🛠️ Déclencheur de l'outil de conversation

Le Déclencheur de l'outil de conversation permet aux agents AI au sein de SmartFlow d'interagir dynamiquement avec des outils et systèmes externes, prenant des décisions intelligentes pour effectuer des tâches, récupérer des données ou déclencher des actions subséquentes. Grâce à un moteur de décision AI, les agents décident quels outils utiliser et gèrent plusieurs actions de manière efficace. Ce système prend en charge jusqu'à 10 actions d'outil par interaction avant de fournir une réponse.

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📝 Détails du déclencheur

Nom : Conversation Tool
Catégorie : Déclencheurs

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🔧 Paramètres

1. Nom de l'outil

   • Type : string
   • Description : Spécifie l'outil à exécuter par l'agent AI. L'outil doit être préconfiguré et intégré dans SmartFlow.
   • Requis : Oui
   • Exemple : "CRM Lookup"

2. Variables d'entrée

   • Type : object
   • Description : Les données nécessaires pour que l'outil effectue sa tâche, souvent dérivées du contexte du flux de travail ou de la conversation.
   • Requis : Oui
   • Exemple :

     {
       "customerId": "12345"
     }

3. Observation

   • Type : string (par défaut : sortie spécifique à l'outil)
   • Description : Le résultat de l'action, qui peut influencer le comportement AI subséquent. Par défaut, l'observation est définie sur la sortie de l'outil, mais elle peut être définie manuellement pour guider la prochaine action de l'agent.
   • Exemple :
     • Observation par défaut : résultat de l'API retourné par l'outil.
     • Observation personnalisée : "Déclencher le prochain formulaire basé sur les préférences de l'utilisateur."

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🚀 Comment ça fonctionne

1. Observations par défaut :

   • Chaque action d'outil génère une observation par défaut basée sur le résultat de l'outil.
   • Exemple : Un appel API réussi retourne la réponse API comme observation.

2. Paramétrage manuel de l'observation :

   • Les utilisateurs peuvent remplacer l'observation par défaut pour influencer la prochaine décision de l'AI.
   • Exemple : Au lieu d'utiliser le résultat de l'API comme observation, un message personnalisé comme "Démarrer le processus de soumission du formulaire" peut guider l'AI à initier une autre action.

3. Moteur de décision AI :

   • Le moteur de décision analyse l'observation actuelle et détermine la prochaine action d'outil, en enchaînant plusieurs outils de manière transparente si nécessaire.

4. Formulation de la réponse :

   • Après avoir exécuté jusqu'à 10 actions d'outil, l'agent AI formule une réponse, soit directement en utilisant les observations, soit en fonction d'entrées supplémentaires de l'utilisateur.

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💡 Cas d'utilisation

1. Support client dynamique :

   • Scénario : Un utilisateur demande : "Puis-je obtenir une mise à jour sur ma commande récente ?"
   • Flux de travail :
     • Outil : appel API pour récupérer les détails de la commande.
     • Observation : résultat de l'API avec l'état de la commande.
     • Réponse : "Votre commande est en route et arrivera le 15 janvier 2025."

2. Redirection de flux de travail personnalisée :

   • Scénario : Un utilisateur déclenche un outil, mais vous souhaitez que l'AI commence un formulaire spécifique à la place.
   • Flux de travail :
     • Outil : "Démarreur de formulaire."
     • Observation : "Initier le formulaire de retour d'expérience utilisateur."
     • Résultat : L'AI passe dynamiquement à la soumission du formulaire.

3. Intégration multi-étapes :

   • Scénario : "Quel est le montant de ma facture actuelle, et puis-je la payer maintenant ?"
   • Flux de travail :
     • Étape 1 : Récupérer les détails de la facture via API.
     • Étape 2 : Déclencher la passerelle de paiement.
     • Les observations guident la séquence de ces actions.

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🔍 Exemple de configuration

Observation par défaut

Nom de l'outil : "Gestion des commandes"
Variables d'entrée :

{
  "orderId": "67890"
}

Observation : Résultat de l'API

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Gestion des commandes",
  "input": {
    "orderId": "67890"
  },
  "observation": "État de la commande récupéré avec succès."
}

Observation personnalisée

Nom de l'outil : "Démarrer le formulaire"
Variables d'entrée :

{
  "formId": "feedbackForm"
}

Observation : "Formulaire de retour d'expérience utilisateur initié."

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Démarrer le formulaire",
  "input": {
    "formId": "feedbackForm"
  },
  "observation": "Formulaire de retour d'expérience utilisateur initié."
}

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🛠️ Meilleures pratiques

1. Observations par défaut vs. personnalisées :

   • Utilisez des observations par défaut pour les flux de travail standard et les intégrations API.
   • Remplacez les observations pour rediriger le comportement de l'AI dans des scénarios spécifiques.

2. Messages d'observation clairs :

   • Assurez-vous que les observations personnalisées soient précises pour guider efficacement l'AI.

3. Enchaînement des actions :

   • Planifiez les flux de travail pour minimiser les étapes inutiles tout en exploitant efficacement la limite de 10 actions.

4. Test des observations :

   • Simulez des flux de travail pour vérifier que les observations par défaut et personnalisées mènent aux décisions AI attendues.

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📊 Surveillance et débogage

• Utilisez le tableau de bord de surveillance SmartFlow pour suivre :
  • Actions d'outil exécutées.
  • Observations générées.
  • Décisions AI et leurs résultats.
• Déboguez les flux de travail en examinant les journaux d'observation pour identifier et résoudre les comportements inattendus.