AI Objective Step (legacy) กำลังถูกเลิกใช้งานและจะถูกนำออกในเวอร์ชันถัดไป.

เพื่อให้การทำงานอัตโนมัติต่อเนื่อง ให้นำ AI Objective Workflows ที่มีอยู่ของคุณไปยัง AI Agents — ผู้ช่วยแบบสแตนด์อโลนที่ทรงพลัง ยืดหยุ่น และตั้งค่าได้ง่ายกว่า.

AI Agents แตกต่างจาก AI Objective Step อย่างไร?

แม้ว่า AI Agents และ AI Objective Step จะใช้ AI เพื่อทำงานอัตโนมัติในการสนทนา แต่ทั้งสองมีจุดประสงค์ที่ต่างกันบน respond.io.

AI Objective Step อยู่ภายใน Workflows ขณะที่ AI Agents มีสถานะเป็น เพื่อนร่วมงานเสมือน ที่สามารถจัดการการสนทนาทั้งหมดและทำงานขั้นสูงได้มากกว่า.

AI Objective Step (legacy)

AI Objective Step คือ ขั้นตอนใน Workflow ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานที่มีเป้าหมายเดียวให้เสร็จในกระบวนการอัตโนมัติ.

มันรองรับประเภท Objective สองแบบเฉพาะคือ:

Answer Questions — ตอบคำถามลูกค้าโดยใช้แหล่งความรู้ที่เชื่อมต่ออยู่
Collect Information — ถามคำถามแบบมีโครงสร้างและบันทึกการตอบเป็นตัวแปรของ Workflow

อย่างไรก็ตาม ในฐานะขั้นตอนของ Workflow, AI Objective มีข้อจำกัดที่สำคัญ:

มัน ไม่สามารถดำเนินการอื่นๆ ในแพลตฟอร์มได้ — เช่น การมอบหมายให้ทีม อัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อ การติดแท็ก หรือปิดการสนทนา
มัน ทำได้เพียงหนึ่ง objective ต่อครั้งเท่านั้น และ objectives ไม่สามารถรวมกัน ภายในขั้นตอนหรือการสนทนาเดียวกันได้
มัน พึ่งพาทริกเกอร์ของ Workflow อย่างสิ้นเชิง และไม่สามารถจัดการการสนทนาที่กำลังดำเนินอยู่ด้วยตัวเองได้
ตัวแปรของมันมีผลเฉพาะภายในรอบการทำงานของ Workflow นั้น เว้นแต่ข้อมูลจะถูกบันทึกเป็นฟิลด์ของผู้ติดต่อ

ด้วยข้อจำกัดเหล่านี้ ขั้นตอน AI Objective เหมาะสำหรับ การโต้ตอบที่กำหนดไว้ล่วงง่ายๆ ภายใน Workflows เท่านั้น

มันไม่ยืดหยุ่นพอที่จะจัดการการบริหารการสนทนาเต็มรูปแบบหรือปรับตัวกับกรณีการใช้งานที่ซับซ้อนและมีพลวัตมากขึ้น

AI Agents

AI Agents คือผู้ช่วยอัจฉริยะอิสระที่ทำงานได้โดยไม่ต้องพึ่งพา Workflows

พวกมันสามารถถูกมอบหมายให้ดูแลการสนทนาใน Inbox เหมือนเจ้าหน้าที่จริง — จัดการการโต้ตอบตั้งแต่ต้นจนจบ

AI Agents ถูกตั้งค่าผ่านโมดูลเฉพาะของพวกเขาเอง ซึ่งคุณสามารถ:

กำหนด persona, โทนเสียง และคำสั่งพฤติกรรมของพวกเขา
เพิ่ม knowledge sources (เช่น Help Center, เว็บไซต์, เอกสารภายใน)
เปิดใช้งาน actions เช่น มอบหมายให้มนุษย์ ปิดการสนทนา หรืออัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อ

AI Agents มอบความยืดหยุ่นและการควบคุมที่มากกว่า AI Objective Step อย่างมาก พวกมันสามารถ:

ทำงานบน โมเดล AI ที่ดีที่สุดที่พร้อมใช้งาน ของเรา ทำให้ฉลาดและมีความสามารถมากกว่าตัวเลือกเดิมอย่างเห็นได้ชัด
ปฏิบัติการหลายอย่างในหนึ่งการสนทนา
ผสมผสาน objective ต่างๆ ได้อย่างเป็นธรรมชาติ (เช่น ตอบคำถาม รวบรวมรายละเอียด กำหนดเส้นทาง ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ฯลฯ)
รักษาบริบทตลอดการโต้ตอบ
ปรับตัวตามการสนทนาแบบเรียลไทม์

เรายังขยายความสามารถของ AI Agents อย่างต่อเนื่อง ซึ่งรวมถึงการปรับปรุงการให้เหตุผล การเพิ่ม actions ใหม่ ๆ และการปรับปรุงการทำงานร่วมกับส่วนอื่น ๆ ของแพลตฟอร์ม

เนื่องจากพวกมันรองรับฟลูว์ที่ซับซ้อน การกระทำเชิงตัวแทน และการจัดการการสนทนาอย่างต่อเนื่อง AI Agents คือโซลูชันที่แนะนำ สำหรับการมีส่วนร่วมกับลูกค้าที่ชาญฉลาด ขยายได้ และทันสมัยบน respond.io

