Google은 AI 기술을 사용하여 콘텐츠를 사용자의 기본 언어로 번역합니다. AI 번역에는 오류가 있을 수 있습니다.

흐름 기반 에이전트

이전에 Dialogflow CX 사용자였던 경우 CX Agent Studio를 사용하여 새 에이전트를 점진적으로 빌드하는 동안 기존 흐름 을 재사용할 수 있습니다.

END_SESSION에 도달할 때까지 대화를 흐름에 전달하는 흐름 기반 에이전트를 만들 수 있습니다. 이때 대화는 흐름 기반 에이전트를 시작한 CX Agent Studio 에이전트로 다시 반환됩니다.

CX Agent Studio 에이전트 애플리케이션은 DetectIntent API 메서드를 사용하여 사용자 입력을 흐름으로 보냅니다. 음성 입력의 경우 CX Agent Studio 에이전트 애플리케이션은 이러한 상호작용을 위한 TTS 및 STT를 처리합니다.

콘솔을 사용하여 에이전트 애플리케이션과 흐름 간에 데이터를 주고받는 방법을 정의할 수 있습니다.

권한 구성

에이전트 애플리케이션이 Dialogflow CX 흐름을 호출할 수 있는 권한을 가지려면 Customer Engagement Suite 서비스 에이전트 에 Dialogflow API 클라이언트 역할을 제공해야 합니다.

흐름 기반 에이전트 만들기

에이전트 빌더에서 흐름 기반 에이전트를 만들려면 다음 단계를 따르세요.

흐름 기반 에이전트를 시작해야 하는 에이전트 하단의 더하기 버튼을 클릭합니다.
흐름 기반 에이전트 가져오기 를 클릭합니다. 구성 패널이 열립니다.
흐름의 프로젝트를 선택합니다.
흐름의 에이전트를 선택합니다.
표시 이름을 제공합니다.
흐름으로 제어를 전송할 시점을 설명하는 상위 CX Agent Studio 에이전트에 대한 설명을 제공합니다.
흐름 시작 리소스를 제공합니다.
흐름에 사용해야 하는 환경을 제공합니다. 기본적으로 초안으로 설정됩니다.
입력 변수 매핑을 제공합니다. 여기에 제공하는 변수는 세션 매개변수로 흐름에 전송됩니다.
출력 변수 매핑. 여기에 제공하는 흐름 세션 매개변수는 변수로 에이전트 애플리케이션에 전송됩니다.
가져오기 를 클릭합니다.

마이그레이션 권장사항

기존 흐름을 사용할 때는 다음 권장사항에 유의하세요.

플레이북

CX Agent Studio 에이전트는 플레이북과 유사한 기능을 제공하지만 CX Agent Studio 에이전트는 드롭인 대체가 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. Dialogflow CX 에이전트는 플레이북과 흐름 간에 긴밀한 결합이 있을 수 있으므로 직접 대체하기가 어렵습니다.

분리된 에이전트 유형과 통합된 에이전트 유형

흐름과 플레이북 간에 복잡한 관계가 있는 Dialogflow CX 에이전트에서 CX Agent Studio 에이전트로 전환할 때는 먼저 에이전트 유형을 분리하는 것이 좋습니다.

모든 새로운 사용 사례에 대해 새로운 CX Agent Studio 에이전트를 만들고 이전 사용 사례에 대해 Dialogflow CX 에이전트를 계속 유지할 수 있습니다. 라우팅 레이어를 사용하여 호출해야 하는 에이전트 유형을 결정하면 됩니다.

CX Agent Studio 스티어링 에이전트는 END_SESSION에 도달하고 제어가 CX Agent Studio 스티어링 에이전트로 다시 전달될 때까지 Dialogflow CX 에이전트 간에 전송을 수행할 수 없습니다.

이 접근 방식이 불가능하고 기존 흐름을 사용해야 하는 경우 이 가이드에 설명된 대로 CX Agent Studio 흐름 기반 에이전트를 사용할 수 있습니다. CX Agent Studio 에이전트와 흐름 간의 라우팅을 관리하는 스티어링 에이전트로 CX Agent Studio 에이전트를 사용하는 것이 중요합니다.

이 프로세스는 상당한 일회성 작업일 수 있습니다.

결정론적 비즈니스 로직을 위한 흐름

흐름은 결정론적 비즈니스 로직을 관리하는 데 적합합니다. 특히 CX Agent Studio 콜백으로 이러한 로직을 처리할 수 없는 경우에 적합합니다.

흐름 사용의 좋은 예는 다음과 같습니다.

순차적 데이터 수집 및 검증 수행
세션 매개변수를 기반으로 인증 흐름 수행

흐름 사용의 나쁜 예는 다음과 같습니다.

CX Agent Studio 에이전트 콜백을 사용하여 쉽게 달성할 수 있으므로 사용자에게 미리 작성된 응답으로 응답합니다.
이러한 목적으로 LLM을 사용해야 하므로 인텐트 분류 및 감지를 수행합니다.

흐름을 블랙박스로 사용

흐름의 한 가지 문제는 암시적 전역 매개변수인 세션 매개변수에 의존한다는 것입니다. 기본적으로 흐름 내에서 수집된 모든 매개변수는 세션 범위로 자동 전파되므로 후속 흐름에서 액세스할 수 있습니다. 이 방법론은 업스트림 흐름에서 매개변수 수집 로직을 수정하면 다운스트림 흐름이 실수로 중단될 수 있는 문제를 야기합니다.

CX Agent Studio 흐름 기반 에이전트를 사용할 때는 이 동작을 신중하게 고려해야 합니다. CX Agent Studio 에이전트는 흐름을 캡슐화된 블랙박스로 처리해야 하며 필요한 모든 정보는 명시적 입력 매개변수를 통해 전달됩니다. 흐름이 시작되면 흐름은 전달된 이러한 매개변수를 세션 매개변수로 사용하여 지정된 작업을 실행해야 합니다. 반대로 흐름을 종료할 때는 흐름이 CX Agent Studio 에이전트에 제어를 양도하기 전에 세션 매개변수에서 미리 정의된 출력 매개변수를 채우는 것이 중요합니다.