การใช้การกระทำของเอเจนท์ AI

ในขณะที่เอเจนต์ AI กำลังตอบผู้ติดต่อ สามารถดำเนินการบางอย่างบนแพลตฟอร์มได้ เช่น มอบหมายการสนทนา ปิดการสนทนา หรืออัปเดตข้อมูลผู้ติดต่อ. การเข้าใจการกระทำเหล่านี้ช่วยให้คุณออกแบบ AI Agent ที่จัดการการสนทนาได้อย่างราบรื่นและมีเหตุผล

คู่มือนี้อธิบายอย่างชัดเจนว่าแต่ละการดำเนินการทำงานอย่างไร วิธีเขียนคำแนะนำที่มีประสิทธิภาพสำหรับการดำเนินการเหล่านั้น และวิธีหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไป เช่น ความขัดแย้งกับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ของคุณ.

ทำไมการกระทำถึงมีความสำคัญ

คำตอบของ AI Agent ของคุณช่วยจัดการการสนทนากับลูกค้าได้อย่างราบรื่น แต่บ่อยครั้ง การตอบกลับเพียงอย่างเดียวนั้นไม่เพียงพอ—เอเจนท์ของคุณยังต้องดำเนินการตามขั้นตอนถัดไปอย่างชัดเจนเพื่อย้าย Leads ข้ามกระบวนการขายหรือการสนับสนุน

นั่นคือสิ่งที่ การกระทำ ถูกสร้างขึ้นเพื่อ มันช่วยให้ AI Agent ของคุณก้าวไปไกลกว่าแค่การตอบกลับ ทำให้มั่นใจว่าการสนทนาจะดำเนินต่อไปอย่างมีระเบียบในช่องทางการแปลง ข้อมูลลูกค้าจะถูกต้องตลอดเวลา และทีมงานจะรู้ว่าควรจัดการการสนทนาแต่ละรายการอย่างไร

โดยการใช้การกระทำที่ถูกต้อง เอเจนท์ AI ของคุณจะรู้ว่าต้องทำอะไรในขณะที่ตอบกลับ—ทำให้ทีมของคุณรู้สึกสบายใจและทำให้การสนทนาของคุณมีระเบียบและมีประสิทธิภาพ

การกระทำที่เอเจนท์ AI ของคุณสามารถทำได้

ในคู่มือนี้คุณจะเรียนรู้วิธีการกำหนดค่าโดยการกระตุ้นและชี้นำ AI Agent ของคุณ กุญแจสำคัญในการเข้าใจพฤติกรรมของเอเจนท์คือการให้บริบทกับ AI Agent อย่างเพียงพอ—การกำหนดสิ่งที่ต้องทำและเมื่อไหร่ที่จะทำ

ในระหว่างการสนทนา AI Agent ของคุณสามารถทำการกระทำต่อไปนี้:

ปิดการสนทนา

การกระทำนี้ทำอะไร:

การกระทำนี้สามารถใช้ในการปิดการสนทนาเมื่อคำขอของผู้ติดต่อได้รับการแก้ไขอย่างสมบูรณ์แล้ว นึกถึงมันเป็นการที่ AI Agent ปิดท้ายการสนทนาอย่างสุภาพ

• คุณยังสามารถให้ หมายเหตุการปิด—ป้ายที่อธิบายว่าทำไมการสนทนาถึงจบลง ในการทำเช่นนี้ เพียงแค่กล่าวถึงหมวดหมู่ของหมายเหตุการปิดในคำแนะนำของคุณ เช่น:
  

  - หากผู้ติดต่อไม่มีคำถามเพิ่มเติม ปิดการสนทนาและเลือกหมายเหตุการปิด "ปัญหาได้รับการแก้ไข"

• เมื่อ AI Agent ปิดการสนทนา มันจะสรุปการสนทนาโดยอัตโนมัติ และ เลือกหมายเหตุการปิด

  หมายเหตุ: หากคุณไม่ต้องการให้มีการสรุปหรือหมายเหตุ คุณสามารถระบุว่า: "อย่ากำเนิดการสรุปหรือเลือกหมายเหตุการปิด" เช่น:
  

