Akcje

Zdefiniuj, co Twój Agent AI może robić podczas rozmowy. Od odpowiadania na pytania przy użyciu danych z API w czasie rzeczywistym, przez zbieranie leadów i danych do analiz rynkowych, po wykonywanie niestandardowych zadań.

Human Handoff

Funkcja Human Handoff zapewnia płynne przekazanie rozmów wymagających uwagi człowieka do Agenta Ludzkiego.

Jest szczególnie przydatna w przypadku pytań wykraczających poza Bazę Wiedzy Agenta AI lub gdy użytkownik wprost prosi o rozmowę z człowiekiem. Podczas Human Handoff Asystent AI wstrzymuje się, a Agent Ludzki przejmuje rozmowę w Inboxie.

Oto co dzieje się po stronie użytkownika:

1. Użytkownik rozmawia z Asystentem AI.
2. Jeśli prośba wykracza poza możliwości AI lub użytkownik wyraźnie prosi o kontakt z człowiekiem, AI informuje o przekazaniu rozmowy.
3. Rozmowa zostaje odebrana AI i przypisana do Agenta Ludzkiego.
4. Agent Ludzki rozwiązuje sprawę lub przywraca Asystenta AI do dalszej obsługi.

A tak wygląda to w interfejsie Quickchat AI:

1. Nieprzypisana rozmowa pojawia się w Inboxie.
2. Członek zespołu przegląda AI Summary, aby zrozumieć dotychczasowy przebieg rozmowy.
3. Członek zespołu przejmuje rozmowę i obsługuje prośbę użytkownika.
4. Następnie oznacza rozmowę jako rozwiązaną lub przywraca przypisanie.

Włącz Human Handoff

Przejdź do zakładki Capabilities > Human Handoff i włącz funkcję, ustawiając przełącznik w pozycję „on”.

Następnie możesz skonfigurować następujące opcje:

Dostępność Agenta Ludzkiego

Zdefiniuj dostępność Agentów Ludzkich, aby żądania przekazania były inicjowane wyłącznie w godzinach pracy.

• Określ Godziny pracy: ustaw godziny rozpoczęcia i zakończenia oraz dni robocze.
• Wybierz Strefę czasową: upewnij się, że harmonogram odpowiada Twojemu regionowi.
• Skonfiguruj Wiadomość poza godzinami: poinformuj użytkowników, gdy Agenci Ludzcy nie są dostępni.

Pytanie

Zdefiniuj pytanie, które AI zada przed rozpoczęciem przekazania.

*Przykład: Czy chcesz, abym połączył Cię z naszym zespołem wsparcia klienta?*

Potwierdzenie

Określ wiadomość potwierdzającą wysyłaną w momencie rozpoczęcia przekazania.

*Przykład: Rozumiem. Przekieruję Cię do naszego zespołu wsparcia klienta. Proszę, zaczekaj chwilę na połączenie.*

Podsumowanie AI

Włącz AI Summaries, aby automatycznie generować krótką notatkę podsumowującą dotychczasową rozmowę. Podsumowanie dostarcza Agentowi Ludzkiemu kontekstu potrzebnego do szybkiego rozwiązania sprawy użytkownika.

(Opcjonalnie) Ustaw słowa kluczowe wyzwalające

Możesz wprowadzić konkretne słowa kluczowe, które zawsze wywołają Human Handoff.

Uwaga

Ustawienie słów kluczowych jest opcjonalne, ponieważ Human Handoff automatycznie rozpoznaje intencję użytkownika i inicjuje przekazanie, gdy to konieczne.

Jeśli jednak znasz słowa kluczowe, które powinny zawsze prowadzić do przekazania, możesz je tutaj zdefiniować, aby zapewnić spójne postępowanie.

*Przykład: Dla Asystenta AI sklepu MacShop, Helpful Macintosh, słowa kluczowe takie jak „faktura”, „paragon” i „status dostawy” mogą zostać dodane. To typowe przypadki, których Asystent AI nie jest upoważniony obsługiwać i powinny być zawsze przekazywane do Agenta Ludzkiego.*

Zapewnia to, że ważne prośby użytkowników są natychmiast eskalowane i odpowiednio obsługiwane przez Twój zespół wsparcia.

Powiadomienia e-mail

Skonfiguruj adresy e-mail, które będą otrzymywać powiadomienia, gdy nowa rozmowa wymaga przekazania do człowieka.

Tak to wygląda:

---

Inteligentne zbieranie danych / Generowanie leadów

Smart Data Gathering pozwala Twojemu Agentowi AI bezproblemowo zbierać informacje o użytkownikach podczas rozmów. Agent angażuje się w naturalny sposób, zadając trafne pytania, aby zebrać takie dane jak imię, e-mail, numer telefonu lub inne wymagane informacje. Dane mogą zostać przesłane do Twojego CRM lub innych systemów, co umożliwia skuteczny follow-up i konwersję potencjalnych leadów w klientów.

Jak to działa

Smart Data Gathering działa w ramach istniejącego przepływu rozmowy, dzięki czemu interakcja jest naturalna i nienachalna.

