🛠️ საუბრის ინსტრუმენტის ტრიგერი

საუბრის ინსტრუმენტის ტრიგერი აძლიერებს AI აგენტებს SmartFlow-ში, რათა დინამიურად взаимодействовать with external tools and systems, making intelligent decisions to perform tasks, retrieve data, or trigger subsequent actions. Using an AI decision engine, agents decide which tools to use and manage multiple actions efficiently. This system supports up to 10 tool actions per interaction before providing a response.

---

📝 ტრიგერის დეტალები

სახელი: Conversation Tool
კატეგორია: Triggers

---

🔧 პარამეტრები

1. ინსტრუმენტის სახელი

   • ტიპი: string
   • აღწერა: განსაზღვრავს ინსტრუმენტს, რომელიც უნდა შესრულდეს AI აგენტის მიერ. ინსტრუმენტი უნდა იყოს წინასწარ კონფიგურირებული და ინტეგრირებული SmartFlow-ში.
   • აუცილებელი: დიახ
   • მაგალითი: "CRM Lookup"

2. შედეგების ცვლადები

   • ტიპი: object
   • აღწერა: მონაცემები, რომლებიც საჭიროა ინსტრუმენტის სამუშაოს შესასრულებლად, ხშირად წარმოიშობა სამუშაო პროცესის ან საუბრის კონტექსტიდან.
   • აუცილებელი: დიახ
   • მაგალითი:

     {
       "customerId": "12345"
     }

3. შენიშვნა

   • ტიპი: string (მონაცემთა: ინსტრუმენტზე სპეციფიური გამოსავალი)
   • აღწერა: მოქმედების შედეგი, რომელიც შეიძლება გავლენა მოახდინოს მომდევნო AI ქცევაზე. წინასწარ, შენიშვნა არის ინსტრუმენტის გამოსავალი, მაგრამ ის შეიძლება ხელით განისაზღვროს აგენტის მომდევნო მოქმედების გასამართლებლად.
   • მაგალითი:
     • წინასწარი შენიშვნა: API შედეგი, რომელიც დაბრუნდა ინსტრუმენტიდან.
     • მორგებული შენიშვნა: "Trigger the next form based on user preferences."

---

🚀 როგორ მუშაობს

1. ნაგულისხმევი დაკვირვებები:

   • თითოეული ინსტრუმენტის მოქმედება გენერირებს ნაგულისხმევ დაკვირვებას ინსტრუმენტის შედეგზე დაყრდნობით.
   • მაგალითი: წარმატებული API ზარი აბრუნებს API პასუხს როგორც დაკვირვებას.

2. მანუალური დაკვირვების დაყენება:

   • მომხმარებლები შეუძლიათ შეცვალონ ნაგულისხმევი დაკვირვება, რათა გავლენა მოახდინონ AI-ის შემდეგ გადაწყვეტილებაზე.
   • მაგალითი: API შედეგის გამოყენების ნაცვლად, მომხმარებლის მიერ განსაზღვრული შეტყობინება, როგორიცაა "დაწყება ფორმის წარდგენის პროცესი", შეუძლია AI-ს გაუწვდოს სხვა მოქმედების დაწყება.

3. AI გადაწყვეტილების ძრავა:

   • გადაწყვეტილების ძრავა ანალიზს უწევს მიმდინარე დაკვირვებას და განსაზღვრავს შემდეგ ინსტრუმენტულ მოქმედებას, საჭიროების შემთხვევაში, შეუფერხებლად აკავშირებს რამდენიმე ინსტრუმენტს.

4. პასუხის ფორმულირება:

   • 10 ინსტრუმენტული მოქმედების შესრულების შემდეგ, AI აგენტი ფორმულირებს პასუხს, ან პირდაპირ გამოყენებით დაკვირვებებს, ან მომხმარებლის დამატებითი ინფორმაციის საფუძველზე.

