开始使用 Agent Builder

本页介绍基本的对话式 AI 概念，并将它们与 Agent Builder联系起来。 目标是帮助您了解 Agent Builder 配置的目的以及它们可帮助您完成什么任务。

联系人与任何座席（包括 Mpower 坐席关闭 通过 CXone MpowerAgent Builder 创建的可处理语音或聊天交互的虚拟坐席。 或其他虚拟座席关闭 代替现场人工坐席处理客户交互的软件应用程序。）之间的对话具有三个关键要素。 这些关键对话元素在 Agent Builder 中有相对应的配置。 当您了解这些配置以及它们如何协同工作时，您可以放心地创建 Mpower 坐席。 它们是：

  • 联系人说什么。
  • 联系人想要什么。
  • 代理人或Mpower 坐席说什么和做什么。

联系人的言语和需求在 Agent Builder 中使用意图、实体和插槽加以表示。 Mpower 坐席 所说和执行的作由 stories、rules和 Mpower 坐席 actions表示。

联系人的言语和需求：话语、意图、实体和插槽

联系人关闭 与联络中心的坐席、IVR 或机器人交互的人员。通过在聊天窗口中键入消息或对着电话讲话来与Mpower 坐席关闭 通过 CXone MpowerAgent Builder 创建的可处理语音或聊天交互的虚拟坐席。通信。 如果交互是电话呼叫，则使用语音到文本转换关闭 这个过程也被称为 STT，它将口语转换为文本。服务将从呼叫中捕获的音频转录为文本。 Mpower 坐席接收消息或转录的音频（也称为 话语并对其进行分析。 然后，Mpower 坐席 可以根据其响应的配置方式对它们执行作。

概念 定义 示例 Mpower 坐席 的作用
邮件信封图标

话语

联系人关闭 与联络中心的坐席、IVR 或机器人交互的人员。在 交互中说的任何话关闭 通过某个渠道与坐席进行的完整对话。 例如，交互可以是语音呼叫、电子邮件、聊天或社交媒体对话。。 有时称为消息。

“我丢失了密码。”

“我的余额是多少？”

“你是机器人吗？”

 Mpower 坐席 使用自然语言理解 （NLU） 来分析每个联系人话语，以确定其含义或意图。
放大镜图标

意图

联系人想要传达或完成的内容。 联系人发送的每条消息都有一个意图。

“我丢失了密码”具有“重置密码”的意图。

“你好”有“打招呼”的意思。

Mpower 坐席 使用 NLU关闭 该流程扩展了自然语言处理 (NLP)，以根据它所理解的内容做出决定或采取行动。分析联系人的消息以确定意图。 一旦它知道这一点，它就可以用自己的消息进行响应。 您可以配置希望 Mpower 坐席 用于每个目的的响应。
信息图标

实体

联系人消息中定义的一条信息。 个人或产品名称、电话号码、帐号、位置等。 Mpower 坐席 使用 NLU 来标识联系人消息中的实体。 实体帮助Mpower 坐席了解联系人消息的含义。
时间段图标

插槽

从联系人的消息中提取并保存以供Mpower 坐席响应中使用的实体。 类似于变量。 为联系人姓名创建插槽可让Mpower 坐席在交互期间在响应中使用该姓名，使其更加个性化。 配置为执行此作时，Mpower 坐席 会从联系人消息中提取实体并将其保存在插槽中。 您可以让Mpower 坐席稍后在对话中使用此信息。

Mpower 坐席 的内容和作用：故事、规则和作

人类的对话是不可预测且多种多样的。 Mpower 坐席关闭 通过 CXone MpowerAgent Builder 创建的可处理语音或聊天交互的虚拟坐席。响应不是。 这意味着您的Mpower 坐席必须能够正确解释人类说话方式的巨大差异，但它不必“考虑”它将如何反应。 Mpower 坐席 响应在 Agent Builder 配置中明确定义。 但是，Mpower 坐席是否为情况选择正确的响应取决于它识别每个联系人话语关闭 联系人所说/所输入内容背后的含义或目的；联系人想要传达或达成的事情。的意图关闭 联系人所说或输入的内容。的程度。

