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Utilice el autoservicio agencial

El autoservicio de agencia permite a los agentes de inteligencia artificial resolver de forma autónoma los problemas de los clientes a través de los canales de voz y chat. A diferencia del autoservicio tradicional, en el que el agente de IA recupera el control del flujo de contactos cuando se selecciona una herramienta personalizada, el autoservicio agencial utiliza agentes de IA de Orchestrator que pueden razonar en varios pasos, invocar las herramientas de MCP para tomar medidas en nombre de los clientes y mantener una conversación continua hasta que se resuelva el problema o sea necesario escalarlo.

Por ejemplo, cuando un cliente llama para solicitar una reserva de hotel, un agente de inteligencia artificial de Orchestrator puede saludarlo por su nombre, hacer preguntas aclaratorias, buscar su reserva y procesar una modificación, todo ello en una sola conversación, sin devolver el control al flujo de contacto entre cada paso.

Capacidades clave

El autoservicio de Agentic ofrece las siguientes funciones:

Herramientas para agentes de IA orquestadores

Puedes configurar tu agente de IA de Orchestrator para el autoservicio con los siguientes tipos de herramientas:

Configure el autoservicio de agencia

Siga estos pasos de alto nivel para configurar el autoservicio de agencia:

Cree herramientas personalizadas de Return to Control

Las herramientas de retorno al control indican al agente de IA que detenga el procesamiento y devuelva el control al flujo de contactos. Cuando se invoca una herramienta de retorno al control, el nombre de la herramienta y sus parámetros de entrada se almacenan como atributos de sesión de Amazon Lex, que el flujo de contactos puede leer mediante un Comprobar atributos de contacto bloque para determinar la siguiente acción.

Si bien el agente de SelfServiceOrchestrator IA incluye herramientas predeterminadas Complete y de Escalate retorno al control, puede crear herramientas de retorno al control personalizadas con esquemas de entrada que capturen un contexto adicional para que su flujo de contactos pueda actuar sobre él.

Para crear una herramienta de retorno al control personalizada:

Ejemplo: herramienta de escalación personalizada con contexto

El siguiente ejemplo muestra cómo reemplazar la herramienta Escalate predeterminada por una versión personalizada que captura el motivo, el resumen, la intención del cliente y la opinión del cliente. Este contexto adicional brinda a los agentes humanos una ventaja inicial cuando retoman la conversación.

En primer lugar, elimina la herramienta Escalate predeterminada de tu agente de IA. A continuación, cree una nueva herramienta de retorno al control denominada Escalate con el siguiente esquema de entrada:

{
    "type": "object",
    "properties": {
        "customerIntent": {
            "type": "string",
            "description": "A brief phrase describing what the customer wants to accomplish"
        },
        "sentiment": {
            "type": "string",
            "description": "Customer's emotional state during the conversation",
            "enum": ["positive", "neutral", "frustrated"]
        },
        "escalationSummary": {
            "type": "string",
            "description": "Summary for the human agent including what the customer asked for, what was attempted, and why escalation is needed",
            "maxLength": 500
        },
        "escalationReason": {
            "type": "string",
            "description": "Category for the escalation reason",
            "enum": [
                "complex_request",
                "technical_issue",
                "customer_frustration",
                "policy_exception",
                "out_of_scope",
                "other"
            ]
        }
    },
    "required": [
        "escalationReason",
        "escalationSummary",
        "customerIntent",
        "sentiment"
    ]
}

En el campo Instrucciones, describe cuándo debe escalar el agente de IA. Por ejemplo:

Escalate to a human agent when:
1. The customer's request requires specialized expertise
2. Multiple tools fail or return errors repeatedly
3. The customer expresses frustration or explicitly requests a human
4. The request involves complex coordination across multiple services
5. You cannot provide adequate assistance with available tools

(Opcional) Añade ejemplos para guiar el tono del agente de IA durante la escalada. Por ejemplo:

<message>
I understand this requires some specialized attention. Let me connect you
with a team member who can help coordinate all the details. I'll share
everything we've discussed so they can pick up right where we left off.
</message>

Utilice las herramientas de retorno al control en su flujo de contactos

Cuando el agente de IA invoca una herramienta de retorno al control, el control vuelve a tu flujo de contactos. Debes configurar tu flujo para detectar qué herramienta se ha invocado y dirigir el contacto en consecuencia.

Cómo funciona la detección de Return to Control

Cuando el agente de IA invoca una herramienta de retorno al control:

Configure el enrutamiento basándose en las herramientas de Return to Control

Siga estos pasos para agregar el enrutamiento de Return to Control a su flujo de contactos:

Ejemplo: enrutar una herramienta de Escalate con contexto

Si ha creado una herramienta de escalación personalizada con contexto (consulteEjemplo: herramienta de escalación personalizada con contexto), puede copiar el contexto de escalación a los atributos de contacto mediante un Establecer atributos de contacto bloque. Configura los siguientes atributos de forma dinámica:

(Opcional) Agregue un bloque de configuración del flujo de eventos para mostrar el contexto de la escalada al agente humano cuando acepte el contacto. Establezca el evento en el flujo predeterminado para la interfaz de usuario del agente y seleccione un flujo que presente al agente el resumen, el motivo y el sentimiento de la escalada.

Usa las herramientas de Constant para las pruebas y el desarrollo

Las herramientas constantes devuelven un valor de cadena estática configurado al agente de IA cuando se invoca. A diferencia de las herramientas Return to Control, las herramientas Constant no terminan la conversación con la IA: el agente de IA recibe la cadena y continúa la conversación. Esto hace que las herramientas de Constant sean útiles para realizar pruebas e iteraciones rápidas durante el desarrollo, ya que permiten simular las respuestas de las herramientas sin necesidad de conectarse a los sistemas de fondo.

Para crear una herramienta Constant:

Por ejemplo, puedes crear una herramienta de Constant denominada getOrderStatus que devuelva una respuesta JSON de muestra. Con esta herramienta de Constant, puedes probar cómo tu agente de IA gestiona las solicitudes de estado de los pedidos antes de conectarte a tu sistema de gestión de pedidos real a través de una herramienta de MCP.