Agents

Ein 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. Im Laufe der Unterhaltung übersetzt Dialogflow Nutzereingaben in Text- oder Audioform in strukturierte Daten, die Ihre Anwendungen und Dienste verstehen können. Sie entwerfen und erstellen einen Dialogflow-Agent, der die für Ihr System erforderlichen verschiedenen Typen von Unterhaltungen verarbeitet.

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

Agent erstellen

So erstellen Sie einen Agent:

Console

  1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
  2. Erstellen Sie ein Google Cloud-Projekt oder wählen Sie eines aus.
  3. Klicken Sie auf Agent erstellen.
  4. Wählen Sie Automatisch generieren aus, um einen Datenspeicher-Agent zu erstellen, oder Eigenen erstellen, um andere Arten von Agents 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

Falls Sie noch keine Standorteinstellungen für Ihr Projekt konfiguriert haben, müssen Sie diese Einstellungen in der Console konfigurieren, bevor Sie Agents mit der API erstellen. Derzeit können Standorteinstellungen nicht mit der API konfiguriert werden.

Informationen zum Erstellen eines Agents finden Sie in der Methode create für den Typ Agent.

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

Protokoll V3 V3beta1
REST Agent-Ressource Agent-Ressource
RPC Agent-Schnittstelle Agent-Schnittstelle
C++ AgentsClient Nicht verfügbar
C# AgentsClient Nicht verfügbar
Einfach loslegen (Go) AgentsClient Nicht verfügbar
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Nicht verfügbar Nicht verfügbar
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Nicht verfügbar Nicht verfügbar

Agent-Daten

Dialogflow-Agents 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 Agent 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:

Weitere Informationen zur Anwendung von Daten auf verschiedenen Ebenen finden Sie unter Datenanwendungsebenen.

Agent-Einstellungen

So rufen Sie Agent-Einstellungen auf:

Console

  1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console.
  2. Wählen Sie Ihr Google Cloud-Projekt aus.
  3. Wählen Sie den Agent aus.
  4. Klicken Sie auf Agent-Einstellungen.
  5. Aktualisieren Sie die Einstellungen nach Bedarf.
  6. Klicken Sie auf Speichern.

API

Siehe die Methoden get und patch/update für den Typ Agent.

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

Protokoll V3 V3beta1
REST Agent-Ressource Agent-Ressource
RPC Agent-Schnittstelle Agent-Schnittstelle
C++ AgentsClient Nicht verfügbar
C# AgentsClient Nicht verfügbar
Einfach loslegen (Go) AgentsClient Nicht verfügbar
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Nicht verfügbar Nicht verfügbar
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Nicht verfügbar Nicht verfügbar

In folgenden Unterabschnitten werden die verschiedenen Kategorien der Agent-Einstellungen beschrieben.

Allgemeine Einstellungen

Für Agents sind folgende allgemeine Einstellungen verfügbar:

  • Anzeigename

    Ein für Menschen lesbarer Name für Ihren Agent.

  • Zeitzone

    Die Standardzeitzone für den Agent.

  • Standardsprache

    Die von Ihrem Agent unterstützte Standardsprache. Nachdem ein Agent erstellt wurde, kann die Standardsprache nicht mehr geändert werden. Sie haben jedoch folgende Möglichkeiten:

    1. Exportieren Sie den Agent in das JSON-Format.
    2. Entpacken Sie die heruntergeladene Datei.
    3. Suchen Sie die Datei agent.json.
    4. Aktualisieren Sie die Felder defaultLanguageCode und supportedLanguageCodes auf die gewünschten Werte.
    5. Stellen Sie den Agent im selben oder in einem anderen Agent wieder her, den Sie in Schritt 1 angegeben haben.
    6. Aktualisieren Sie sprachspezifische Trainingsformulierungen und Entitätswerte nach Bedarf.

  • Agent-Sperre

    • Agent sperren

      Gibt an, ob der Agent gesperrt ist. Ein gesperrter Agent kann nicht bearbeitet werden.

