🛠️ Konuşma Aracı Tetikleyici

Konuşma Aracı Tetikleyici, SmartFlow içindeki AI ajanlarının dış araçlar ve sistemlerle dinamik olarak etkileşimde bulunmasını sağlar, görevleri yerine getirmek, veri almak veya sonraki eylemleri tetiklemek için akıllı kararlar alır. AI karar motoru kullanarak, ajanlar hangi araçların kullanılacağına karar verir ve birden fazla eylemi verimli bir şekilde yönetir. Bu sistem, bir yanıt vermeden önce her etkileşimde 10 araç eylemine kadar destekler.

---

📝 Tetikleyici Ayrıntıları

Ad: Konuşma Aracı
Kategori: Tetikleyiciler

---

🔧 Parametreler

1. Araç Adı

   • Tür: string
   • Açıklama: AI ajanı tarafından yürütülecek aracı belirtir. Araç önceden yapılandırılmış ve SmartFlow'a entegre edilmiş olmalıdır.
   • Gerekli: Evet
   • Örnek: "CRM Lookup"

2. Girdi Değişkenleri

   • Tür: object
   • Açıklama: Aracın görevini yerine getirmesi için gerekli olan veriler, genellikle iş akışının veya konuşmanın bağlamından türetilir.
   • Gerekli: Evet
   • Örnek:

     {
       "customerId": "12345"
     }

3. Gözlem

   • Tür: string (varsayılan: Araç-spesifik çıktı)
   • Açıklama: Eylemin sonucu, sonraki AI davranışını etkileyebilir. Varsayılan olarak, gözlem aracın çıktısına ayarlanmıştır, ancak ajanının bir sonraki eylemini yönlendirmek için manuel olarak tanımlanabilir.
   • Örnek:
     • Varsayılan Gözlem: Araçtan dönen API sonucu.
     • Özel Gözlem: "Kullanıcı tercihlerine göre bir sonraki formu tetikle."

🚀 Nasıl Çalışır

1. Varsayılan Gözlemler:

   • Her araç eylemi, aracın sonucuna dayalı olarak varsayılan bir gözlem oluşturur.
   • Örnek: Başarılı bir API çağrısı, gözlem olarak API yanıtını döndürür.

2. Manuel Gözlem Ayarı:

   • Kullanıcılar, AI'nın bir sonraki kararını etkilemek için varsayılan gözlemi geçersiz kılabilir.
   • Örnek: API sonucunu gözlem olarak kullanmak yerine, "Form gönderim sürecini başlat" gibi özel bir mesaj, AI'nın başka bir eylemi başlatmasına yönlendirebilir.

3. AI Karar Motoru:

   • Karar motoru, mevcut gözlemi analiz eder ve bir sonraki araç eylemini belirler, gerektiğinde birden fazla aracı kesintisiz bir şekilde zincirler.

4. Yanıt Formülasyonu:

   • AI ajanı, en fazla 10 araç eylemi gerçekleştirdikten sonra, gözlemleri doğrudan kullanarak veya kullanıcıdan gelen ek girdilere dayanarak bir yanıt formüle eder.

---

💡 Kullanım Senaryoları

1. Dinamik Müşteri Desteği:

   • Senaryo: Bir kullanıcı, "Son siparişimle ilgili bir güncelleme alabilir miyim?" diye soruyor.
   • İş Akışı:
     • Araç: Sipariş detaylarını almak için API çağrısı.
     • Gözlem: Sipariş durumu ile birlikte API sonucu.
     • Yanıt: "Siparişiniz yolda ve 15 Ocak 2025'te ulaşacak."

2. Özel İş Akışı Yönlendirmesi:

   • Senaryo: Bir kullanıcı bir aracı tetikliyor, ancak AI'nın belirli bir formu başlatmasını istiyorsunuz.
   • İş Akışı:
     • Araç: "Form Başlatıcı."
     • Gözlem: "Kullanıcı Geri Bildirim Formunu Başlat."
     • Sonuç: AI, form gönderimine dinamik olarak geçiş yapar.

3. Çok Aşamalı Entegrasyon:

   • Senaryo: "Mevcut faturam ne kadar ve şimdi ödeyebilir miyim?"
   • İş Akışı:
     • Adım 1: API aracılığıyla fatura detaylarını al.
     • Adım 2: Ödeme ağ geçidini tetikle.
     • Gözlemler, bu eylemlerin sırasını yönlendirir.

---

🔍 Örnek Konfigürasyon

Varsayılan Gözlem

Araç Adı: "Sipariş Yönetimi"
Girdi Değişkenleri:

{
  "orderId": "67890"
}

Gözlem: API sonucu

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Order Management",
  "input": {
    "orderId": "67890"
  },
  "observation": "Sipariş durumu başarıyla alındı."
}

Özel Gözlem

Araç Adı: "Form Başlat"
Girdi Değişkenleri:

{
  "formId": "feedbackForm"
}

Gözlem: "Kullanıcı geri bildirim formu başlatıldı."

{
  "trigger": "ConversationTool",
  "toolName": "Start Form",
  "input": {
    "formId": "feedbackForm"
  },
  "observation": "Kullanıcı geri bildirim formu başlatıldı."
}

---

🛠️ En İyi Uygulamalar

1. Varsayılan ve Özel Gözlemler:

   • Standart iş akışları ve API entegrasyonları için varsayılan gözlemleri kullanın.
   • Belirli senaryolar için AI davranışını yönlendirmek amacıyla gözlemleri geçersiz kılın.

2. Açık Gözlem Mesajları:

   • Özel gözlemlerin AI'yi etkili bir şekilde yönlendirecek şekilde kesin olmasını sağlayın.

3. Eylemleri Zincirleme:

   • Gereksiz adımları en aza indirerek 10 eylem sınırını verimli bir şekilde kullanmak için iş akışlarını planlayın.

4. Gözlemleri Test Etme:

   • Varsayılan ve özel gözlemlerin beklenen AI kararlarına yol açtığını doğrulamak için iş akışlarını simüle edin.

---

📊 İzleme ve Hata Ayıklama

• SmartFlow izleme panosunu kullanarak şunları takip edin:
  • Gerçekleştirilen araç eylemleri.
  • Oluşturulan gözlemler.
  • AI kararları ve sonuçları.
• Beklenmeyen davranışları tanımlamak ve çözmek için gözlem günlüklerini gözden geçirerek iş akışlarını hata ayıklayın.