Gdy użytkownik rozmawia z Twoim Agentem AI, ten:

1. Wykrywa okazje do zebrania informacji, np. gdy użytkownik wyraża zainteresowanie Twoimi usługami lub produktami.
2. Zadaje konkretne pytania dostosowane do Twoich potrzeb, np.:
   • „Czy mogę prosić o imię, aby lepiej Ci pomóc?”
   • „Jaki jest najlepszy adres e-mail do kontaktu?”
3. Zbiera i zapisuje odpowiedzi, udostępniając je do przeglądu lub integracji z Twoim systemem CRM.

Funkcja została zaprojektowana tak, aby minimalizować tarcie i maksymalizować jakość pozyskanych leadów.

Konfiguracja

Włącz inteligentne zbieranie danych

• Przejdź do zakładki Actions & MCPs
• Znajdź kartę Smart Data Gathering
• Włącz funkcję przełącznikiem

Dane do zebrania

Wybierz dane kontaktowe do pozyskania.

• Adres e-mail
• Imię
• Numer telefonu

Kiedy pytać o dane

Zdefiniuj, kiedy Agent AI powinien poprosić o dane kontaktowe.

• Po wymianie kilku wiadomości
• Zaraz po tym, jak użytkownik wyrazi zainteresowanie

Jak pytać o dane

Dostosuj sposób, w jaki Agent AI prosi o informacje.

• Subtelnie: Pytania są naturalnie wplecione w rozmowę
• Wprost: Wyraźnie prosi o informacje w bezpośredni sposób

Smart Lead Generation umożliwia Twojemu Agentowi AI skuteczne zbieranie danych kontaktowych użytkowników, zapewniając zgodność i płynne doświadczenie rozmowy.

Eksport zebranych danych kontaktowych

Wykonaj poniższe kroki, aby wyeksportować dane zebrane przez Twojego Agenta AI:

1. Przejdź do Inbox
2. Kliknij ikonę export file, aby uzyskać dostęp do opcji eksportu
3. Wybierz Export Gathered Data z menu rozwijanego
4. Ustaw Date Range: określ start i end dla zakresu danych do eksportu
5. Wybierz Format: wskaż format pliku (CSV, XLSX)
6. Pobierz: kliknij Download, aby zapisać wyeksportowane dane na komputerze

---

Niestandardowe Akcje

Custom Actions umożliwiają Twojej AI wywoływanie zewnętrznych API podczas rozmowy. Używaj ich do przeszukiwania narzędzi wewnętrznych, tworzenia zgłoszeń, wyzwalania alertów lub pobierania świeżych danych, których nie ma w Bazie Wiedzy. Znajdziesz je w Actions & MCPs w sekcji Custom Actions.

Jak działają niestandardowe akcje

1. Definiujesz API Action z nazwą, szczegółowym opisem, metodą HTTP, adresem URL endpointu, nagłówkami i parametrami.
2. W trakcie czatu AI, korzystając z Twojego opisu i wskazówek dot. parametrów, decyduje, kiedy uruchomić akcję.
3. Quickchat wysyła żądanie HTTP i zwraca JSON do AI. AI czyta odpowiedź i odpowiada użytkownikowi w języku naturalnym.
4. Możesz przetestować żądanie w edytorze Akcji przed użyciem go w rozmowach.

Wskazówka

Napisz opis jako instrukcję dla AI. Powiedz, kiedy używać akcji, co zwraca i jakie obowiązują ograniczenia.

Utwórz akcję API

1. Przejdź do Actions & MCPs.
2. Kliknij + w Custom Actions i wybierz API Action.
3. Uzupełnij Details:
   • Name: jasna i opisowa nazwa
   • Description: kiedy używać i co uwzględnić w parametrach
4. Skonfiguruj Connection:
   • Action Type: GET lub POST
   • Action endpoint URL: pełny adres URL API
   • Headers: dodaj wymagane nagłówki, np. Authorization lub content-type: application/json
5. Zdefiniuj Parameters: nadaj każdemu parametrowi name, location (query, body lub header) i description, która mówi AI, jak złożyć wartość. Wartości ścieżki (path) nie są lokalizacją parametru; wstaw je bezpośrednio w adresie URL endpointu za pomocą szablonów {{placeholder}}.
6. Test request i zweryfikuj odpowiedź. Następnie kliknij Done.

Poza samym żądaniem API Action ma trzy opcjonalne ustawienia, które warto znać: Save to memory, Run only when i Response filter.

Save to memory

Przechwyć wartość z odpowiedzi API i zapisz ją w pamięci konwersacji pod wybranym przez siebie kluczem. Kolejne Akcje mogą jej ponownie użyć jako {{metadata_<key>}}, a pojawia się ona w szczegółach konwersacji (Inbox, API oraz eksporty).

Sięgnij po to ustawienie, gdy jedna Akcja produkuje coś, czego potrzebuje kolejna Akcja. Akcja wyszukująca może zapisać customer_id ze swojej odpowiedzi; kolejna Akcja wysyła wtedy {{metadata_customer_id}} bez konieczności przepisywania wartości przez AI.