  • Protokollierungseinstellungen

    • Cloud Logging aktivieren

      Gibt an, ob Cloud Logging für den Agent aktiviert ist.

    • Interaktions-Logging aktivieren

      Gibt an, ob Google Abfragen entfernen soll, um Qualitätsverbesserungen vorzunehmen.

  • BigQuery-Export

    • BigQuery Export aktivieren

      Gibt an, ob der BigQuery-Export aktiviert ist.

    • BigQuery-Dataset

      Der Name des BigQuery-Datasets.

    • BigQuery-Tabelle

      Der Name der BigQuery-Tabelle.

  • Intent-Vorschläge

    Sie können Intent-Vorschläge aktivieren.

  • Benutzerdefinierte Nutzlastvorlage

    In diesem Abschnitt können Sie Beschreibungen und Nutzlasten für benutzerdefinierte Nutzlastvorlagen erstellen.

ML-Einstellungen

Dialogflow nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), um Eingaben von Endnutzern zu verstehen, sie mit Intents abzugleichen und strukturierte Daten zu extrahieren. Dialogflow nutzt die von Ihnen bereitgestellten Trainingssätze und eingebettete Sprachmodelle zum Lernen. Anhand dieser Daten wird ein Modell erstellt, um zu entscheiden, welcher Intent der Eingabe eines Endnutzers zugeordnet werden soll. Sie können für jeden Ablauf eines Agents eigene ML-Einstellungen nutzen. Das von Dialogflow erstellte Modell ist für jeden Ablauf einmalig.

Die folgenden Agent-weiten ML-Einstellungen sind verfügbar:

  • Rechtschreibung durch ML korrigieren lassen

    Wenn diese Option aktiviert ist und eine Nutzereingabe einen Rechtschreib- oder Grammatikfehler enthält, wird für den Intent-Abgleich die korrekte Rechtschreibung verwendet. Die Antwort für die Intent-Erkennung enthält die korrigierte Nutzereingabe. Beispiel: Gibt ein Endnutzer "Ich möchte einen Appfel" ein, so wird dies so verarbeitet, als ob er "Ich möchte einen Apfel" eingegeben hätte. Dies gilt auch für den Abgleich mit Systementitäten und benutzerdefinierten Entitäten.

    Die Rechtschreibkorrektur ist auf Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch und Italienisch verfügbar. Es ist in allen Dialogflow CX-Regionen verfügbar.

    Warnungen und Best Practices:

    • Mit der Rechtschreibkorrektur können keine ASR-Fehler (Automated Speech Recognition, automatische Spracherkennung) korrigiert werden. Bei Verwendung von ASR-Eingaben sollte daher die Rechtschreibkorrektur deaktiviert sein.
    • Eine korrigierte Eingabe kann mit dem falschen Intent übereinstimmen. Sie können dies beheben, indem Sie häufig nicht übereinstimmende Wortgruppen als Negativbeispiele hinzufügen.
    • Durch die Rechtschreibkorrektur verlängert sich die Antwortzeit des Agents geringfügig.
    • Wenn ein Agent mit domainspezifischem Jargon definiert wird, sind die Korrekturen möglicherweise unerwünscht.

Die folgenden ablaufspezifischen ML-Einstellungen sind verfügbar:

  • NLU-Typ

    Dies kann einer der folgenden sein:

  • Autozug

    Wenn diese Option aktiviert ist, wird der Ablauf bei jeder Aktualisierung über die Console trainiert. Bei großen Abläufen kann dies zur verzögerten Reaktion der Benutzeroberfläche der Konsole führen. Deshalb sollten Sie diese Einstellung deaktivieren und bei Bedarf für große Abläufe manuell trainieren.

