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Utilisez le self-service agentic

Le self-service Agentic permet aux agents IA de résoudre de manière autonome les problèmes des clients via les canaux vocaux et de chat. Contrairement au self-service traditionnel, dans lequel l'agent IA redonne le contrôle au flux de contacts lorsqu'un outil personnalisé est sélectionné, le self-service agentic utilise des agents IA orchestrateurs capables de raisonner en plusieurs étapes, d'invoquer des outils MCP pour prendre des mesures au nom des clients et de maintenir une conversation continue jusqu'à ce que le problème soit résolu ou qu'une escalade soit nécessaire.

Par exemple, lorsqu'un client appelle à propos d'une réservation d'hôtel, un agent IA d'Orchestrator peut l'accueillir par son nom, lui poser des questions de clarification, rechercher sa réservation et traiter une modification, le tout au cours d'une seule conversation, sans redonner le contrôle au flux de contact entre chaque étape.

Capacités clés

Le self-service Agentic fournit les fonctionnalités suivantes :

Outils pour les agents IA d'Orchestrator

Vous pouvez configurer votre agent Orchestrator AI pour le libre-service à l'aide des types d'outils suivants :

Mettre en place le libre-service des agences

Suivez ces étapes de haut niveau pour configurer le libre-service des agences :

Création d'outils de retour au contrôle personnalisés

Les outils de retour à Control signalent à l'agent IA d'arrêter le traitement et de redonner le contrôle au flux de contacts. Lorsqu'un outil de retour au contrôle est appelé, le nom de l'outil et ses paramètres d'entrée sont stockés en tant qu'attributs de session Amazon Lex, que votre flux de contacts peut lire à l'aide d'un Vérifier les attributs de contact bloc pour déterminer l'action suivante.

Bien que l'agent SelfServiceOrchestrator AI inclue des outils par défaut Complete et de Escalate retour au contrôle, vous pouvez créer des outils de retour au contrôle personnalisés avec des schémas de saisie qui capturent un contexte supplémentaire sur lequel votre flux de contacts peut agir.

Pour créer un outil de retour au contrôle personnalisé, procédez comme suit :

Exemple : outil d'escalade personnalisé avec contexte

L'exemple suivant montre comment remplacer l'outil Escalate par défaut par une version personnalisée qui capture la raison de l'escalade, le résumé, l'intention et le sentiment du client. Ce contexte supplémentaire donne aux agents humains une longueur d'avance lorsqu'ils reprennent la conversation.

Tout d'abord, supprimez l'outil Escalate par défaut de votre agent IA. Créez ensuite un nouvel outil de retour au contrôle nommé Escalate avec le schéma de saisie suivant :

{
    "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"
    ]
}

Dans le champ Instructions, décrivez à quel moment l'agent IA doit passer à l'étape supérieure. Par exemple :

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

(Facultatif) Ajoutez des exemples pour orienter le ton de l'agent IA lors de l'escalade. Par exemple :

<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>

Gérez les outils de retour au contrôle dans votre flux de contacts

Lorsque l'agent IA invoque un outil de retour au contrôle, le contrôle revient à votre flux de contacts. Vous devez configurer votre flux pour détecter quel outil a été invoqué et acheminer le contact en conséquence.

Comment fonctionne la détection de retour au contrôle

Lorsque l'agent IA invoque un outil de retour au contrôle :

Configurer le routage en fonction des outils de retour au contrôle

Suivez ces étapes pour ajouter le routage Return to Control à votre flux de contacts :

Exemple : routage d'un outil d'escalade avec contexte

Si vous avez créé un outil d'escalade personnalisé avec contexte (voirExemple : outil d'escalade personnalisé avec contexte), vous pouvez copier le contexte d'escalade dans les attributs du contact à l'aide d'un Définir des attributs de contact bloc. Définissez les attributs suivants de manière dynamique :

(Facultatif) Ajoutez un bloc Set event flow pour afficher le contexte de l'escalade à l'agent humain lorsqu'il accepte le contact. Définissez l'événement sur Flux par défaut pour l'interface utilisateur de l'agent et sélectionnez un flux qui présente le résumé, la raison et le sentiment de l'escalade à l'agent.

Utilisez les outils Constant pour les tests et le développement

Les outils constants renvoient une valeur de chaîne statique configurée à l'agent AI lorsqu'il est invoqué. Contrairement aux outils de retour au contrôle, les outils Constant ne mettent pas fin à la conversation sur l'IA : l'agent IA reçoit la chaîne et poursuit la conversation. Les outils Constant sont donc utiles pour les tests et les itérations rapides pendant le développement, vous permettant de simuler les réponses des outils sans vous connecter à des systèmes principaux.

Pour créer un outil Constant :

Par exemple, vous pouvez créer un outil Constant nommé getOrderStatus qui renvoie un exemple de réponse JSON. Avec cet outil Constant, vous pouvez tester la façon dont votre agent IA gère les demandes d'état des commandes avant de vous connecter à votre système de gestion des commandes via un outil MCP.