🛠️ Verktyg för Konversationsutlösare

Verktyg för Konversationsutlösare möjliggör för AI-agenter inom SmartFlow att dynamiskt interagera med externa verktyg och system, vilket gör att de kan fatta intelligenta beslut för att utföra uppgifter, hämta data eller utlösa efterföljande åtgärder. Genom att använda en AI-beslutsmotor avgör agenterna vilka verktyg som ska användas och hanterar flera åtgärder effektivt. Detta system stöder upp till 10 verktygsåtgärder per interaktion innan ett svar ges.

---

📝 Utlösardetaljer

Namn: Conversation Tool
Kategori: Utlösare

---

🔧 Parametrar

1. Verktygsnamn

   • Typ: string
   • Beskrivning: Anger det verktyg som ska utföras av AI-agenten. Verktyget måste vara förkonfigurerat och integrerat i SmartFlow.
   • Obligatoriskt: Ja
   • Exempel: "CRM Lookup"

2. Indata Variabler

   • Typ: object
   • Beskrivning: Den data som krävs för att verktyget ska utföra sin uppgift, ofta härledd från kontexten av arbetsflödet eller konversationen.
   • Obligatoriskt: Ja
   • Exempel:

     {
       "customerId": "12345"
     }

3. Observation

   • Typ: string (standard: Verktygsspecifik output)
   • Beskrivning: Resultatet av åtgärden, vilket kan påverka efterföljande AI-beteende. Som standard är observationen inställd på verktygets output, men den kan definieras manuellt för att styra agentens nästa åtgärd.
   • Exempel:
     • Standardobservation: API-resultat som returnerats från verktyget.
     • Anpassad observation: "Utlös nästa formulär baserat på användarens preferenser."

---

🚀 Så här fungerar det

1. Standardobservationer:

   • Varje verktygsåtgärd genererar en standardobservation baserat på verktygets resultat.
   • Exempel: Ett framgångsrikt API-anrop returnerar API-svaret som observation.

2. Manuell inställning av observation:

   • Användare kan åsidosätta standardobservationen för att påverka AI:s nästa beslut.
   • Exempel: Istället för att använda API-resultatet som observation kan ett anpassat meddelande som "Starta formulärinlämningsprocess" vägleda AI att initiera en annan åtgärd.

3. AI-beslutsmotor:

   • Beslutsmotorn analyserar den aktuella observationen och avgör nästa verktygsåtgärd, vilket sömlöst kedjar flera verktyg vid behov.

4. Formulering av svar:

   • Efter att ha utfört upp till 10 verktygsåtgärder formulerar AI-agenten ett svar, antingen direkt med hjälp av observationerna eller baserat på ytterligare indata från användaren.

---

💡 Användningsfall

1. Dynamisk Kundsupport:

   • Scenario: En användare frågar, "Kan jag få en uppdatering om min senaste beställning?"
   • Arbetsflöde:
     • Verktyg: API-anrop för att hämta beställningsdetaljer.
     • Observation: API-resultat med beställningsstatus.
     • Svar: "Din beställning är på väg och kommer att anlända den 15 januari 2025."

2. Anpassad Arbetsflödesomdirigering:

   • Scenario: En användare utlöser ett verktyg, men du vill att AI ska starta ett specifikt formulär istället.
   • Arbetsflöde:
     • Verktyg: "Formulärstartare."
     • Observation: "Initiera användarfeedbackformulär."
     • Resultat: AI:n övergår dynamiskt till formulärinlämning.

3. Flerstegsintegration:

   • Scenario: "Hur mycket är min nuvarande faktura, och kan jag betala den nu?"
   • Arbetsflöde:
     • Steg 1: Hämta fakturadetaljer via API.
     • Steg 2: Utlösa betalningsgateway.
     • Observationerna vägleder sekvensen av dessa åtgärder.

---

🔍 Exempelkonfiguration

Standardobservation

Verktygsnamn: "Order Management"
Indata Variabler:

{
  "orderId": "67890"
}

Observation: API-resultat

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Order Management",
  "input": {
    "orderId": "67890"
  },
  "observation": "Beställningsstatus hämtad framgångsrikt."
}

Anpassad Observation

Verktygsnamn: "Start Form"
Indata Variabler:

{
  "formId": "feedbackForm"
}

Observation: "Användarfeedbackformulär initierat."

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Start Form",
  "input": {
    "formId": "feedbackForm"
  },
  "observation": "Användarfeedbackformulär initierat."
}

---

🛠️ Bästa Praxis

1. Standard- vs. Anpassade Observationer:

   • Använd standardobservationer för standardarbetsflöden och API-integrationer.
   • Åsidosätt observationer för att omdirigera AI-beteende för specifika scenarier.

2. Tydliga observationsmeddelanden:

   • Säkerställ att anpassade observationer är precisa för att vägleda AI effektivt.

3. Kedjning av åtgärder:

   • Planera arbetsflöden för att minimera onödiga steg samtidigt som du effektivt utnyttjar 10-åtgärdsgränsen.

4. Testa observationer:

   • Simulera arbetsflöden för att verifiera att både standard- och anpassade observationer leder till förväntade AI-beslut.

---

📊 Övervakning och Felsökning

• Använd SmartFlow övervakningsdashboard för att spåra:
  • Verktygsåtgärder som utförts.
  • Genererade observationer.
  • AI-beslut och deras resultat.
• Felsök arbetsflöden genom att granska observationsloggar för att identifiera och lösa oväntat beteende.