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Use um autoatendimento agente

O autoatendimento da Agentic permite que os agentes do Connect AI resolvam de forma autônoma os problemas dos clientes nos canais de voz e bate-papo. Ao contrário do autoatendimento antigo, em que o agente de IA retorna o controle ao fluxo de contato quando uma ferramenta personalizada é selecionada, o autoatendimento agente usa agentes de IA orquestradores que podem raciocinar em várias etapas, invocar ferramentas MCP para agir em nome dos clientes e manter uma conversa contínua até que o problema seja resolvido ou seja necessário escalonar.

Por exemplo, quando um cliente liga sobre uma reserva de hotel, um agente orquestrador de IA pode cumprimentá-lo pelo nome, fazer perguntas esclarecedoras, consultar a reserva e processar uma modificação, tudo em uma única conversa, sem devolver o controle do fluxo de contato entre cada etapa.

Capacidades gerais

O autoatendimento da Agentic oferece os seguintes recursos:

Ferramentas para agentes de IA do orquestrador

Você pode configurar seu agente de IA do orquestrador para autoatendimento com os seguintes tipos de ferramentas:

Configure o autoatendimento de uma agência

Siga estas etapas de alto nível para configurar o autoatendimento de uma agência:

Crie ferramentas personalizadas de retorno ao controle

Retornar às ferramentas de controle sinaliza ao agente de IA para interromper o processamento e devolver o controle ao fluxo de contato. Quando uma ferramenta Return to Control é invocada, o nome da ferramenta e seus parâmetros de entrada são armazenados como atributos de sessão do Amazon Lex, que seu fluxo de contatos pode ler usando um Check contact atributes (Verificar atributos de contato) bloco para determinar a próxima ação.

Embora o agente de SelfServiceOrchestrator IA inclua ferramentas padrão Complete e Escalate Return to Control, você pode criar ferramentas personalizadas de Return to Control com esquemas de entrada que capturam contexto adicional para que seu fluxo de contatos atue.

Para criar uma ferramenta personalizada Return to Control:

Exemplo: ferramenta de escalonamento personalizada com contexto

O exemplo a seguir mostra como substituir a ferramenta Escalate padrão por uma versão personalizada que captura o motivo, o resumo, a intenção e o sentimento do cliente. Esse contexto adicional dá aos agentes humanos uma vantagem inicial quando iniciam a conversa.

Primeiro, remova a ferramenta Escalate padrão do seu agente de IA. Em seguida, crie uma nova ferramenta Return to Control chamada Escalate com o seguinte 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"
    ]
}

No campo Instruções, descreva quando o agente de IA deve escalar. Por exemplo:

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) Adicione exemplos para orientar o tom do agente de IA durante o escalonamento. Por exemplo:

<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>

Use as ferramentas Return to Control em seu fluxo de contatos

Quando o agente de IA invoca uma ferramenta Return to Control, o controle retorna ao seu fluxo de contato. Você precisa configurar seu fluxo para detectar qual ferramenta foi invocada e rotear o contato adequadamente.

Como funciona a detecção do Return to Control

Quando o agente de IA invoca uma ferramenta Return to Control:

Configure o roteamento com base nas ferramentas Return to Control

Siga estas etapas para adicionar o roteamento Return to Control ao seu fluxo de contatos:

Exemplo: roteamento de uma ferramenta de escalonamento com contexto

Se você criou uma ferramenta de escalonamento personalizada com contexto (consulteExemplo: ferramenta de escalonamento personalizada com contexto), você pode copiar o contexto de escalonamento para atributos de contato usando um Set contact attributes (Definir atributos do contato) bloco. Defina dinamicamente os seguintes atributos:

(Opcional) Adicione um bloco Definir fluxo de eventos para exibir o contexto de escalonamento para o agente humano quando ele aceitar o contato. Defina o evento como Fluxo padrão para a interface do agente e selecione um fluxo que apresente o resumo, o motivo e o sentimento do escalonamento ao agente.

Use ferramentas Constant para testes e desenvolvimento

As ferramentas constantes retornam um valor de string estático configurado para o agente de IA quando invocadas. Ao contrário das ferramentas Return to Control, as ferramentas Constant não encerram a conversa sobre IA — o agente de IA recebe a sequência e continua a conversa. Isso torna as ferramentas Constant úteis para testes e iteração rápida durante o desenvolvimento, permitindo simular respostas de ferramentas sem se conectar a sistemas de back-end.

Para criar uma ferramenta Constant:

Por exemplo, você pode criar uma ferramenta Constant chamada getOrderStatus que retorna uma amostra de resposta JSON. Isso permite que você teste como seu agente de IA lida com as solicitações de status do pedido antes de se conectar ao seu sistema real de gerenciamento de pedidos por meio de uma ferramenta MCP.