Aan de slag met Agent Builder

Deze pagina introduceert essentiële concepten van conversationele AI en koppelt deze aan Agent Builder. Het doel is om u te helpen begrijpen wat de bedoeling is van Agent Builder-configuraties en wat u ermee kunt bereiken.

Een gesprek tussen een contactpersoon en een agent, inclusief Mpower-agents Een virtuele agent die wordt gemaakt met CXone Mpower Agent Builder die spraak- of chatinteracties kan behandelen. of andere virtuele agenten Een softwareapplicatie die klantinteracties afhandelt in plaats van een live (menselijke) agent., bestaat uit drie hoofdelementen. De belangrijke conversatie-elementen hebben overeenkomende configuraties in Agent Builder. Wanneer u deze configuraties en de manier waarop ze samenwerken begrijpt, kunt u vol vertrouwen een Mpower-agent creëren. Dit zijn:

Wat het contact zegt.
Wat het contact wil.
Wat de agent of Mpower-agent zegt en doet.

Wat het contact zegt en wil, wordt voorgesteld in Agent Builder met intenties, entiteiten en slots. Wat de Mpower-agent zegt en doet wordt weergegeven door verhalen, regelsen Mpower-agentacties.

Wat het contact zegt en wil: uitingen, intenties, entiteiten en slots.

Het contact De persoon die contact heeft met een agent, IVR of bot in uw contactcenter. communiceert met het Mpower-agent Een virtuele agent die wordt gemaakt met CXone Mpower Agent Builder die spraak- of chatinteracties kan behandelen. door berichten te typen in het chatvenster of door in de telefoon te praten. Als de interactie een telefoongesprek betreft, wordt de audio die tijdens het gesprek wordt vastgelegd, omgezet naar tekst met behulp van een spraak-naar-tekst Ook wel STT of transcriptie genoemd: een proces om gesproken taal om te zetten in tekst. service. De Mpower-agent ontvangt de berichten of getranscribeerde audio - ook wel uitingengenoemd - en analyseert ze. Vervolgens kan de Mpower-agent hierop reageren, afhankelijk van de manier waarop deze is geconfigureerd.

Concept	Definitie	Voorbeeld	Wat de Mpower-agent doet
Uiting	Alles wat een contactpersoon De persoon die contact heeft met een agent, IVR of bot in uw contactcenter. zegt tijdens een interactie De volledige conversatie met een agent via een kanaal. Een interactie kan bijvoorbeeld een telefoongesprek, een e-mailuitwisseling, een chatgesprek of een uitwisseling via social media zijn.. Soms ook wel een Bericht genoemd.	"Ik ben mijn wachtwoord kwijt." "Wat is mijn saldo?" "Ben jij een robot?"	De Mpower-agent gebruikt Natural Language Understanding (NLU) om elke contactuiting te analyseren om de betekenis of intentieervan te bepalen.
Intentie	Datgene wat de klant wil communiceren of bereiken. Elk bericht dat het contact verstuurt heeft een intentie.	"Ik ben mijn wachtwoord kwijt" heeft de intentie "Wachtwoordreset". "Hallo" heeft de intentie "Begroeting".	De Mpower-agent analyseert het bericht van een contactpersoon met behulp van NLU Dit proces is een uitbreiding op Natuurlijke taalverwerking (NLP) en kan beslissingen nemen of actie ondernemen op basis van wat er is begrepen.om de intentie ervan te bepalen. Zodra het dat weet, kan het reageren met een eigen bericht. U configureert het antwoord dat u wilt dat uw Mpower-agent voor elke intentie gebruikt.
Entiteit	Een gedefinieerd stukje informatie in het bericht van een contact.	De naam van een persoon of product, een telefoonnummer, een rekeningnummer, een locatie enzovoort.	De Mpower-agent gebruikt NLU om entiteiten in het bericht van een contactpersoon te identificeren. Entiteiten helpen de Mpower-agent te begrijpen wat het bericht van het contact betekent.
Slot	Een entiteit die uit het bericht van een contactpersoon is geëxtraheerd en is opgeslagen voor gebruik in Mpower-agent-reacties. Een 'slot' is vergelijkbaar met een variabele.	Als u een slot voor de contactnaam maakt, kan de Mpower-agent die naam gebruiken in reacties tijdens een interactie, waardoor het persoonlijker wordt.	Wanneer dit zo is geconfigureerd, haalt de Mpower-agent een entiteit uit een contactbericht en slaat deze op in een slot. Je kunt je Mpower-agent deze informatie later in het gesprek laten gebruiken.