---

💡 გამოყენების შემთხვევები

1. დინამიური მომხმარებლის მხარდაჭერა:

   • სცენარი: მომხმარებელი ეკითხება, "შეგიძლია მომაწვდო ინფორმაცია ჩემს ბოლო შეკვეთაზე?"
   • სამუშაო პროცესი:
     • ინსტრუმენტი: API ზარი შეკვეთის დეტალების მისაღებად.
     • დაკვირვება: API შედეგი შეკვეთის სტატუსით.
     • პასუხი: "შენი შეკვეთა გზაშია და 2025 წლის 15 იანვარს ჩამოვა."

2. მორგებული სამუშაო პროცესის გადამისამართება:

   • სცენარი: მომხმარებელი აქტივირებს ინსტრუმენტს, მაგრამ გსურთ, რომ AI დაიწყოს კონკრეტული ფორმა.
   • სამუშაო პროცესი:
     • ინსტრუმენტი: "ფორმის დაწყება."
     • დაკვირვება: "მომხმარებლის უკუკავშირის ფორმის დაწყება."
     • შედეგი: AI დინამიურად გადადის ფორმის წარდგენაზე.

3. მულტისაფეხურიანი ინტეგრაცია:

   • სცენარი: "რამდენია ჩემი მიმდინარე ინვოისი და შემიძლია თუ არა ახლა გადავიხადო?"
   • სამუშაო პროცესი:
     • ნაბიჯი 1: ინვოისის დეტალების მიღება API-ს საშუალებით.
     • ნაბიჯი 2: გადახდის გეითვეის აქტივირება.
     • დაკვირვებები guides the sequence of these actions.

🔍 მაგალითი კონფიგურაცია

ნაგულისხმები დაკვირვება

ინსტრუმენტის სახელი: "Order Management"
შესაძლებლობები:

{
  "orderId": "67890"
}

დაკვირვება: API შედეგი

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Order Management",
  "input": {
    "orderId": "67890"
  },
  "observation": "შეკვეთის სტატუსი წარმატებით მოიძებნა."
}

მორგებული დაკვირვება

ინსტრუმენტის სახელი: "Start Form"
შესაძლებლობები:

{
  "formId": "feedbackForm"
}

დაკვირვება: "მომხმარებლის უკუკავშირის ფორმა დაწყებულია."

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Start Form",
  "input": {
    "formId": "feedbackForm"
  },
  "observation": "მომხმარებლის უკუკავშირის ფორმა დაწყებულია."
}

---

🛠️ საუკეთესო პრაქტიკა

1. ნაგულისხმები და მორგებული დაკვირვებები:

   • გამოიყენეთ ნაგულისხმები დაკვირვებები სტანდარტული სამუშაო პროცესებისა და API ინტეგრაციებისათვის.
   • შეცვალეთ დაკვირვებები, რათა AI ქცევა კონკრეტულ სცენარებზე გადამისამართოთ.

2. სუფთა დაკვირვების შეტყობინებები:

   • დარწმუნდით, რომ მორგებული დაკვირვებები ზუსტია, რათა AI-ს ეფექტურად გაუწვდოს მიმართულება.

3. მოქმედებების ჯაჭვური გაწვდვა:

   • დაგეგმეთ სამუშაო პროცესები, რათა შეამციროთ საჭირო ნაბიჯები და ეფექტურად გამოიყენოთ 10-ქმედების ლიმიტი.

4. დაკვირვებების ტესტირება:

   • სიმულირება მოახდინეთ სამუშაო პროცესებზე, რათა დაადასტუროთ, რომ როგორც ნაგულისხმები, ისე მორგებული დაკვირვებები მოიყვანს მოსალოდნელ AI გადაწყვეტილებებზე.

---

📊 მონიტორინგი და დებაგინგი

• გამოიყენეთ SmartFlow მონიტორინგის პანელი შემდეგი ინფორმაციის გასაკონტროლებლად:
  • შესრულებული ინსტრუმენტის მოქმედებები.
  • გენერირებული დაკვირვებები.
  • AI გადაწყვეტილებები და მათი შედეგები.
• გააანალიზეთ სამუშაო პროცესები დაკვირვების ლოგების გადახედვით, რათა გამოავლინოთ და მოაგვაროთ მოსალოდნელი ქცევა.