  - หากผู้ติดต่อไม่มีคำถามเพิ่มเติม ปิดการสนทนาและไม่สร้างสรุปหรืเลือกหมายเหตุการปิด 

เมื่อไรที่จะใช้:

• ใช้การกระทำนี้เมื่อ AI Agent ได้ดำเนินการคำขอของลูกค้าเสร็จสิ้น—เช่น การตอบคำถามที่พบบ่อย การเก็บข้อมูลหรือการแก้ไขปัญหาง่ายๆ—เพื่อไม่ให้สนทนายังคงเปิดอยู่โดยไม่จำเป็น

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• ควรรวมคำแนะนำที่แน่นอน “ปิดการสนทนา” เพื่อให้ AI Agent รู้ว่าจะทำการกระตุ้น

• อธิบายสถานการณ์เฉพาะที่การสนทนาควรจะปิด (เช่น “หากลูกค้ายืนยันว่าพวกเขาไม่มีคำถามเพิ่มเติม…”).

• จับคู่การกระทำนี้กับ การตอบรับที่เป็นมิตรและชัดเจน ที่ AI Agent สามารถใช้ เช่น: “หวังว่านี่จะช่วยได้! หากคุณมีคำถามอื่นๆ ยินดีให้คุณส่งข้อความมายังอีกครั้ง.”

ข้อจำกัด:

• เอเจนต์ AI สามารถเลือกได้เฉพาะจากหมายเหตุการปิดที่มีอยู่เท่านั้น. พวกเขาไม่สามารถสร้างหมายเหตุการปิดใหม่หรือแก้ไขรายการที่มีอยู่ของคุณได้. เพื่อให้หมายเหตุการปิดที่ถูกต้องถูกนำไปใช้ ให้ระบุชื่อหมายเหตุการปิดให้ตรงในคำสั่งของคุณ.

• เอเจนต์ AI สามารถสรุปได้เฉพาะ 20 ข้อความล่าสุดในการสนทนาเท่านั้น. ข้อความเก่าจะไม่ถูกรวมอยู่ในการสรุป. หากบริบทสำคัญปรากฏในตอนต้นของการสนทนา ให้สั่งให้เอเจนต์ AI ถามคำถามเพื่อชี้แจงหรือทวนรายละเอียดสำคัญก่อนปิด.

มอบหมายให้กับเอเจนท์หรือทีม

การกระทำนี้ทำอะไร:

มอบหมายให้กับเอเจนท์จริง ทีม หรือแม้แต่เอเจนท์ AI คนอื่นๆ เมื่อเอเจนท์ AI ได้ทำส่วนของมันเสร็จเรียบร้อย สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการเพิ่มระดับไปยังมนุษย์เมื่อเอเจนท์ AI ไม่สามารถแก้ไขปัญหาได้ ประกันว่าลูกค้าจะได้รับการสนับสนุนในระดับที่เหมาะสมเสมอ

คุณยังสามารถควบคุม วิธีที่คุณมอบหมายทีมได้ มีสองวิธี:

• Round Robin: มอบหมายการสนทนาในลำดับเพื่อแชร์ภาระงานอย่างเท่าเทียมกัน

• Least Open Conversation: มอบหมายให้กับผู้ที่มีการสนทนาเปิดน้อยที่สุดในขณะนั้น

  หมายเหตุ: หากไม่มีวิธีการที่กำหนดไว้ เอเจนท์ AI จะใช้ round robin เป็นค่าเริ่มต้น.

- หากผู้ติดต่อถามเกี่ยวกับตารางนัดหมายของตน ให้มอบหมายทีม @Scheduling Team ด้วย round robin.

คุณยังสามารถมอบหมายให้กับเอเจนท์รายบุคคล หรือแม้แต่ยกเลิกการมอบหมายการสนทนาโดยการระบุว่า "ยกเลิกการมอบหมายการสนทนา".