Wat de Mpower-agent zegt en doet: verhalen, regels en acties

Conversaties tussen mensen zijn onvoorspelbaar en gevarieerd. Mpower-agent Een virtuele agent die wordt gemaakt met CXone Mpower Agent Builder die spraak- of chatinteracties kan behandelen. reacties zijn dat niet. Dit betekent dat je Mpower-agent de grote variatie in de manier waarop mensen spreken correct moet kunnen interpreteren, maar het hoeft niet te "nadenken" over hoe het zal reageren. Mpower-agent-reacties zijn duidelijk gedefinieerd in de Agent Builder-configuraties. Of de Mpower-agent het juiste antwoord voor de situatie kiest, hangt echter af van hoe goed hij de intentie De betekenis of het doel achter hetgeen een contact zegt of typt; datgene wat de klant wil communiceren of bereiken.. van elke contact-uiting Iets wat een contact zegt of typt.identificeert.

Concept	Definitie	Voorbeeld	Wat de Mpower-agent doet
Regel	Definieert Mpower-agent reacties op berichten waarvan de betekenis niet verandert met de context.	Eenduidige interacties met vaste reacties: Wat zijn uw openingstijden? Wat is jullie adres? Conversatiebouwstenen: Begroeting, afscheid, dank of overgang; simpele Ja/Nee-vragen en bevestigingen. Mpower-agents worden geleverd met standaardintenties en regels voor verschillende hiervan, waaronder begroetingen, overdrachtsverzoeken De overdracht van een contact van een virtuele agent naar een live agent. en meer. Veelgestelde vragen Beledigingen en klassieke uitdagingen	Regels zijn een van de twee manieren waarop u kunt configureren hoe uw Mpower-agent reageert op een intent. Regels zijn nuttig voor bepaalde soorten intenties, maar niet alle intenties.
Story	Traint een Mpower-agent om een interactie af te handelen op basis van de bedoeling van het bericht en de conversatiecontext.	Bij een interactie over een vergeten wachtwoord zou de Mpower-agent reageren op "Hoe doe ik dat?" op een bepaalde manier. Als de interactie zou gaan over het aanmaken van een nieuw account, zou de reactie heel anders zijn. Ook al gebruikt de contactpersoon in beide gevallen dezelfde woorden met hetzelfde doel: meer informatie verkrijgen.	Verhalen zijn de tweede van de twee manieren waarop u kunt configureren hoe uw Mpower-agent reageert op een intentie. Verhalen leren de Mpower-agent hoe ze de context van het gesprek kunnen gebruiken om op de juiste manier te reageren.
Mpower-agent Actie	Alles wat een Mpower-agent zegt of doet tijdens een interactie.	Bij een interactie over een vergeten wachtwoord reageert Mpower-agent door de link naar de FAQ voor het opnieuw instellen van het wachtwoord op de website te sturen. Wanneer een contact frustratie uit zoals: "Ik snap het niet! Het werkt niet!!!" de Mpower-agent antwoordt met "Het spijt me. Wilt u dat ik u doorschakel naar een menselijke agent?" Wanneer het contact ja zegt, start de Mpower-agent de overdracht.	Mpower-agent acties zijn de opties die u hebt om te definiëren hoe u wilt dat uw Mpower-agent op elke intentie reageert. Ze geven u de flexibiliteit om elke reactie te configureren om de uitkomst te behalen die aan de behoeften van het contact voldoet.

