🛠️ أداة تفعيل المحادثة

تُمكّن أداة تفعيل المحادثة وكلاء الذكاء الاصطناعي ضمن SmartFlow من التفاعل الديناميكي مع الأدوات والأنظمة الخارجية، مما يتيح اتخاذ قرارات ذكية لأداء المهام، واسترجاع البيانات، أو تفعيل الإجراءات اللاحقة. باستخدام محرك قرار الذكاء الاصطناعي، يقرر الوكلاء أي الأدوات يجب استخدامها ويديرون عدة إجراءات بكفاءة. يدعم هذا النظام ما يصل إلى 10 إجراءات أدوات لكل تفاعل قبل تقديم استجابة.

---

📝 تفاصيل التفعيل

الاسم: Conversation Tool
الفئة: أدوات التفعيل

---

🔧 المعلمات

1. اسم الأداة

   • النوع: string
   • الوصف: يحدد الأداة التي سيتم تنفيذها بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي. يجب أن تكون الأداة مُعدة مسبقًا ومتكاملة ضمن SmartFlow.
   • مطلوب: نعم
   • مثال: "CRM Lookup"

2. متغيرات الإدخال

   • النوع: object
   • الوصف: البيانات المطلوبة للأداة لأداء مهمتها، وغالبًا ما تُستمد من سياق سير العمل أو المحادثة.
   • مطلوب: نعم
   • مثال:

     {
       "customerId": "12345"
     }

3. الملاحظة

   • النوع: string (افتراضي: ناتج خاص بالأداة)
   • الوصف: نتيجة الإجراء، التي يمكن أن تؤثر على سلوك الذكاء الاصطناعي اللاحق. بشكل افتراضي، يتم تعيين الملاحظة إلى ناتج الأداة، ولكن يمكن تعريفها يدويًا لتوجيه الإجراء التالي للوكيل.
   • مثال:
     • الملاحظة الافتراضية: نتيجة API التي تم إرجاعها من الأداة.
     • الملاحظة المخصصة: "قم بتفعيل النموذج التالي بناءً على تفضيلات المستخدم."

---

🚀 كيفية العمل

1. الملاحظات الافتراضية:

   • كل إجراء أداة يولد ملاحظة افتراضية بناءً على نتيجة الأداة.
   • مثال: استدعاء API ناجح يُرجع استجابة API كملاحظة.

2. إعداد الملاحظة اليدوية:

   • يمكن للمستخدمين تجاوز الملاحظة الافتراضية للتأثير على القرار التالي للذكاء الاصطناعي.
   • مثال: بدلاً من استخدام نتيجة API كملاحظة، يمكن أن توجه رسالة مخصصة مثل "ابدأ عملية تقديم النموذج" الذكاء الاصطناعي لبدء إجراء آخر.

3. محرك قرار الذكاء الاصطناعي:

   • يحلل محرك القرار الملاحظة الحالية ويحدد الإجراء التالي للأداة، مما يتيح ربط عدة أدوات بسلاسة عند الحاجة.

4. تشكيل الاستجابة:

   • بعد تنفيذ ما يصل إلى 10 إجراءات أدوات، يشكل وكيل الذكاء الاصطناعي استجابة، إما باستخدام الملاحظات مباشرة أو بناءً على إدخال إضافي من المستخدم.

---

💡 حالات الاستخدام

1. دعم العملاء الديناميكي:

   • السيناريو: يسأل المستخدم، "هل يمكنني الحصول على تحديث حول طلبي الأخير؟"
   • سير العمل:
     • الأداة: استدعاء API لاسترجاع تفاصيل الطلب.
     • الملاحظة: نتيجة API مع حالة الطلب.
     • الاستجابة: "طلبك في الطريق وسيصل في 15 يناير 2025."

2. إعادة توجيه سير العمل المخصص:

   • السيناريو: يقوم المستخدم بتفعيل أداة، لكنك تريد من الذكاء الاصطناعي بدء نموذج محدد بدلاً من ذلك.
   • سير العمل:
     • الأداة: "بدء النموذج."
     • الملاحظة: "ابدأ نموذج ملاحظات المستخدم."
     • النتيجة: ينتقل الذكاء الاصطناعي ديناميكيًا إلى تقديم النموذج.

3. التكامل متعدد الخطوات:

   • السيناريو: "كم هو فاتورتي الحالية، وهل يمكنني دفعها الآن؟"
   • سير العمل:
     • الخطوة 1: استرجاع تفاصيل الفاتورة عبر API.
     • الخطوة 2: تفعيل بوابة الدفع.
     • توجه الملاحظات تسلسل هذه الإجراءات.

---

🔍 مثال على التكوين

الملاحظة الافتراضية

اسم الأداة: "إدارة الطلبات"
متغيرات الإدخال:

{
  "orderId": "67890"
}

الملاحظة: نتيجة API

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "إدارة الطلبات",
  "input": {
    "orderId": "67890"
  },
  "observation": "تم استرجاع حالة الطلب بنجاح."
}

الملاحظة المخصصة

اسم الأداة: "بدء النموذج"
متغيرات الإدخال:

{
  "formId": "feedbackForm"
}

الملاحظة: "تم بدء نموذج ملاحظات المستخدم."

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "بدء النموذج",
  "input": {
    "formId": "feedbackForm"
  },
  "observation": "تم بدء نموذج ملاحظات المستخدم."
}

---

🛠️ أفضل الممارسات

1. الملاحظات الافتراضية مقابل الملاحظات المخصصة:

   • استخدم الملاحظات الافتراضية لسير العمل القياسي وتكاملات API.
   • تجاوز الملاحظات لتوجيه سلوك الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات محددة.

2. رسائل الملاحظة الواضحة:

   • تأكد من أن الملاحظات المخصصة دقيقة لتوجيه الذكاء الاصطناعي بفعالية.

3. ربط الإجراءات:

   • خطط لسير العمل لتقليل الخطوات غير الضرورية مع الاستفادة بكفاءة من حد الـ 10 إجراءات.

4. اختبار الملاحظات:

   • قم بمحاكاة سير العمل للتحقق من أن كل من الملاحظات الافتراضية والمخصصة تؤدي إلى قرارات الذكاء الاصطناعي المتوقعة.

---

📊 المراقبة وتصحيح الأخطاء

• استخدم لوحة مراقبة SmartFlow لتتبع:
  • إجراءات الأدوات المنفذة.
  • الملاحظات الناتجة.
  • قرارات الذكاء الاصطناعي ونتائجها.
• قم بتصحيح سير العمل من خلال مراجعة سجلات الملاحظات لتحديد وحل السلوك غير المتوقع.