概念 定义 示例 Mpower 坐席 的作用
规则图标

规则

定义对不随上下文改变含义的消息的Mpower 坐席响应。
  • 包含固定响应的单回合交互：您的工作时间是几点？ 你的地址是什么？
  • 对话积木：问候、再见、谢谢和过渡；简单的是/否问题；和致谢。 Mpower 坐席 为其中一些请求提供了默认 intent 和规则，包括问候、handover关闭 将联系人从虚拟坐席转移给人工坐席的操作。 请求等。
  • 常见问题解答
  • 侮辱和经典机器人挑战
规则是配置 Mpower 坐席 响应目的方式的两种方法之一。 规则对于某些类型的意图有用，但不适用于所有意图。
故事图标

故事

训练Mpower 坐席以根据消息意图和对话上下文处理交互。 在关于忘记密码的交互中，Mpower 坐席 会回答“我该怎么做？ “我该怎么做？”。 如果交互是关于创建新帐户，则响应会大不相同，即使在这两种情况下，联系人都使用相同的词语和相同的意图 - 获取更多信息。 Stories 是配置 Mpower 坐席 响应 intent 的两种方式中的第二种。 故事教会Mpower 坐席如何利用对话的上下文来做出适当的回应。
操作图标，由三个齿轮表示

Mpower 坐席作

Mpower 坐席在处理交互时所说或所做的任何事情。

在有关忘记密码的交互中，Mpower 坐席通过发送指向网站上密码重置常见问题解答的链接来做出响应。

当联系人表达沮丧时，例如“我不明白！ 没用啊！！！”时， Mpower 坐席回应说“对不起。 您想让我把您转给人工坐席吗？” 当联系人说 Yes 时，Mpower 坐席 将发起转移。

Mpower 坐席作是定义希望 Mpower 坐席 如何响应每个目的时拥有的选项。 它们可使您灵活地配置每个响应，以实现满足联系人需求的结果。

Mpower 坐席如何学习：训练和测试

训练可以教会您的Mpower 坐席正确预测联系人的 意图关闭 联系人所说/所输入内容背后的含义或目的；联系人想要传达或达成的事情。。 首先，为您的Mpower 坐席提供每个 intent 的大量高质量真实示例。 这称为训练数据。 当与训练对话关闭 Agent Builder 中的 Mpower 坐席 故事、规则和流程。相结合时，训练数据可以帮助您的Mpower 坐席学会识别联系人关闭 与联络中心的坐席、IVR 或机器人交互的人员。需要什么，然后做出适当的回应。

要测试Mpower 坐席，您必须首先在其配置中构建数据的 model关闭 经过训练和上演的机器人版本。 在 Agent Builder中，Train and Stage 选项会触发要构建的新模型。 该过程在后台运行。

模型是通过分析配置的意图、故事、规则、示例和其他训练数据加以构建的。 该模型是 Mpower 坐席 的核心 - 一个软件程序，用于分析对话式人类语音，从其数据点集中确定最接近的匹配项，然后执行相应的作。

您可以根据需要多次构建新模型。 每个模型都有编号，并且有过去模型的历史列表。

构建模型后，您可以测试 Mpower 坐席。 测试包括与您的Mpower 坐席进行对话。 这就是您找到它无法理解您的信息或做出糟糕预测的地方的方法。 您可以修复配置，构建新模型，然后再次测试。

Agent Builder 有一个内置的聊天程序，您可以使用它与Mpower 坐席进行测试对话。 您还可以将 Mpower 坐席 分享给可以帮助您测试的其他人。 他们不必向您报告他们的体验，因为您Mpower 坐席的每次对话都会保存在 Agent Builder中。 您可以查看它们以找到需要关注的痛点。

在Mpower 坐席开发期间以及投入生产后，查看对话数据非常重要。 需要对 intent、故事和规则进行持续微调，以确保您的 Mpower 坐席继续表现良好。

如何处理麻烦

Agent Builder 提供了两种配置，允许您处理潜在的 Mpower 坐席 问题：

  • Fallback：这将指导您的Mpower 坐席在不确定如何进行时该怎么做。 回退有两种类型：
    • NLU fallback：当 Mpower 坐席不确定自己是否理解联系人时使用。
    • Action fallback：当 Mpower 坐席 对其预测下一个作的能力没有信心时使用。
  • 安全网：安全网允许您配置当 Mpower 坐席 或其连接的系统出现其他问题时会发生什么。 这可能包括 Mpower 坐席 响应时间比平时长等。

回退和安全网是预防性选项，但并非所有问题都可以预防。 定期查看对话数据以查找联系痛点非常重要。

监控和管理您的 Mpower 坐席

Agent Builder 提供了许多工具，您可以使用这些工具来监控 Mpower 坐席的性能。 这是管理 Mpower 坐席的关键、持续部分。 通过使用这些工具定期监控它们的性能，您可以发现痛点并优化Mpower 坐席配置以缓解它们。