Concept

Definitie

Voorbeeld

Wat de Mpower-agent doet

Regel

Definieert Mpower-agent reacties op berichten waarvan de betekenis niet verandert met de context.

Eenduidige interacties met vaste reacties: Wat zijn uw openingstijden? Wat is jullie adres?
Conversatiebouwstenen: Begroeting, afscheid, dank of overgang; simpele Ja/Nee-vragen en bevestigingen. Mpower-agents worden geleverd met standaardintenties en regels voor verschillende hiervan, waaronder begroetingen, overdrachtsverzoeken De overdracht van een contact van een virtuele agent naar een live agent. en meer.
Veelgestelde vragen
Beledigingen en klassieke uitdagingen

Regels zijn een van de twee manieren waarop u kunt configureren hoe uw Mpower-agent reageert op een intent. Regels zijn nuttig voor bepaalde soorten intenties, maar niet alle intenties.

Story

Traint een Mpower-agent om een interactie af te handelen op basis van de bedoeling van het bericht en de conversatiecontext.

Bij een interactie over een vergeten wachtwoord zou de Mpower-agent reageren op "Hoe doe ik dat?" op een bepaalde manier. Als de interactie zou gaan over het aanmaken van een nieuw account, zou de reactie heel anders zijn. Ook al gebruikt de contactpersoon in beide gevallen dezelfde woorden met hetzelfde doel: meer informatie verkrijgen.

Verhalen zijn de tweede van de twee manieren waarop u kunt configureren hoe uw Mpower-agent reageert op een intentie. Verhalen leren de Mpower-agent hoe ze de context van het gesprek kunnen gebruiken om op de juiste manier te reageren.

Mpower-agent Actie

Alles wat een Mpower-agent zegt of doet tijdens een interactie.

Bij een interactie over een vergeten wachtwoord reageert Mpower-agent door de link naar de FAQ voor het opnieuw instellen van het wachtwoord op de website te sturen.

Wanneer een contact frustratie uit zoals: "Ik snap het niet! Het werkt niet!!!" de Mpower-agent antwoordt met "Het spijt me. Wilt u dat ik u doorschakel naar een menselijke agent?" Wanneer het contact ja zegt, start de Mpower-agent de overdracht.

Mpower-agent acties zijn de opties die u hebt om te definiëren hoe u wilt dat uw Mpower-agent op elke intentie reageert. Ze geven u de flexibiliteit om elke reactie te configureren om de uitkomst te behalen die aan de behoeften van het contact voldoet.

Hoe de Mpower-agent leert: training en testen

Door training leert u uw Mpower-agent hoe u de intenties De betekenis of het doel achter hetgeen een contact zegt of typt; datgene wat de klant wil communiceren of bereiken..van uw contacten correct kunt voorspellen. Het begint met het aanleveren van uw Mpower-agent voldoende hoogwaardige, praktijkvoorbeelden van elke intentie. Dit worden de trainingsgegevens genoemd. In combinatie met trainingsdialogenhelpen trainingsgegevens uw Mpower-agent contactpersonen te herkennen wat ze nodig hebben en hier vervolgens adequaat op te reageren.

Om uw Mpower-agentte testen, moet u eerst een model Een versie van een bot die is getraind en klaargezet in Stage. van de gegevens in de bijbehorende configuraties bouwen. In Agent Builderzorgt de optie Train and Stage ervoor dat een nieuw model wordt gebouwd. Het proces wordt uitgevoerd op de achtergrond.

Een model wordt gebouwd op basis van een analyse van de geconfigureerde intenties, story's, regels, voorbeelden en andere trainingsgegevens. Het model is de kern van wat uw Mpower-agent is: een softwareprogramma dat menselijke spraak analyseert om de dichtstbijzijnde match te bepalen op basis van de set datapunten en vervolgens de bijbehorende actie uit te voeren.

U kunt zo vaak als u wilt een nieuw model opbouwen. Elk model is genummerd en er is een historische lijst van vorige modellen.