เมื่อไหร่ที่จะใช้:

• ใช้การกระทำนี้เมื่อการสนทนาจำเป็นต้องเคลื่อนที่เกินขอบเขตของ AI Agent—เช่น ให้กับเอเจนท์มนุษย์สำหรับการสนับสนุนเชิงลึก ไปยังทีมเฉพาะ (เช่น การเรียกเก็บเงินหรือการขาย) หรือแม้แต่ให้กับเอเจนท์ AI คนอื่นที่ออกแบบมาเพื่อทำภารกิจที่แตกต่างกัน

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• ใช้คำเหล่านี้ในคำแนะนำการกระทำ: “มอบหมายให้ @User/Team Name” เพื่อกระตุ้นการกระทำนี้ในสถานการณ์ ตัวอย่างเช่น “หากเกิด {บางสิ่งบางอย่าง} ให้มอบหมายให้ @User/Team Name”

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่า AI Agent ของคุณถามคำถามคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องเพื่อกำหนดทีมที่ถูกต้อง

• อธิบายเงื่อนไขในคำแนะนำของคุณอย่างชัดเจน (เช่น “มอบหมายให้ทีมขายหากลูกค้าพูดถึงราคา หรือการสาธิต”).

ข้อจำกัด:

• เอเจนต์ AI ไม่สามารถเห็นว่าใครออนไลน์ได้. เอเจนต์ AI ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการพร้อมใช้งานหรือสถานะการอยู่หน้าจอของเอเจนต์อื่น ดังนั้นจึงไม่สามารถเลือกผู้ใช้ "next available" หรือ "currently active" ได้. หากการพร้อมใช้งานสำคัญ ให้ระบุชื่อทีมหรือชื่อเอเจนต์ให้ชัดเจนเสมอ.

• เอเจนต์ AI ไม่สามารถตั้งเวลามอบหมายงานไว้ล่วงหน้าได้. คำสั่งเช่น "Assign to Sales at 5pm" จะไม่ทำงาน เนื่องจากเอเจนต์ AI ไม่สามารถเลื่อนการมอบหมายได้. อย่างไรก็ตาม, ตรรกะการมอบหมายทันทีโดยอิงตามเงื่อนไขปัจจุบัน (เช่น "Assign to Sales if within business hours") จะ ทำงาน เนื่องจากเอเจนต์ AI ประเมินเงื่อนไขแบบเรียลไทม์และมอบหมายทันที.

• เอเจนต์ AI ไม่สามารถทำ round robin ข้ามหลายทีมได้. เอเจนต์ AI สามารถกระจายการสนทนาได้เพียงภายใน ทีมเดียว ต่อครั้งเท่านั้น.

• เอเจนต์ AI จะไม่เลือกวิธีการมอบหมาย (round robin vs least open). อย่างไรก็ตาม round robin สามารถนำไปใช้ได้ เฉพาะ ภายใน ทีม เท่านั้น ไม่ใช่ข้ามผู้ใช้แต่ละคน. หมายความว่าเอเจนต์ต้องเป็นส่วนหนึ่งของทีมเพื่อให้ round robin ทำงานได้. หากคุณต้องการใช้ least open หรือวิธีอื่นใด ให้ระบุไว้ในคำสั่งของคุณอย่างชัดเจน; มิฉะนั้นเอเจนต์ AI จะตั้งค่าเริ่มต้นเป็น round robin ในระดับทีม.

อัปเดตข้อมูลผู้ติดต่อ

การกระทำนี้ทำอะไร:

อัปเดตข้อมูลของผู้ติดต่อ (ชื่อ หมายเลขโทรศัพท์ งบประมาณ ฯลฯ) โดยอัตโนมัติตามข้อมูลที่รวบรวมระหว่างการสนทนา สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับ การทำให้ข้อมูลของผู้ติดต่อของคุณเป็นปัจจุบัน ดังนั้นเอเจนท์สามารถมุ่งเน้นไปที่การมีปฏิสัมพันธ์ที่มีความหมายแทนที่จะทำงานด้านการบริหาร

• คุณยังสามารถ กล่าวถึงชื่อฟิลด์ของผู้ติดต่อ ในคำแนะนำของคุณเพื่อเพิ่มความถูกต้องและรับรองว่าข้อมูลจะถูกบันทึกในตำแหน่งที่ถูกต้อง เช่น:

- หากผู้ติดต่อระบุงบประมาณของตน ให้บันทึกในฟิลด์ งบประมาณ.