以下工具可使您查看对话数据：

  • Insights： 提供报告和实时交互式分析为您的Mpower 坐席： 
      • Dashboard：提供显示有关联系人对话和消息的实时数据的小组件。
      • Journeys：提供有关联系人对话期间意图流的详细分析。
      • Conversations：显示所有Mpower 坐席对话供您查看。 您可以从这些真实对话中搜索、标记或创建培训数据。
  • NLU 收件箱：帮助您管理NLU关闭 该流程扩展了自然语言处理 (NLP)，以根据它所理解的内容做出决定或采取行动。数据，以提高Mpower 坐席的质量。 它显示来自联系人的所有新消息。
  • 查询搜索：使用标签缩小 NLU 收件箱或 Insights 部分中的结果范围。

以下工具允许您管理和组织 Mpower 坐席 数据：

  • 标签：在整个 Agent Builder 中使用标签。 您可以让 Mpower 坐席 自动应用它们，也可以手动应用它们。
  • 机器人技能：使用 机器人技能根据您的Mpower 坐席可以执行的作来组织训练数据。 您可以按技能筛选训练数据，以限制您可见的内容。

以下工具允许您查看有关Mpower 坐席的信息：

  • Health Monitor：显示有关Mpower 坐席的训练、模型和配置更改的信息。
  • 导入和导出工具 导入或导出 Mpower 坐席中的某些数据。 您可以将其用作备份选项。
  • 活动日志：提供用户登录 Agent Builder 时正在执行的操作的历史记录。

充分利用 Agent Builder

当您开始制定如何最好地Mpower 坐席联络中心工作的计划时，请考虑以下想法。 他们可以帮助您充分利用 Agent Builder。

  • 为不同的使用案例、渠道或受众构建多个Mpower 坐席。 您可以让它们使用数字关闭 与Digital Experience相关的任何渠道、联系或技能。 ACD 技能与实时人工坐席一起工作。 CXone Mpower将您的Mpower 坐席视为用户实体，因此路由对他们的工作方式与对人工代理的工作方式相同。

  • Mpower 坐席有许多用例。 例如，您可以：

    • 在将联系人移交给人工坐席之前收集信息。

    • 在交互开始时进行分类，以便将联系人路由到更具体的坐席。

    • 使用机器人来处理坐席收到的最常见和简单的问题，例如检查订单状态或账单到期日期、更新联系信息，或者有关商店位置和营业时间的问题。

    • 让机器人处理您的夜班，以提供 24/7 的客户服务。 为隔夜交互创建数字ACD技能，然后设置脚本以在夜间将传入的交互发送到 Mpower 坐席。 Mpower 坐席 可以处理交互，也可以将其路由到代理，以便在第二天早上进行处理。

    • 使用 Autopilot Knowledge 提供直接从 Expert 知识管理中心提取的答案。
    • 通过 API 在 Agent Builder 与其他系统之间设置集成，以提高机器人的实用性。
    • 设置脚本集成以使用 Mpower 坐席 创建自定义 JavaScript作。
    • 使用它们为您的实时代理执行任务。 您的人工代理必须使用 CXone Mpower Copilot for Agents 才能以这种方式使用 Mpower 坐席。

如何开始新的 Mpower 坐席 项目

如果您不熟悉 Agent Builder，则可按照教程进行操作。 它将引导您创建示例Mpower 坐席。 它还包括您可以在 Agent Builder 中创建第一个Mpower 坐席的步骤。

熟悉Agent Builder界面和概念后，您可以按照实现过程开始规划和构建Mpower 坐席。 此过程涵盖创建和管理 Mpower 坐席所需完成的所有任务。

在你有一个稳定的 Mpower 坐席工作模型后，你可以开始慢慢地将其介绍给你的客户。 您无需立即让 Mpower 坐席 从一开始就处理满负荷的交互，而是可以：

  • 将一小部分流量吸引到您的 Mpower 坐席 以缓慢开始。 随着时间的推移，随着它变得更智能并且更有能力处理更多用例，它会提高百分比。 在 Studio 脚本中，使用脚本逻辑设置条件，以定义应将哪些流量路由到Mpower 坐席。

  • 使用 数字 ACD技能关闭 用于根据坐席的技能、能力和知识自动传递交互。和脚本逻辑在两个不同的Mpower 坐席之间拆分流量以进行 A/B 测试。 这有助于您验证哪些 Mpower 坐席 的性能更好。