Nadat het model is gebouwd, kunt u uw Mpower-agenttesten. Bij het testen voert u gesprekken met uw Mpower-agent. Zo kom je erachter waar het systeem jouw boodschappen niet begrijpt of slechte voorspellingen doet. U kunt de configuraties herstellen, een nieuw model bouwen en opnieuw testen.

Agent Builder heeft een ingebouwd chatprogramma waarmee u testgesprekken kunt voeren met uw Mpower-agent. U kunt uw Mpower-agent ook delen met andere mensen die u kunnen helpen bij het testen. Ze hoeven hun ervaringen niet aan jou te rapporteren, omdat elk gesprek dat je Mpower-agent voert, wordt opgeslagen in Agent Builder. U kunt ze controleren om de pijnpunten te zoeken die uw aandacht vereisen.

Het is belangrijk om conversatiegegevens te beoordelen tijdens de ontwikkeling van uw Mpower-agent en nadat deze in productie is genomen. Om ervoor te zorgen dat uw Mpower-agentgoed blijft presteren, is het nodig om de intenties, verhalen en regels voortdurend te verfijnen.

Omgaan met problemen

Agent Builder biedt twee configuraties waarmee u potentiële Mpower-agent problemen kunt aanpakken:

Fallback: Hiermee leert uw Mpower-agent wat te doen als hij niet zeker weet hoe hij verder moet. Er zijn twee soorten fallback:
- NLU-fallback: Wordt gebruikt wanneer de Mpower-agenter niet zeker van is dat hij het contact begrijpt.
- Actie-fallback:Wordt gebruikt wanneer de Mpower-agent niet zeker weet of hij de volgende actie kan voorspellen.
Veiligheidsnet: Met een vangnet kunt u configureren wat er gebeurt als er een ander probleem is met de Mpower-agent of de systemen waarmee deze verbinding maakt. Dit kan bijvoorbeeld betekenen dat Mpower-agent er langer over doet dan normaal om op het contact te reageren.

Fallback en een veiligheidsnet zijn preventieve opties, maar niet alle problemen kunnen worden voorkomen. Het is belangrijk om regelmatig conversatiegegevens te controleren om te zoeken naar pijnpunten met contacten.

Bewaak en beheer uw Mpower-agents

Agent Builder biedt veel hulpmiddelen waarmee u de prestaties van uw Mpower-agentkunt bewaken. Dit is een cruciaal en doorlopend onderdeel van het beheer van uw Mpower-agents. Door de prestaties van deze tools regelmatig te controleren, kunt u knelpunten opsporen en de Mpower-agent-configuraties verfijnen om deze te verlichten.

Met de volgende tools kunt u de conversatiegegevens controleren:

Inzichten: Biedt rapportage en realtime, interactieve analyses voor uw Mpower-agents:
NLU Inbox: Helpt u uw gegevens te beheren om de kwaliteit van uw te verbeteren. Dit proces is een uitbreiding op Natuurlijke taalverwerking (NLP) en kan beslissingen nemen of actie ondernemen op basis van wat er is begrepen.Mpower-agent Dit toont alle nieuwe berichten van contacten.
Query zoeken: gebruikt de tags om de resultaten in de NLU-inbox of de Insights-sectie te beperken.

Met de volgende hulpmiddelen kunt u uw Mpower-agent-gegevens beheren en organiseren:

Tags: gebruikt tags in heel Agent Builder. U kunt ze automatisch door de Mpower-agent laten toepassen of u kunt ze handmatig toepassen.
Botvaardigheden: Gebruik botvaardigheden om trainingsgegevens te ordenen op basis van wat uw Mpower-agent kan doen. U kunt trainingsgegevens filteren op skill om te beperken wat er zichtbaar is voor u.

Met de volgende hulpmiddelen kunt u informatie over uw Mpower-agentbekijken:

Gezondheidsmonitor:informatie weer over de training, modellen en configuratiewijzigingen voor uw Mpower-agent.
Import- en exporthulpmiddelen:Importeer of exporteer bepaalde gegevens uit uw Mpower-agents. U kunt dit gebruiken als een back-upoptie.
Activiteitenlogboek: biedt een geschiedenis van wat gebruikers doen wanneer ze zijn ingelogd bij Agent Builder.