เมื่อไหร่ที่จะใช้:

• สำหรับการคัดกรองลูกค้าเป้าหมาย การเริ่มต้นใช้งานลูกค้า หรือการจองนัดหมาย.

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• ให้คำแนะนำแก่ AI Agent โดยชัดเจนในการขอรายละเอียดเฉพาะจากลูกค้า (เช่น “คุณช่วยบอกที่อยู่อีเมลที่คุณต้องการได้ไหม?”)

• ฝึกเอเจนต์ AI ของคุณด้วย แหล่งข้อมูลความรู้ เพื่อให้สามารถให้คำตอบที่ถูกต้องและสอดคล้องกับบริบทเมื่อโต้ตอบกับผู้ติดต่อ.

ข้อจำกัด:

• เอเจนต์ AI ไม่สามารถตรวจจับได้เมื่อการอัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อล้มเหลว. ถ้าชื่อฟิลด์ไม่ชัดเจน สะกดผิด หรือไม่อยู่ การอัปเดตก็จะไม่เกิดขึ้น และเอเจนต์ AI จะไม่ทราบว่าการอัปเดตล้มเหลว. เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ ให้ใช้ชื่อฟิลด์หรือ ID ของฟิลด์ที่ถูกต้องในคำสั่งของคุณเสมอ.

• เอเจนต์ AI ไม่สามารถสร้างหรือลบฟิลด์ผู้ติดต่อได้. เอเจนต์ AI สามารถอัปเดตได้เฉพาะฟิลด์ที่มีอยู่แล้วในเวิร์กสเปซของคุณเท่านั้น. หากคุณต้องการฟิลด์ใหม่หรือต้องการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง ให้สร้างด้วยตนเองก่อนที่จะอ้างอิงในคำสั่งของเอเจนต์ AI.

อัปเดตสถานะการดำเนินงาน

การกระทำนี้ทำอะไร:

เปลี่ยนสถานะการทำงานของลูกค้า (เช่น จาก "ลูกค้าใหม่" เป็น "ลูกค้าที่คุณสมบัติ") ตามบริบทของการสนทนา สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับ การทำให้การดำเนินงานของลูกค้าส่งผ่านโดยอัตโนมัติและทำให้สถานะการขายของคุณถูกต้องโดยไม่ต้องอัปเดตด้วยมือ

เมื่อไหร่ที่จะใช้:

• เมื่อ AI Agent สามารถตั้งคุณสมบัติให้กับลูกค้าได้หรือบรรลุเหตุการณ์เฉพาะในความสัมพันธ์กับลูกค้า

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• ระบุเกณฑ์ที่จำเป็นในการเพิ่มสถานะการทำงานของผู้ติดต่ออย่างชัดเจน

• ให้แน่ใจว่ายังคงมี ชื่อสถานะการดำเนินงานที่แน่นอน เพื่อให้ AI Agent อัปเดตไปยังสถานะที่ถูกต้องในเวลาที่ถูกต้อง เช่น:

- เมื่อผู้ใช้ยืนยันความสนใจในงานสาธิต อัปเดตสถานะการดำเนินงานเป็นที่มีคุณสมบัติ

ข้อจำกัด:

• เอเจนต์ AI ไม่สามารถสร้างสถานะของวงจรลูกค้าใหม่ได้. เอเจนต์ AI สามารถอัปเดตสถานะของผู้ติดต่อได้เฉพาะไปยังสถานะที่มีอยู่แล้วในเวิร์กสเปซของคุณเท่านั้น. หากคุณต้องการใช้สถานะใหม่ คุณต้องสร้างมันก่อนแล้วจึงอ้างอิงในคำสั่งของคุณ.

