Agents

Ein Conversational Agents (Dialogflow CX)-Agent ist ein virtueller Agent, der nebenläufige Unterhaltungen mit Ihren Endnutzern abwickelt. Mithilfe von Natural Language Understanding (NLU) versteht der Agent die Nuancen der menschlichen Sprache. Konversations-Agents (Dialogflow CX) übersetzen Nutzereingaben in Text- oder Audioform während einer Unterhaltung in strukturierte Daten, die Ihre Anwendungen und Dienste verstehen können. Sie entwerfen und erstellen einen Konversations-Agenten (Dialogflow CX), der die für Ihr System erforderlichen verschiedenen Typen von Unterhaltungen verarbeitet.

Ein Conversational Agents-Agent (Dialogflow CX) ähnelt einem menschlichen Callcenter-Agent. Beide werden für die Bearbeitung erwarteter Szenarien trainiert. Dabei sind keine übermäßig genauen Vorgaben nötig.

Agent erstellen

Hinweis: Sie können mehrere Conversational Agents (Dialogflow CX) für ein Google Cloud-Projekt erstellen.

So erstellen Sie einen Agent:

Console

1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
2. Google Cloud-Projekt erstellen oder auswählen.
3. Klicken Sie auf Agent erstellen.
4. Wählen Sie Automatisch generieren aus, um einen Datenspeicher-Agenten zu erstellen, oder Eigenen erstellen, um andere Arten von Agenten zu erstellen.
5. Füllen Sie das Formular für die grundlegenden Agent-Einstellungen aus.
   1. Sie können einen beliebigen Anzeigenamen wählen.
   2. Wählen Sie den bevorzugten Standort aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche Bearbeiten, wenn Sie die erweiterten Standorteinstellungen ändern möchten.
   3. Wählen Sie Ihre bevorzugte Zeitzone aus.
   4. Wählen Sie die Standardsprache für Ihren Agent aus. Sie können die Standardsprache für einen Agent nicht mehr ändern, nachdem er erstellt wurde.
6. Klicken Sie auf Speichern.

API

Wenn Sie für Ihr Projekt noch keine Standorteinstellungen konfiguriert haben, müssen Sie diese Einstellungen in der Konsole konfigurieren, bevor Sie mit der API Kundenservicemitarbeiter erstellen. Derzeit können Sie die Standorteinstellungen nicht mit der API konfigurieren.

Informationen zum Erstellen eines Kundenservicemitarbeiters finden Sie in der Methode create für den Typ Agent. Zur Agent API-Referenz

Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Agent-Referenz aus:

Protokoll	V3	V3beta1
REST	Kundenservicemitarbeiter-Ressource	Kundenservicemitarbeiter-Ressource
RPC	Kundenservicemitarbeiter-Oberfläche	Kundenservicemitarbeiter-Oberfläche
C++	AgentsClient	Nicht verfügbar
C#	AgentsClient	Nicht verfügbar
Go	AgentsClient	Nicht verfügbar
Java	AgentsClient	AgentsClient
Node.js	AgentsClient	AgentsClient
PHP	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar
Python	AgentsClient	AgentsClient
Ruby	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar

Schließen

Agent-Daten

Conversational Agents (Dialogflow CX) dienen als übergeordnete Container für Einstellungen und Daten für virtuelle Agents.

So greifen Sie auf die Daten eines Agents zu:

Console

1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
2. Wählen Sie das Google Cloud-Projekt für den Kundenservicemitarbeiter aus.
3. Suchen Sie den Agent in der Liste.
4. Klicken Sie auf den Anzeigenamen des Agent.
5. Aktualisieren Sie Abläufe, Seiten usw. wie in anderen Anleitungen beschrieben.

API

Informationen zu den Daten, die Sie aktualisieren möchten, finden Sie in den entsprechenden Anleitungen.

Agents sind folgenden Daten zugeordnet:

• Intents
• Entitätstypen
• Webhooks
• Abläufe
• Seiten
• Route-Gruppen

Weitere Informationen dazu, wie Daten auf verschiedenen Ebenen angewendet werden, finden Sie unter Ebenen der Datenanwendung.

Agent exportieren und wiederherstellen

Sie können einen Agenten in eine Datei exportieren und mit dieser Datei wiederherstellen.

Ein Agentenexport enthält alle Agentendaten mit folgenden Ausnahmen:

• Ablaufversionen: Nur die Ablaufentwürfe werden in eine Datei exportiert.
• Umgebungen: Benutzerdefinierte Umgebungen werden nicht in eine Datei exportiert.

Bei der Wiederherstellung eines Agents werden alle Ziel-Agent-Daten (einschließlich aller Ablaufversionen) mit folgenden Ausnahmen überschrieben:

• Umgebungen: Alle benutzerdefinierten Umgebungen bleiben im Ziel-Agent unverändert. Ablaufversionen, auf die von benutzerdefinierten Umgebungen im Ziel-Kundenservicemitarbeiter verwiesen wird, bleiben so lange bestehen, wie die zugehörigen Umgebungen vorhanden sind. Diese veralteten Ablaufversionen werden jedoch nicht für den Kundenservicemitarbeiter aufgeführt oder können nicht ausgewählt werden.
• Vertex AI Agents-Apps: Die Verknüpfung mit einer Vertex AI Agents-App bleibt im Ziel-Agent unverändert. (Mit anderen Worten: der Wert von engine in GenAppBuilderSettings) Das bedeutet, dass Datenspeicher-Agenten nur in andere vorhandene Datenspeicher-Agenten wiederhergestellt werden können, da der resultierende Agent auch mit einer Vertex AI Agents App verknüpft sein muss.