Optimaal voordeel halen uit Agent Builder

Wanneer u plannen gaat maken over hoe u Mpower-agents het beste in uw contactcenter kunt integreren, kunt u de volgende ideeën overwegen. Ze kunnen u helpen om optimaal voordeel te halen uit Agent Builder.

Bouw meerdere Mpower-agents voor verschillende use cases, kanalen of doelgroepen. U kunt ze laten samenwerken met live menselijke agents met digitale Kanaal, contact of skill verbonden met Digital Experience. ACD skills. CXone Mpower ziet uw Mpower-agent als een gebruikersentiteit, dus de routering werkt voor hen op dezelfde manier als voor uw menselijke agenten.
Er zijn veel toepassingsmogelijkheden voor Mpower-agents. U kunt bijvoorbeeld:
- Informatie verzamelen voordat u het contact overdraagt naar een menselijke agent.
- Handel triage af aan het begin van interacties om contacten te routeren naar een meer specifieke agent.
- Gebruik bots voor het behandelen van de meest gebruikelijke en eenvoudige vragen die uw agents ontvangen, zoals het controleren van bestelstatussen of vervaldatums van facturen, het bijwerken van contactgegevens of vragen over winkellocaties en openingstijden.
- Laat uw nachtdienst door bots afhandelen om 24/7 klantenservice te kunnen bieden. Maak een digitale ACD-vaardigheid voor interacties 's nachts en stel vervolgens uw script zo in dat inkomende interacties 's nachts naar een Mpower-agent worden verzonden. De Mpower-agent kan de interactie afhandelen of doorsturen naar een agent die het de volgende ochtend afhandelt.
- Gebruik Autopilot Knowledge om antwoorden te leveren die rechtstreeks uit uw Expert kennisbank worden gehaald.
- Stel integraties in tussen Agent Builder en andere systemen via API om de bruikbaarheid van uw bot te vergroten.
- Stel scriptintegraties in om aangepaste Mpower-agent acties te maken met behulp van JavaScript.
- Gebruik ze om taken uit te voeren voor uw live-agenten. Uw live-agenten moeten CXone Mpower Copilot for Agents gebruiken om Mpower-agents op deze manier te kunnen gebruiken.

Hoe start je een nieuw Mpower-agent project

Als u nieuw bent bij Agent Builder, kunt u de zelfstudie volgen. Het helpt je bij het maken van een voorbeeld Mpower-agent. Het bevat ook de stappen die u in Agent Builder kunt volgen om uw eerste Mpower-agentte maken.

Zodra u vertrouwd bent met de Agent Builder interface en concepten, kunt u het implementatieproces volgen om te beginnen met het plannen en bouwen van een Mpower-agent. Dit proces omvat alle taken die u moet voltooien om uw Mpower-agentste maken en beheren.

Zodra u een stabiel werkend model van uw Mpower-agentheeft, kunt u het langzaam aan uw klanten gaan introduceren. In plaats van dat je Mpower-agent meteen vanaf het begin een hele lading interacties afhandelt, kun je het volgende doen:

Leid om te beginnen langzaam een klein percentage van het verkeer naar uw Mpower-agent. Verhoog het percentage naarmate de app slimmer wordt en meer use cases aankan. Gebruik scriptlogica in uw Studio-script om voorwaarden in te stellen om te definiëren welk verkeer naar uw Mpower-agentmoet worden gerouteerd.
Gebruik digitaal ACD-vaardighedenen scriptlogica Skills worden gebruikt om de aanlevering van interacties te automatiseren op basis van de vaardigheden, capaciteiten en kennis van de agent. om het verkeer te verdelen tussen twee verschillende Mpower-agents voor A/B-tests. Hiermee kunt u valideren welke Mpower-agent beter presteert.