เพิ่มความคิดเห็น

สิ่งที่การดำเนินการนี้ทำ:

เอเจนต์ AI สามารถเพิ่ม ความคิดเห็นภายใน ในบทสนทนาเพื่อแชร์บริบทกับทีมของคุณ — เช่น สรุปสั้น ๆ รายละเอียดสำคัญ หรือเหตุผลของการยกระดับ — ทำให้เอเจนต์ที่เป็นคนไม่ต้องอ่านประวัติแชททั้งหมด.

ความคิดเห็นยังสามารถรวม @mentions เพื่อแจ้งผู้ใช้ในเวิร์กสเปซเฉพาะ (ยังไม่รองรับการ @mention ทีมและการ @mention ของเอเจนต์ AI). เช่น:

- หากคุณยกระดับให้เอเจนต์ที่เป็นคน ให้เพิ่มความคิดเห็นภายในสรุปปัญหา สิ่งที่ได้ทำไปแล้ว และแท็ก @Jane Doe.
- แล้วมอบหมายบทสนทนาให้ @Support Team.

เมื่อใดควรใช้:

ใช้การดำเนินการนี้เมื่อคุณต้องการให้เอเจนต์ AI:

• ทิ้ง บันทึกส่งต่อ ก่อนมอบหมาย/ยกระดับให้เจ้าหน้าที่มนุษย์

• ทำเครื่องหมายรายละเอียดสำคัญ (เช่น เจตนา ความเร่งด่วน ข้อกำหนด)

• แท็กเพื่อนร่วมทีมเมื่อเงื่อนไขตรงกัน

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• เก็บความคิดเห็นให้ สั้นและอ่านง่าย (เช่น เจตนา + บริบท + ขั้นตอนถัดไปที่แนะนำ).

• ระบุให้ชัดเจนว่า เมื่อใด ที่ควรเพิ่มความคิดเห็น (เช่น “ก่อนมอบหมาย”, “เมื่อลูกค้าขอเจ้าหน้าที่มนุษย์”, “เมื่อปัญหาเร่งด่วน”).

• ถ้าต้องการแจ้งเพื่อนร่วมทีม ให้ @mention ผู้ใช้ในเวิร์กสเปซที่ระบุได้.

• ในรายงาน ความคิดเห็นของเอเจนต์ AI จะถูกติดตามเหมือนความคิดเห็นของผู้ใช้. เมื่อมีให้ใช้งาน ความคิดเห็นจะแสดงภายใต้ชื่อ เอเจนต์ AI แทนที่จะเป็นผู้ใช้ที่เป็นคน.

ข้อจำกัด:

• เอเจนต์ AI สามารถ @mention ได้เฉพาะผู้ใช้ในเวิร์กสเปซเท่านั้น. ยังไม่สามารถ @mention ทีมหรือเอเจนต์ AI อื่นได้ ดังนั้นให้แท็กบุคคลเฉพาะเจาะจงเสมอหากต้องการให้ใครสักคนรับทราบ.

• ความคิดเห็นภายในของเอเจนต์ AI จำกัดที่ 2,000 ตัวอักษร.

Trigger Workflow

สิ่งที่การดำเนินการนี้ทำ:

เริ่ม Workflow ที่มีอยู่จากบทสนทนาโดยอาศัยคำแนะนำของ AI Agent. ใช้เมื่อ AI Agent ต้องเริ่มระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อนกว่าสิ่งที่ตั้งไว้แล้วใน Workflows เช่น การส่งคำขอ HTTP การเพิ่มแถวใน Google Sheets หรือการส่งเหตุการณ์ CAPI. Workflow จะทำงานตามการกำหนดค่า โดยเป็นอิสระจาก AI Agent.

เมื่อควรใช้:

• เมื่อคุณพึ่งพา Workflows ในการรันกระบวนการธุรกิจหลักแล้ว และต้องการให้ AI Agents เชื่อมต่อเข้ากับ Workflows แทนการสร้างตรรกะซ้ำด้วยการกระทำอื่นๆ.