  • Klassifizierungsschwellenwert

    Wenn Sie Falsch-Positiv-Ergebnisse herausfiltern und den Agent trotzdem mit einer vielfältigen natürlichen Sprache trainieren möchten, können Sie den Klassifizierungsschwellenwert für maschinelles Lernen einstellen. Mit dieser Einstellung legen Sie fest, welche Intent-Erkennungskonfidenz für eine Intent-Übereinstimmung mindestens erforderlich ist.

    Wenn der Konfidenzwert für eine Intent-Übereinstimmung unter dem Schwellenwert liegt, wird ein No-Match-Ereignis ausgelöst.

  • Trainingsstatus

    Gibt an, ob der Ablauf seit der letzten Aktualisierung der Ablaufdaten trainiert wurde.

  • NLU trainieren

    Mit dieser Schaltfläche können Sie den Ablauf manuell trainieren.

Einstellungen für Generative AI

Die folgenden Einstellungen für Generative AI sind verfügbar:

  • Allgemein

    • Gesperrte Wortgruppen

      Liste mit Wortgruppen, die für Generative AI verboten sind. Wenn eine gesperrte Wortgruppe im Prompt oder der generierten Antwort angezeigt wird, schlägt die Generierung fehl.

  • Generativer Agent

    • Auswahl des generativen Modells

      Wählen Sie das Modell aus, das von generativen Features verwendet wird. Weitere Informationen finden Sie unter Modellversionen.

  • Generatives Fallback

  • Datenspeicher

    Siehe Einstellungen des Datenspeicher-Agents.

Einstellungen für Sprache und IVR

Folgende Sprach- und IVR-Einstellungen sind verfügbar:

  • Sprachausgabe

    • Stimmenauswahl

      Sie können die Sprache und Stimme für die Sprachsynthese auswählen.

      Sie können Custom Voice für Ihren Agent aktivieren, indem Sie die entsprechende Option in der Dropbox für die Stimmenauswahl auswählen und den Namen der benutzerdefinierten Stimme im entsprechenden Feld angeben. Der Name der benutzerdefinierten Stimme muss dem folgenden Muster entsprechen: projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_NAME.

      • Wenn Sie ein Telefoniegateway verwenden, achten Sie darauf, dass dem Dienstkonto service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com des Dialogflow-Dienst-Agents „AutoML Predictor“ in Ihrem benutzerdefinierten Voice-Projekt gewährt wurde.
      • Achten Sie bei regulären API-Aufrufen darauf, dass dem Dienstkonto, mit dem Dialogflow aufgerufen wird, die Rolle „AutoML Predictor“ in Ihrem benutzerdefinierten Voice-Projekt gewährt wurde.

  • Speech-to-Text

    • Automatische Sprachanpassung aktivieren

      Weitere Informationen finden sich unter Automatische Sprachanpassung.

    • Erweiterte Spracheinstellungen

      Dieser Abschnitt enthält zusätzliche erweiterte Einstellungen für Sprachfunktionen. Sie können diese erweiterten Einstellungen deaktivieren und aktivieren.

      Diese Einstellungen sind in den Agent-Einstellungen (gilt für den gesamten Agent), in den Ablaufeinstellungen (gilt für den gesamten Ablauf und überschreibt die Agent-Einstellungen), in den Seiteneinstellungen (gilt für die Seite und überschreiben den Ablauf- und Agent-Einstellungen) sowie in den Auftragsausführungseinstellungen (gilt für die Auftragsausführung und überschreiben die Seiten-, Ablauf- und Agent-Einstellungen) Je nach Relevanz der Einstellung für eine Ebene ist eine Teilmenge dieser Einstellungen auf jeder Ebene verfügbar.

      Aktualisierte Einstellungen auf Agent-Ebene werden nicht auf die Ablauf-, Seiten- und Auftragsausführungsebene angewendet, wenn die Option Anpassen auf diesen Ebenen ausgewählt ist. Wenn die Option Customize mehrere Einstellungen umfasst und Sie nur einige davon aktualisieren möchten, müssen Sie möglicherweise auch andere Einstellungen aktualisieren, wenn sie mit den Einstellungen auf Agent-Ebene identisch sein sollen.

