Crea e configura un generatore di coach AI

Questa guida fornisce una procedura dettagliata completa per la creazione e la configurazione dei generatori di coach AI nella console Agent Assist. Colma il divario tra le panoramiche concettuali e l'integrazione degli strumenti tecnici, descrivendo in dettaglio i passaggi e la logica specifici richiesti.

Crea un generatore

Per creare un generatore, segui questi passaggi:

  1. Accedi alla console Agent Assist e seleziona Coach AI nella barra laterale Funzionalità.

    Console Agent Assist

  2. Fai clic su Crea per aprire il riquadro di configurazione.

Impostazioni di base

Configura le seguenti impostazioni di base:

  • Nome generatore: fornisci un identificatore univoco e descrittivo (ad esempio, upsell-pixel-watch).
  • Selezione della versione: scegli la versione stabile più recente. Presta attenzione ai tooltip sul ciclo di vita della versione:
    • Anteprima: solo per la lista consentita; non ancora disponibile a livello generale.
    • Legacy: deprecazione in attesa; aggiorna presto per evitare interruzioni del servizio.
    • Obsoleto: non più supportato; aggiorna immediatamente.
  • Trigger a livello di generatore: definisce l'evento predefinito per il modello per valutare la conversazione (ad esempio, On customer messages).

Indicazioni generali

Utilizza la sezione Overarching Guidance (Linee guida generali) per impostare regole globali che si applicano a tutte le istruzioni all'interno del generatore. In questo modo, puoi mantenere la coerenza senza ripetere la logica in ogni istruzione.

  • Glossario: definisci i termini specifici dell'attività. Ad esempio: 
    Account authentication is considered completed if the PIN matches.
  • Stile e tono: specifica come deve suonare l'agente. Ad esempio: 
    Always be empathetic and avoid jargon.
  • Processo di ragionamento: indica al modello come pensare. Ad esempio: 
    Prioritize security-related instructions over upselling.

Per ulteriori dettagli o esempi sulle linee guida generali, consulta Best practice: linee guida generali.

Configura le istruzioni

I generatori sono composti da una o più istruzioni. Ogni istruzione definisce uno scenario specifico e le indicazioni corrispondenti per l'agente. Aggiungi le istruzioni utilizzando i seguenti parametri:

Componente Descrizione Requisito o formato
Titolo visualizzato Un nome utilizzato per gestire più istruzioni. Non visibile all'LLM.
Dettagli display Contenuto statico mostrato all'agente. Supporta Markdown per i link e il formato RTF.
Attivatore di istruzioni Quando viene attivata questa istruzione specifica. Esegue l'override dei trigger a livello di generatore.
Condizione Quando l'istruzione è applicabile. Visibile al modello (ad esempio, "Il cliente chiede informazioni sui prezzi").
Azione dell'agente Cosa deve fare o dire l'agente. Visibile al modello; supporta la logica passo passo.
Strumenti Azioni di sistema automatiche. Formato: ${tool:tool_name/action}

Per linee guida dettagliate su condizioni, azioni e azioni di sistema, consulta Best practice: istruzioni.

Best practice per la qualità dei suggerimenti

Per ottimizzare la qualità dei suggerimenti generati dal coach AI, tieni presente i seguenti consigli:

  • Esempi concreti: se il modello fornisce risposte generiche, aggiungi sezioni "Ad esempio" nell'azione dell'agente. Ad esempio: 
    For Galaxy phones, recommend Galaxy Watch.
  • Modelli di messaggi: utilizza i modelli di messaggi nelle azioni per controllare la formulazione esatta: 
    Since we've been talking about [Topic], I'd like to recommend [Product] because [Reason].
  • Deduplicazione dei suggerimenti: attiva la deduplicazione dei suggerimenti nella configurazione del generatore per evitare di mostrare ripetutamente all'agente suggerimenti duplicati o molto simili. Puoi regolare la Soglia di somiglianza (valore predefinito 0.8) per controllare la sensibilità. Per i dettagli e i campi protobuf, consulta Best practice: deduplicazione dei suggerimenti.

Esegui un test con il simulatore

Prima di eseguire il deployment del generatore in un profilo di conversazione, utilizza il simulatore per convalidarne il comportamento:

  • Digita i messaggi come Cliente o Agente per visualizzare prompt e trigger in tempo reale.
  • Carica file di conversazione JSON (fino a 300 messaggi) per testare flussi complessi a più turni.
  • Verifica che l'estrazione delle entità identifichi correttamente i parametri (come indirizzi o numeri di conto bancario) e li passi alla inputParameters dei tuoi strumenti.