• เมื่อขั้นตอนถัดไปเกินกว่าที่การกระทำของ AI Agent จะทำได้ด้วยตัวเอง — เช่น การส่งข้อมูลไปยังเครื่องมือภายนอกหรือการประสานงานอัตโนมัติหลายขั้นตอน.

• เมื่อคุณต้องการเก็บตรรกะของธุรกิจไว้กลางที่ใน Workflows แต่ปล่อยให้ AI Agent กำหนด

  เมื่อ ตรรกะนั้นควรทำงาน.

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• เปิด Trigger Workflows ใน Actions ของ AI Agent ของคุณ แล้วอธิบายเงื่อนไขของคุณใน When and how should this action be performed? ช่อง.

• ใช้ ! เพื่ออ้างอิงชื่อ Workflow ที่ตรงกันในคำสั่งของคุณ. ตัวอย่าง:

  หากผู้ติดต่อขอคืนเงิน ให้เรียกใช้งาน !refund_processing.

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Workflow ที่คุณอ้างอิงถูก published, Workflows ที่ไม่ได้เผยแพร่จะไม่ทำงานเมื่อถูกเรียกใช้งาน.

• หลีกเลี่ยงการสร้างระบบอัตโนมัติเดียวกันซ้ำสอง. หาก Workflow ทำการกระทำเดียวกันกับ AI Agent ของคุณ (เช่น ส่งข้อความติดตามผลหรืออัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อเดียวกัน) คุณอาจเห็นข้อความซ้ำหรือการอัปเดตผู้ติดต่อซ้ำกัน.

คุณสามารถกำหนดเงื่อนไขหลายข้อในช่องคำสั่งเดียวกัน; แต่ละเงื่อนไขสามารถเรียกใช้งานขั้นตอนแรกของ Workflow ที่ต่างกันได้.

ข้อจำกัด:

• Trigger Workflows ใช้งานได้เฉพาะกับ Workflows ที่มีอยู่ใน Workspace ของคุณเท่านั้น. หากไม่มี Workflows การกระทำนี้จะไม่สามารถเปิดใช้งานได้ และระบบจะแจ้งให้คุณสร้าง Workflow ก่อน.

• ตัวแปรจะ ไม่ ถูกส่งจาก AI Agent ไปยัง Workflow. Workflow จะไม่สามารถเห็นตัวแปรบทสนทนา เช่น คำตอบที่รวบรวมไว้ โดยอัตโนมัติเสียก่อนเว้นแต่คุณจะตั้งค่าตรรกะนั้นภายใน Workflow เอง.

• ข้อมูลจะ ไม่ ถูกส่งกลับจาก Workflow ไปยัง AI Agent. AI Agent จะไม่ “รอ” ผลลัพธ์จาก Workflow และไม่สามารถตอบสนองต่อแต่ละขั้นตอนของมันได้.

• เมื่อทดสอบ AI Agent คุณจะเห็นเหตุการณ์ Workflow {workflow name} Started ในแผง Test AI Agent เมื่อ Workflow ถูกเรียกใช้งาน. Workflows ที่ยังไม่เผยแพร่จะไม่สร้างเหตุการณ์ในแผงทดสอบ.

การเขียนคำแนะนำเพื่อกระตุ้นการกระทำ

คำสั่งที่ดีสำหรับ AI Agent จะนำไปสู่การตอบที่ชัดเจนและปฏิบัติได้ทันที. เมื่อเขียนคำสั่ง ให้คำนึงถึงแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้:

• ระบุเงื่อนไขและผลลัพธ์ที่ต้องการอย่างชัดเจน. ตัวอย่าง:

- หากลูกค้าสอบถามเกี่ยวกับราคา ตอบด้วยแพ็กเกจมาตรฐานของเรา และมอบหมายบทสนทนาให้ @Sales Team.

• ใช้ภาษาที่ชัดเจนและเรียบง่าย. หลีกเลี่ยงความกำกวม.

• คาดการณ์สถานการณ์ที่พบบ่อยและสร้างคำสั่งที่ชัดเจนและเรียบง่ายสำหรับแต่ละการกระทำ.