      • Modellauswahl (Speech-to-Text)

        Legt das für die Spracherkennung verwendete Sprachmodell fest. Diese Einstellung ist sprachspezifisch, sodass Sie verschiedene Modelle für verschiedene Sprachen auswählen können. Sie können auch das Kästchen Sprachmodell auf Anfrageebene überschreiben anklicken. Dadurch wird das ausgewählte Modell auch dann verwendet, wenn in einem Laufzeit-API-Aufruf ein anderes Modell angegeben wird.

        Informationen zum Dialogflow CX-Telefonie-Gateway finden Sie unter Einschränkungen.

        Weitere Informationen finden Sie unter Sprachmodelle.

      • Empfindlichkeit für das Ende der Sprachausgabe

        Steuert die Empfindlichkeit zum Erkennen des Endes von Sprache in der Audioeingabe des Endnutzers. Der Wert reicht von 0 (geringe Empfindlichkeit, Geringere Wahrscheinlichkeit, dass die Sprachausgabe beendet wird) bis 100 (hohe Empfindlichkeit, beendet die Sprache mit höherer Wahrscheinlichkeit).

      • Erweiterte, auf einem Zeitlimit basierende Empfindlichkeit für die Ende der Sprachausgabe aktivieren

        Wenn diese Einstellung aktiviert ist, wird der Wert für die Empfindlichkeit für das Ende der Sprache als Anzeige verwendet, um ein relatives Zeitlimit für die Tonstummschaltung zu ermitteln und das Ende der Sprache zu bestimmen.

        Wenn diese Einstellung deaktiviert ist (Standardeinstellung), wird der Wert für die Sprachempfindlichkeit verwendet, um das Ende der Sprache durch das von Google Cloud Speech-to-Text bereitgestellte ML-Modell zu bestimmen.

        Die Einstellung Empfindlichkeit am Ende der Sprachausgabe unterstützt standardmäßig nur das Sprachereignis en-US. Mit der Einstellung Erweiterte zeitlimitbasierte Vertraulichkeit am Ende der Sprachausgabe aktivieren können Sie die Empfindlichkeit für das Ende der Sprachausgabe für alle Sprachen und Sprachmodelle konfigurieren, die von Dialogflow unterstützt werden.

      • Smart-Endpunkt aktivieren

        Wenn diese Einstellung aktiviert ist, analysiert Dialogflow einen Teil der Nutzereingabe, um das Ende der Spracheingabe zu ermitteln. Wenn der Nutzer beispielsweise "Ich möchte zu" sagt und die Wiedergabe pausiert, wartet Dialogflow darauf, dass der Nutzer den Satz fortsetzt.

        Dies ist besonders nützlich für die Erfassung numerischer Parameter, bei denen der Nutzer z. B. „1234“ sagen und dann kurz warten kann, bevor er „5678“ sagt. Wenn Sie diese Einstellung auf einen bestimmten Parameter anwenden möchten, müssen Sie intelligente Endpunkte im Format des Parameters einrichten.

        Diese Option ist nur für das Sprach-Tag en-US verfügbar.

        Diese Einstellung ist standardmäßig deaktiviert.

      • Kein Zeitlimit für Spracheingabe

        Die Zeitdauer in Sekunden, für die Dialogflow auf die Audioeingabe des Endnutzers wartet. Der Standardwert ist 5 Sekunden und der Höchstwert 60 Sekunden. Für dieses Zeitlimit ruft Dialogflow ein No-input-Ereignis auf.

      • Einkommen

        Wenn diese Option aktiviert ist, kann ein Endnutzer die Antwortantwort von Dialogflow unterbrechen. Bei Unterbrechung sendet Dialogflow keine Audiodaten mehr und verarbeitet die nächste Endnutzereingabe.