W sekcji Save to memory edytora API Action nadaj przechwytywanej wartości klucz pamięci i wskaż część odpowiedzi, którą chcesz zachować. Od tej pory jest to zmienna metadanych jak każda inna.

Wskazówka

Używaj kluczy w formacie snake_case (litery, cyfry, podkreślniki). Klucz taki jak customer_id można referencjonować jako {{metadata_customer_id}}; klucze ze spacjami lub innymi znakami interpunkcyjnymi nie mogą być używane w placeholderach. Zobacz Metadane konwersacji, aby dowiedzieć się, jak działają zmienne metadanych.

Run only when

Ogranicz Akcję tak, aby uruchamiała się tylko wtedy, gdy spełnione są warunki dotyczące metadanych konwersacji. Warunki są sprawdzane po naszej stronie, w momencie wywołania, po tym, jak AI zdecyduje o wywołaniu Akcji, ale zanim zostanie wysłane jakiekolwiek żądanie, więc nie da się ich obejść z poziomu czatu.

To właściwe narzędzie do uprzywilejowanych lub nieodwracalnych Akcji (banowanie członka, wystawianie zwrotu, usuwanie rekordu). Linijka w Twoim promptcie mówiąca „tylko administratorzy mogą to zrobić” jest pomocną instrukcją, ale nie jest granicą bezpieczeństwa: zdeterminowany użytkownik może spierać się z modelem lub spróbować prompt injection. Warunek uruchomienia jest deterministyczny i istnieje poza promptem, więc obowiązuje niezależnie od tego, co mówi rozmowa.

• Warunek uruchomienia jest granicą. Jest sprawdzany po stronie serwera i nie jest częścią promptu, który czyta model. To właśnie to faktycznie powstrzymuje Akcję przed uruchomieniem.
• Reguła w promptcie jest doświadczeniem użytkownika. Zachowaj też linijkę w promptcie, aby AI uprzejmie odmawiało i wyjaśniało dlaczego, zamiast milknąć.

Dodaj warunki w sekcji Run only when edytora Akcji. Kliknij Add condition, wybierz klucz metadanych (na przykład telegram_sender_is_admin) i wybierz sposób porównania:

Warunek	Spełniony, gdy wartość metadanych…
is true	jest prawdziwa (truthy)
is false	jest fałszywa (falsy)
exists	jest obecna na konwersacji
does not exist	jest nieobecna
equals	pasuje do wartości, którą podasz
does not equal	różni się od wartości, którą podasz

Akcja uruchamia się tylko wtedy, gdy spełniony jest każdy warunek. Warunek na kluczu, który nie jest ustawiony na konwersacji, nie zostaje spełniony.

Gdy warunek nie zostaje spełniony, nie jest wysyłane żadne żądanie, a AI informuje użytkownika, że nie może tego zrobić. Poniżej to samo żądanie banowania zostaje zablokowane dla osoby niebędącej administratorem i dozwolone dla administratora, przy czym zmienia się tylko to, kto pyta:

Uwaga

Bramkuj tylko na metadanych, które ustawia Quickchat (takich jak zweryfikowana przez kanał flaga telegram_sender_is_admin), a nie na wartościach, na które może wpłynąć odwiedzający. Zobacz Metadane konwersacji, aby sprawdzić, skąd pochodzi każdy klucz.

Response filter

Domyślnie AI widzi pełną odpowiedź API. Dodaj wyrażenia JSONPath w sekcji Response filter, aby ograniczyć AI do konkretnych jej części.

Dwa typowe powody do filtrowania:

• Ukrycie wrażliwych pól. Trzymaj adresy e-mail klientów, dane płatnicze lub wewnętrzne identyfikatory poza kontekstem modelu, gdy endpoint zwraca więcej, niż AI potrzebuje.
• Zmniejszenie promptu. Gadatliwe API mogą zwracać duże ładunki; filtrowanie do kilku istotnych pól utrzymuje odpowiedź małą, a AI skupione.

Dodaj jedno lub więcej wyrażeń JSONPath, a AI otrzyma tylko dopasowane części. Na przykład $.data.items[*].name zachowuje z większej odpowiedzi same nazwy elementów.

Wskazówka

Użyj panelu Test Response, aby zobaczyć dokładnie, co AI otrzyma po filtrowaniu, zanim na tym polegniesz. Zobacz Testowanie Akcji.

Uwaga

JSONPath, który niczego nie dopasowuje, zostawia AI z pustą odpowiedzią. Zacznij bez filtra, potwierdź, że wywołanie działa, a następnie go zawęź.

Najlepsze praktyki

• Bądź precyzyjny w opisach. Powiedz AI, kiedy używać akcji i co powinny zawierać parametry.
• Minimalizuj zakresy. Dołączaj tylko niezbędne nagłówki i tokeny. Dla Jira używaj nagłówka Basic z adresu e-mail Atlassian i tokenu API.
• Testuj przed wdrożeniem korzystając z panelu Test request. Potwierdź kody statusu i przykładowe ładunki w narzędziu docelowym.

Samouczki

• Wyszukiwanie zgłoszeń Jira w rozmowie z AI
• Wysłanie powiadomienia Slack przy użyciu Akcji AI