsprechende Anleitung für den KI-Agenten. Fügen Sie Anweisungen mit den folgenden Parametern hinzu:
| Komponente | Beschreibung | Anforderung oder Format |
|---|---|---|
| Anzeigetitel | Ein Name, der zum Verwalten mehrerer Anweisungen verwendet wird. | Für das LLM nicht sichtbar. |
| Details anzeigen | Statischer Inhalt, der dem KI-Agenten angezeigt wird. | Unterstützt Markdown für Links und RTF. |
| Anweisungstrigger | Wann diese spezifische Anweisung ausgelöst wird. | Überschreibt Trigger auf Generatorebene. |
| Bedingung | Wann die Anweisung anwendbar ist. | Für das Modell sichtbar (z. B. „Kunde fragt nach Preisen“). |
| Agentenaktion | Was der KI-Agent tun oder sagen soll. | Für das Modell sichtbar; unterstützt schrittweise Logik. |
| Tools | Automatisierte Systemaktionen. | Format: ${tool:tool_name/action} |
Detaillierte Richtlinien zu Bedingungen, Aktionen und Systemaktionen finden Sie unter Best Practices: Anweisungen.
Best Practices für die Qualität von Vorschlägen
Beachten Sie die folgenden Empfehlungen, um die Qualität der vom KI-Coach generierten Vorschläge zu optimieren:
- Konkrete Beispiele: Wenn das Modell allgemeine Antworten liefert, fügen Sie in der Agentenaktion Abschnitte mit „Beispiel“ hinzu. Beispiel:
For Galaxy phones, recommend Galaxy Watch.
- Nachrichtenvorlagen: Verwenden Sie Nachrichtenvorlagen in Ihren Aktionen, um den genauen Wortlaut festzulegen:
Since we've been talking about [Topic], I'd like to recommend [Product] because [Reason].
- Deduplizierung von Vorschlägen: Aktivieren Sie die Deduplizierung von Vorschlägen in der Generator-Konfiguration, um zu verhindern, dass dem Kundenservicemitarbeiter wiederholt doppelte oder sehr ähnliche Vorschläge angezeigt werden. Sie können den Ähnlichkeitsgrenzwert (Standardwert
0.8) anpassen, um die Empfindlichkeit zu steuern. Weitere Informationen und Protobuf-Felder finden Sie unter Best Practices: Deduplizierung von Vorschlägen.
Mit dem Simulator testen
Bevor Sie den Generator in einem Konversationsprofil bereitstellen, sollten Sie sein Verhalten mit dem Simulator validieren:
- Geben Sie Nachrichten als Kunde oder Kundenservicemitarbeiter ein, um Prompts und Trigger in Echtzeit zu sehen.
- Laden Sie JSON-Unterhaltungsdateien (bis zu 300 Nachrichten) hoch, um komplexe Abläufe mit mehreren Interaktionen zu testen.
- Prüfen Sie, ob die Entitätsextraktion Parameter wie Adressen oder Kontonummern korrekt identifiziert und an die
inputParametersIhrer Tools übergibt.