        Wenn sich in der Nachrichtenwarteschlange mehrere Nachrichten befinden und eine Nachricht von einer Auftragsausführung in eine Warteschlange gestellt wurde, die einer Seite, einem Ablauf oder einem Agent zugeordnet ist, für den das Eingreifen aktiviert ist, wird für alle folgenden Nachrichten in der Warteschlange ebenfalls das Eingreifen aktiviert. In diesem Fall beendet die Integration die Audiowiedergabe für alle Nachrichten in der Warteschlange mit aktivierter Eingreifen.

      • Abbrechen der Wiedergabe von Teilantworten zulassen

        Wenn Teilantwort aktiviert ist, lässt sich mit dieser Einstellung die Wiedergabe einer Teilantwort abbrechen. Wenn eine Nachricht in der Nachrichtenwarteschlange durch eine Auftragsausführung erstellt wird, die einen Abbruch ermöglicht, wird die Wiedergabe dieser Nachricht abgebrochen, wenn eine weitere Nachricht zur Warteschlange hinzugefügt wird. Dies ist nützlich, wenn Sie möchten, dass die Wiedergabe einer ersten Nachricht gestartet wird, diese aber abgebrochen wird, wenn ein funktionierender Webhook eine weitere Nachricht erzeugt, bevor die ursprüngliche Nachricht vollständig wiedergegeben wurde.

      • Audioexport-Bucket

        Falls angegeben, werden alle einer Anfrage zugeordneten Audiodaten im Cloud Storage-Bucket gespeichert:

        Audio gespeichert Relevante Anfragen
        Audioeingabe für Endnutzer DetectIntent, StreamingDetectIntent, AnalyzerContent, Streaming AnalyzerContent
        Sprachausgabe-Audio (für eine Antwort synthetisiert) AnalyzerContent, Streaming AnalyzerContent

        Weisen Sie den folgenden Dienstkonten in Ihrem Projekt die Rolle Storage-Objekt-Ersteller zu:

        • Dem Dienstkonto des Formats one-click@df-cx-ALPHANUMERIC_VALUE-ALPHANUMERIC_VALUE.iam.gserviceaccount.com, wenn Sie eine integrierte Partner-Telefonieintegration verwenden.

        • Dem Dienstkonto des Formats service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dialogflow.iam.gserviceaccount.com, wenn Sie die Einbindung Dialogflow CX Phone Gateway verwenden. Wenn Sie dieses Dienstkonto in IAM suchen möchten, klicken Sie die Option Von Google bereitgestellte Rollenzuweisungen einschließen an.

      • DTMF: Weitere Informationen finden Sie unter DTMF für Telefonieintegrationen.

Multimodal

Weitere Informationen

Freigabeeinstellungen

Weitere Informationen finden sich unter Zugriffssteuerung.

Spracheinstellungen

Fügen Sie Ihrem Agent zusätzliche Sprachunterstützung hinzu. Eine vollständige Liste der Sprachen finden Sie in der Sprachreferenz.

Automatische Spracherkennung

Wenn Sie die automatische Spracherkennung konfigurieren, erkennt der Chat-Agent automatisch die Sprache des Endnutzers und wechselt zu dieser Sprache. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur automatischen Spracherkennung.

Sicherheitseinstellungen

Weitere Informationen finden Sie unter Sicherheitseinstellungen.

Erweiterte Einstellungen

Derzeit ist die einzige erweiterte Einstellung für die Sentimentanalyse.

