🛠️ Conversation Tool Trigger

Conversation Tool Trigger gir AI-agenter innen SmartFlow muligheten til å dynamisk samhandle med eksterne verktøy og systemer, og ta intelligente beslutninger for å utføre oppgaver, hente data eller utløse påfølgende handlinger. Ved hjelp av en AI beslutningsmotor bestemmer agenter hvilke verktøy som skal brukes og håndterer flere handlinger effektivt. Dette systemet støtter opptil 10 verktøyhandlinger per interaksjon før det gir et svar.

---

📝 Trigger Detaljer

Navn: Conversation Tool
Kategori: Triggere

---

🔧 Parametere

1. Verktøynavn

   • Type: string
   • Beskrivelse: Angir verktøyet som skal utføres av AI-agenten. Verktøyet må være forhåndskonfigurert og integrert i SmartFlow.
   • Obligatorisk: Ja
   • Eksempel: "CRM Lookup"

2. Inndata Variabler

   • Type: object
   • Beskrivelse: Dataene som kreves for at verktøyet skal utføre oppgaven, ofte hentet fra konteksten av arbeidsflyten eller samtalen.
   • Obligatorisk: Ja
   • Eksempel:

     {
       "customerId": "12345"
     }

3. Observasjon

   • Type: string (standard: Verktøy-spesifikk utdata)
   • Beskrivelse: Resultatet av handlingen, som kan påvirke påfølgende AI-atferd. Som standard er observasjonen satt til verktøyets utdata, men den kan defineres manuelt for å veilede agentens neste handling.
   • Eksempel:
     • Standard Observasjon: API-resultat returnert fra verktøyet.
     • Tilpasset Observasjon: "Utløs neste skjema basert på brukerpreferanser."

---

🚀 Hvordan det fungerer

1. Standard Observasjoner:

   • Hver verktøyhandling genererer en standard observasjon basert på verktøyets resultat.
   • Eksempel: Et vellykket API-anrop returnerer API-responsen som observasjon.

2. Manuell Observasjonsinnstilling:

   • Brukere kan overstyre standardobservasjonen for å påvirke AI sin neste beslutning.
   • Eksempel: I stedet for å bruke API-resultatet som observasjon, kan en tilpasset melding som "Start prosessen for skjemainnsending" veilede AI til å initiere en annen handling.

3. AI Beslutningsmotor:

   • Beslutningsmotoren analyserer den nåværende observasjonen og bestemmer neste verktøyhandling, og kobler sømløst sammen flere verktøy når det er nødvendig.

4. Svarformulering:

   • Etter å ha utført opptil 10 verktøyhandlinger, formulerer AI-agenten et svar, enten direkte ved å bruke observasjonene eller basert på ytterligere inndata fra brukeren.

---

💡 Bruksområder

1. Dynamisk Kundestøtte:

   • Scenario: En bruker spør: "Kan jeg få en oppdatering på min nylige bestilling?"
   • Arbeidsflyt:
     • Verktøy: API-anrop for å hente bestillingsdetaljer.
     • Observasjon: API-resultat med bestillingsstatus.
     • Svar: "Din bestilling er på vei og vil ankomme 15. januar 2025."

2. Tilpasset Arbeidsflyt Omdirigering:

   • Scenario: En bruker utløser et verktøy, men du vil at AI skal starte et spesifikt skjema i stedet.
   • Arbeidsflyt:
     • Verktøy: "Skjema Starter."
     • Observasjon: "Initier Bruker Tilbakemeldingsskjema."
     • Resultat: AI overgår dynamisk til skjemainnsending.

3. Flere Trinn Integrasjon:

   • Scenario: "Hvor mye er min nåværende faktura, og kan jeg betale den nå?"
   • Arbeidsflyt:
     • Trinn 1: Hent fakturadetaljer via API.
     • Trinn 2: Utløs betalingsgateway.
     • Observasjoner veileder sekvensen av disse handlingene.

---

🔍 Eksempelkonfigurasjon

Standard Observasjon

Verktøynavn: "Order Management"
Inndata Variabler:

{
  "orderId": "67890"
}

Observasjon: API resultat

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Order Management",
  "input": {
    "orderId": "67890"
  },
  "observation": "Bestillingsstatus hentet vellykket."
}

Tilpasset Observasjon

Verktøynavn: "Start Form"
Inndata Variabler:

{
  "formId": "feedbackForm"
}

Observasjon: "Bruker tilbakemeldingsskjema initiert."

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Start Form",
  "input": {
    "formId": "feedbackForm"
  },
  "observation": "Bruker tilbakemeldingsskjema initiert."
}

---

🛠️ Beste Praksis

1. Standard vs. Tilpassede Observasjoner:

   • Bruk standardobservasjoner for standard arbeidsflyter og API-integrasjoner.
   • Overstyr observasjoner for å omdirigere AI-atferd for spesifikke scenarier.

2. Klare Observasjonsmeldinger:

   • Sørg for at tilpassede observasjoner er presise for å veilede AI effektivt.

3. Kjeding av Handlinger:

   • Planlegg arbeidsflyter for å minimere unødvendige trinn samtidig som du utnytter 10-handlingsgrensen effektivt.

4. Testing av Observasjoner:

   • Simuler arbeidsflyter for å verifisere at både standard- og tilpassede observasjoner fører til forventede AI-beslutninger.

---

📊 Overvåking og Feilsøking

• Bruk SmartFlow overvåkingsdashbordet for å spore:
  • Utførte verktøyhandlinger.
  • Genererte observasjoner.
  • AI-beslutninger og deres utfall.
• Feilsøk arbeidsflyter ved å gjennomgå observasjonslogger for å identifisere og løse uventet atferd.