• Datenspeicher von Vertex AI-Agents: Alle Verweise auf Datenspeicher werden im Ziel-Agenten gemäß den folgenden Regeln überschrieben:

  • Wenn der Ziel-Agent nicht mit einer App verknüpft ist, kann er nicht mit Datenspeicherverweisen wiederhergestellt werden. Bei einem entsprechenden Versuch wird eine Fehlermeldung ausgegeben. Sie können das Problem entweder beheben, indem Sie einen neuen Datenspeicher-Agenten erstellen. Alternativ können Sie Ihren vorhandenen Agenten in einen Datenspeicher-Agenten umwandeln, indem Sie ihm einen Status-Handler für den Datenspeicher hinzufügen. In diesem Fall werden Sie durch das Hinzufügen einer verknüpften App zu Ihrem Kundenservicemitarbeiter geführt.
  • Wenn der Ziel-Agent mit einer App verknüpft ist, werden alle Datenspeicherreferenzen bei der Wiederherstellung aktualisiert: Die Google Cloud-Projekt-ID und der Speicherort werden so angepasst, dass sie mit der App des Ziel-Agenten übereinstimmen. Die Sammlungs-ID und die Datenspeicher-ID bleiben unverändert. Das bedeutet, dass Sie vor der Wiederherstellung Datenspeicher für alle IDs mit übereinstimmenden Typen in der App des Ziel-Agenten hinzufügen müssen.

  Beispiel: Wenn sich der Quell-Agent auf einen Datenspeicher namens projects/123/locations/eu-west2/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1 bezieht und die App des Ziel-Agents den Namen projects/321/locations/us-east1/collections/default_collections/engines/app123 hat, lautet die resultierende Datenspeicherreferenz im Ziel-Agenten: projects/321/locations/us-east1/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1

Hinweis: In der API und im Inhalt der exportierten Daten wird eine Vertex AI-Kundenservicemitarbeiter-App als GenAppBuilder-Engine bezeichnet. In einem exportierten JSON-Paket finden Sie den Namen der Engine beispielsweise in der Datei agent.json unter dem Schlüssel genAppBuilderSettings.engine.

Beim Exportieren können Sie das Exportdateiformat auswählen. Wenn Sie für Ihre Kundenservicemitarbeiterdaten eine Versionskontrolle verwenden, sollten Sie sie im JSON-Format exportieren. Wenn Sie einen Agenten wiederherstellen, wird das Dateiformat automatisch von Conversational Agents (Dialogflow CX) ermittelt.

So exportieren Sie einen Agent oder stellen ihn wieder her:

Console

1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
2. Wählen Sie das Google Cloud-Projekt für den Kundenservicemitarbeiter aus.
3. Klicken Sie in der Liste auf das Dreipunkt-Menü für einen Agent in der Liste.
4. Klicken Sie auf die Schaltfläche Exportieren oder Wiederherstellen.
5. Folgen Sie der Anleitung, um den Vorgang abzuschließen.

Hinweis :Wenn Sie einen Datenspeicher-Agent wiederherstellen möchten, muss der Ziel-Agent als Datenspeicher-Agent erstellt worden sein.

API

Siehe die Methoden export und restore für den Typ Agent. Zur Agent API-Referenz

Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Agent-Referenz aus:

Protokoll	V3	V3beta1
REST	Kundenservicemitarbeiter-Ressource	Kundenservicemitarbeiter-Ressource
RPC	Kundenservicemitarbeiter-Oberfläche	Kundenservicemitarbeiter-Oberfläche
C++	AgentsClient	Nicht verfügbar
C#	AgentsClient	Nicht verfügbar
Go	AgentsClient	Nicht verfügbar
Java	AgentsClient	AgentsClient
Node.js	AgentsClient	AgentsClient
PHP	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar
Python	AgentsClient	AgentsClient
Ruby	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar

Schließen

Wenn die Agent-Größe die maximale Grenze überschreitet, verwenden Sie die Cloud Storage-Option für den Agent-Export und die Wiederherstellung.

Wenn Sie GitHub verwenden, lesen Sie auch den GitHub-Export-/Wiederherstellungsleitfaden.

Agent löschen

Achtung: Das Löschen eines Agents kann nicht rückgängig gemacht werden. Exportieren Sie den Agent gegebenenfalls, um ein Back-up zu haben.

Zum Löschen eines Agents benötigen Sie eine Rolle mit uneingeschränktem Zugriff oder Bearbeitungszugriff. Weitere Informationen finden Sie in der Anleitung zur Zugriffssteuerung.

So löschen Sie einen Agent:

Console

1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
2. Wählen Sie das Google Cloud-Projekt für den Kundenservicemitarbeiter aus.
3. Klicken Sie in der Liste auf das Dreipunkt-Menü für einen Agent in der Liste.
4. Klicken Sie auf Löschen.
5. Bestätigen Sie den Löschvorgang im Dialogfeld.

API

Siehe die Methode delete für den Typ Agent. Zur Agent API-Referenz

Wählen Sie ein Protokoll und eine Version für die Agent-Referenz aus:

Protokoll	V3	V3beta1
REST	Kundenservicemitarbeiter-Ressource	Kundenservicemitarbeiter-Ressource
RPC	Kundenservicemitarbeiter-Oberfläche	Kundenservicemitarbeiter-Oberfläche
C++	AgentsClient	Nicht verfügbar
C#	AgentsClient	Nicht verfügbar
Go	AgentsClient	Nicht verfügbar
Java	AgentsClient	AgentsClient
Node.js	AgentsClient	AgentsClient
PHP	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar
Python	AgentsClient	AgentsClient
Ruby	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar

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Wenn Sie Ihr Projekt löschen, werden alle mit dem Projekt verknüpften Konversations-Agents (Dialogflow CX) und Daten sofort gelöscht.