• คุณยังสามารถกำหนดว่าจะบอกลูกค้าอย่างไรเมื่อมีการใช้การกระทำหนึ่งๆ. ตัวอย่าง:

- เมื่อตรวจสอบวันและเวลาการจองแล้ว ให้ตอบผู้ติดต่อว่า "ขอบคุณสำหรับการจองของคุณ. เราหวังว่าจะได้พบคุณในวันที่ $contact.bookingdate เวลา $contact.bookingtime."

เวลาและพฤติกรรมการกระทำ

• AI Agents จะ ดำเนินการก่อนสร้างการตอบ เสมอ.

• การกระทำเช่น “Close Conversation” หรือ “Assign Conversation” จะมีผลเมื่อได้รับสถานการณ์. ตัวอย่างเช่น หากผู้ติดต่อกล่าวว่าไม่มีคำถามเพิ่มเติม AI Agent จะปิดบทสนทนาเป็นอันดับแรก แล้วจึงสร้างข้อความขอบคุณ.

วิธีการทำงานของการดำเนินการกับข้อความเสียง

AI Agents ตอนนี้สามารถ เข้าใจข้อความเสียง ที่ผู้ติดต่อแชร์ในบทสนทนาจริงได้.

เมื่อได้รับไฟล์เสียง:

• ไฟล์จะถูก ถอดความเป็นข้อความ โดยอัตโนมัติ เพื่อให้ AI Agent เข้าใจเนื้อหา.

• AI Agent จะ ประมวลผลข้อความที่ถอดความแล้ว และสามารถดำเนินการที่เกี่ยวข้อง เช่น มอบหมายบทสนทนา อัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อ หรือปิดบทสนทนา ตามสิ่งที่ถูกพูด.

• คุณสามารถดูบทรายการถอดเสียงของข้อความเสียงที่ส่งไปยัง AI Agents ได้ใต้ฟองข้อความ.

ข้อควรทราบสำคัญ:

• ข้อความเสียงที่ส่งก่อนที่บทสนทนาจะถูกมอบหมายให้ AI Agent จะไม่ถูกนำมาพิจารณาในบริบทและจะไม่แสดง.

• การถอดความอาจไม่ปรากฏทันที. รีเฟรชเบราว์เซอร์ของคุณหรือสลับไปยังบทสนทนาอื่นแล้วกลับมาเพื่อดูการถอดความ.

รูปแบบไฟล์เสียงและวิดีโอที่รองรับ:

• เสียง: MP3, WAV, FLAC, M4A, OGG/OGA, Opus, AAC, AIFF, WEBA

• วิดีโอ: AVI, M4V, MKV, MOV, MP4, MPEG, MPG, WEBM, WMV, 3GPP

การทำให้การกระทำเหล่านี้เชื่อมโยงกัน

คุณสามารถรวมการกระทำหลายอย่างในสถานการณ์เดียว โดยมีตัวอย่างทั่วไปดังด้านล่าง.

สำหรับการกระทำที่เชื่อมโยงกัน (เช่น 1️⃣ อัปเดตขั้นตอนการดำเนินงาน → 2️⃣ อัปเดตข้อมูลผู้ติดต่อ → 3️⃣ ปิดการสนทนา) ให้ระบุให้ชัดเจนว่าองค์ประกอบเหล่านั้นจะสิ้นสุดได้เมื่อใด และ โปรดตรวจสอบว่าการกระทำเหล่านี้ถูกเปิดใช้งาน

ตัวอย่าง:

อัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อ + มอบหมายบทสนทนา

- รวบรวมและบันทึกหมายเลขโทรศัพท์ จากนั้นมอบหมายบทสนทนาให้ @Sales Team แบบวนรอบ.

อัปเดตสถานะ Lifecycle + ปิดบทสนทนา

- อัปเดต Lifecycle เป็น "Issue Resolved" และปิดบทสนทนาด้วยการสรุปปัญหาของลูกค้าและวิธีแก้ที่ให้ไว้.