Agent exportieren und wiederherstellen

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

Ein Agent-Export enthält alle Agent-Daten mit Ausnahme der folgenden:

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

Bei der Agent-Wiederherstellung werden alle Daten des Ziel-Agents überschrieben (einschließlich aller Ablaufversionen), mit Ausnahme der folgenden:

  • Umgebungen: Alle benutzerdefinierten Umgebungen im Ziel-Agent bleiben unverändert. Flussversionen, auf die von benutzerdefinierten Umgebungen im Ziel-Agent verwiesen wird, sind weiterhin vorhanden, solange die zugehörigen Umgebungen vorhanden sind. Diese veralteten Ablaufversionen sind jedoch nicht aufgeführt oder auswählbar.
  • Vertex AI-Agent-Anwendungen: Die Verknüpfung mit einer Vertex AI-Agents-Anwendung bleibt im Ziel-Agent unverändert. (Mit anderen Worten, der Wert von engine in GenAppBuilderSettings) Das bedeutet, dass Datenspeicher-Agents nur in anderen vorhandenen Datenspeicher-Agents wiederhergestellt werden können, da der resultierende Agent auch eine Verknüpfung mit einer Vertex AI Agents-Anwendung benötigt.

  • Vertex AI-Agents-Datenspeicher: Alle Verweise auf Datenspeicher werden nach den folgenden Regeln im Ziel-Agent überschrieben:

    • Wenn der Ziel-Agent keiner Anwendung zugeordnet ist, kann ein Agent mit Datenspeicherverweisen nicht wiederhergestellt werden. Bei dem Versuch, dies zu tun, erhalten Sie eine Fehlermeldung. Um dies zu beheben, können Sie entweder einen komplett neuen Datenspeicher-Agent erstellen. Alternativ können Sie den vorhandenen Agent in einen Datenspeicher-Agent umwandeln. Dazu fügen Sie ihm einen Status-Handler für den Datenspeicher hinzu. In diesem Fall werden Sie durch das Hinzufügen einer verknüpften Anwendung zu Ihrem Agent geführt.
    • Wenn der Ziel-Agent mit einer Anwendung verknüpft ist, werden bei der Wiederherstellung alle Datenspeicherverweise aktualisiert: Die Google Cloud-Projekt-ID und der Standort werden entsprechend der Anwendung des Ziel-Agents aktualisiert. Die Sammlungs-ID und die Datenspeicher-ID bleiben unverändert. Dies bedeutet, dass Sie vor dem Wiederherstellungsvorgang Datenspeicher für alle IDs mit übereinstimmenden Typen in die Anwendung des Ziel-Agents einfügen müssen.

    Beispiel: Wenn der Quell-Agent auf einen Datenspeicher mit dem Namen projects/123/locations/eu-west2/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1 verweist und die Anwendung des Ziel-Agents den Namen projects/321/locations/us-east1/collections/default_collections/engines/app123 hat, wird die resultierende Datenspeicherreferenz im Ziel-Agent zu: projects/321/locations/us-east1/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1

Beim Exportieren können Sie das Exportdateiformat auswählen. Wenn Sie die Versionsverwaltung für Ihre Agent-Daten verwenden, sollten Sie sie in das JSON-Format exportieren. Wenn Sie einen Agent wiederherstellen, bestimmt Dialogflow automatisch das Dateiformat.

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 Agent 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.

API

Siehe die Methoden export und restore für den Typ Agent.

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

Protokoll V3 V3beta1
REST Agent-Ressource Agent-Ressource
RPC Agent-Schnittstelle Agent-Schnittstelle
C++ AgentsClient Nicht verfügbar
C# AgentsClient Nicht verfügbar
Einfach loslegen (Go) AgentsClient Nicht verfügbar
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Nicht verfügbar Nicht verfügbar
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Nicht verfügbar Nicht verfügbar

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 Leitfaden zum Export/Wiederherstellung von GitHub.

Agent löschen

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 Agent 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.

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

Protokoll V3 V3beta1
REST Agent-Ressource Agent-Ressource
RPC Agent-Schnittstelle Agent-Schnittstelle
C++ AgentsClient Nicht verfügbar
C# AgentsClient Nicht verfügbar
Einfach loslegen (Go) AgentsClient Nicht verfügbar
Java AgentsClient AgentsClient
Node.js AgentsClient AgentsClient
PHP Nicht verfügbar Nicht verfügbar
Python AgentsClient AgentsClient
Ruby Nicht verfügbar Nicht verfügbar

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

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