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด:

• ทำให้เป็นตรรกะและมุ่งเน้นเป้าหมาย: เชื่อมการกระทำเข้าด้วยกันเฉพาะเมื่อทำตามกันโดยธรรมชาติ (เช่น กรองลูกค้าเป้าหมาย → ปิดบทสนทนา → มอบหมายให้ทีมขาย).

• จัดลำดับให้ชัดเจน: วางการกระทำตามลำดับที่สะท้อนการไหลของบทสนทนาในโลกจริง — อย่ามอบหมายบทสนทนาก่อนเก็บข้อมูลสำคัญ.

• อย่าทำให้สถานการณ์หนึ่งเกินความจำเป็น: จำกัดไว้ที่ 2–3 การกระทำสูงสุด. การเชื่อมการกระทำมากเกินไปอาจทำให้ AI Agent ทำนายและแก้ปัญหาได้ยากขึ้น.

• ระบุขั้นตอนในคำสั่งให้ชัดเจน: ระบุแต่ละขั้นตอนอย่างชัดเจน แทนที่จะปล่อยให้ AI Agent “เดา” ว่าขั้นตอนต่อไปคืออะไร.

สิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง:

• คำสั่งที่คลุมเครือ

- ถ้าดูเหมือนปัญหาได้รับการแก้ไข อาจอัปเดต Lifecycle หรืออะไรทำนองนั้น.

ปัญหา: AI Agent จะไม่รู้ว่าจะใช้สถานะ Lifecycle ใดหรือเมื่อใดควรเรียกใช้งานการกระทำ.

• การกระทำที่ขัดแย้งกัน

- มอบหมายให้ @Sales Team แล้วยกเลิกมอบหมายหากไม่จำเป็น.

ปัญหา: สิ่งนี้สร้างความสับสนให้ AI Agent และทำให้บทสนทนาอยู่ในสถานะไม่กำหนด.

• การทำให้สถานการณ์หนึ่งมีภาระมากเกินไป

- อัปเดต Lifecycle เป็น Qualified, รวบรวมหมายเลขโทรศัพท์, อัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อด้วยตำแหน่ง, มอบหมายให้ @Sales Team, มอบหมายอีกครั้งให้ @Support Team, และปิดบทสนทนา.

ปัญหา: ขั้นตอนมากเกินไปในหนึ่งลำดับทำให้การไหลไม่คาดเดาและยากต่อการดีบัก. ควรแยกขั้นตอนออกและทำตามลำดับที่เป็นธรรมชาติ. ตัวอย่าง: ขั้นแรก ขอหมายเลขโทรศัพท์ แล้วจึงบันทึก. ถัดมา อัปเดต Lifecycle เป็น “Qualified", เป็นต้น

หลีกเลี่ยงการเกิดความขัดแย้งในเวิร์กโฟลว์และการมอบหมาย

เมื่อตั้งค่าการกระทำ ให้แน่ใจว่าไม่ขัดแย้งกับ Workflows ที่มีอยู่หรือการมอบหมายทีมด้วยตนเองของคุณ:

• ตรวจสอบการมอบหมาย Workflow: หากคุณมี Workflows ที่มอบหมายบทสนทนาโดยอัตโนมัติ ให้แน่ใจว่าสิ่งเหล่านี้ไม่เขียนทับการมอบหมายของ AI Agent ของคุณโดยไม่ตั้งใจ.

• ข้อพิจารณาสำหรับ AI Agent เริ่มต้น: หากใช้ AI Agent เริ่มต้น ให้แน่ใจว่าการกระทำของมันสอดคล้องกับ Workflows อัตโนมัติใดๆ ที่ถูกทริกเกอร์เมื่อเปิดบทสนทนา.

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: ตรวจสอบเวิร์กโฟลว์ของคุณควบคู่กับการตั้งค่า AI Agent เป็นประจำเพื่อตรวจสอบความขัดแย้งและพฤติกรรมที่ไม่คาดคิด

คำถามที่พบบ่อยและการแก้ปัญหา