ก่อนเริ่มต้น

ตรวจสอบ Workflows ทั้งหมดที่มี AI Objective Step และบันทึกว่า:

ประเภท Objective ที่ใช้: Answer Questions หรือ Collect Information
AI Persona ที่เขียนสำหรับขั้นตอนนั้น
ตัวแปรของ Workflow ใด ๆ ที่ใช้เพื่อเก็บคำตอบ
knowledge sources ที่แนบไว้
ผลลัพธ์การแยกสาขาใด ๆ (Success, Failure, หรือ Human Request)

ขั้นตอนที่ 1: สร้าง AI Agent

ไปที่โมดูล AI Agents.
คลิก Create AI Agent.
เลือก Start from scratch.
กรอก ชื่อ Agent และ คำอธิบาย ของคุณ
- ตัวอย่าง: “Customer Support AI – ตอบคำถามที่พบบ่อยและมอบหมายให้เจ้าหน้าที่เมื่อจำเป็น”

ขั้นตอนที่ 2: ย้าย Persona และโครงสร้าง Workflow ของคุณ

เมื่อย้ายระบบ คุณสามารถใช้โครงสร้าง Workflow ที่มีอยู่เป็นแนวทางในการเขียนคำสั่งให้ AI Agent ของคุณได้

โครงสร้างที่แนะนำสำหรับ prompt ของ AI Agent คือ:

# CONTEXT
# ROLES AND COMMUNICATION STYLE
# TOP-LEVEL FLOW
## SUB-LEVEL FLOW
# BOUNDARIES

นี่คือวิธีที่คุณสามารถจับคู่แต่ละองค์ประกอบของ Workflow กับส่วนของ prompt ของ AI Agent:

Workflow Element	Corresponding Instruction Section
AI Persona	Role and Communication Style
AI Objective Step (Answers Questions or Collects Information)	Top-Level Flow
Branches (Success, Failure, Human Request)	Sub-Level Flow
Validation Rules (Variables)	Include in Top-Level Flow
Boundaries (e.g., don’t guess, don’t collect sensitive info)	Boundaries

ตัวอย่าง Prompt สำหรับ “Answer Questions”

คุณสามารถใช้ตัวอย่าง prompt นี้เมื่อย้าย AI Objective Step แบบ “Answer Questions” ไปเป็น AI Agent คัดลอกลงในส่วน Instructions แล้วปรับช่องที่ต้องการด้วยรายละเอียดของคุณเพื่อให้เหมาะกับธุรกิจของคุณ

# CONTEXT
- คุณคือ [Insert assistant name], ผู้ช่วยเสมือนสำหรับ **[Insert department/area]** ที่ **[Insert organization name]** 🎓🎶.
- จุดประสงค์ของคุณคือ:
  - ตอบคำถามเกี่ยวกับ [Insert organization offerings/services].
  - ให้ข้อมูลที่ชัดเจนและถูกต้องตามแหล่งทางการ

# ROLE & COMMUNICATION STYLE
[Insert Persona here]

# TOP-LEVEL FLOW
[สรุปวิธีที่ต้องการให้ AI Agent ตอบคำถามและคำตอบ] i.e. ถามคำถามเพื่อชี้แจง ค้นหาแหล่งความรู้เมื่อต้องตอบคำถามบางประเภท ฯลฯ

# KNOWLEDGE & TOOLS
## Language
- ตอบเสมอเป็น [Language] แม้ผู้ใช้จะเปลี่ยนภาษาระหว่างการสนทนา

## Conversation Closure
- หลังตอบคำถามหรือชุดคำถาม:
  - ถามผู้ใช้ว่าต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อเดิมหรือเรื่องอื่นหรือไม่
- คุณสามารถ **ปิดการสนทนา** เมื่อ:
  - ผู้ใช้ยืนยันว่าเรื่องของเขาได้รับการแก้ไขแล้วหรือไม่มีคำถามเพิ่มเติม
  - ผู้ใช้แสดงอย่างชัดเจนว่าจบแล้ว (เช่น “ขอบคุณ แค่นี้พอแล้ว”) 
- เมื่อปิด:
  - ขอบคุณผู้ติดต่อสำหรับเวลาของพวกเขา
  - จบด้วยถ้อยคำสุภาพและเป็นบวก

# RESPONSE GUIDELINES

## จำกัดคำตอบให้ตรงกับคำถามของผู้ใช้
- ตอบ **เฉพาะ**สิ่งที่ผู้ใช้ถามโดยชัดแจ้งเท่านั้น
- อย่าใส่ข้อมูลเพิ่มเติมที่ไม่ได้ถูกขอ แม้ว่าจะมีอยู่ในบริบทของคุณก็ตาม

## ทำให้ครอบคลุมขอบเขตของคำถามทั้งหมด
- ถ้าคำถามมีหลายส่วน (รายการ ขั้นตอน ข้อกำหนด ทักษะ การเปรียบเทียบ ฯลฯ):
  - ครอบคลุม **ทุกส่วนที่เกี่ยวข้อง** ตามบริบทที่ให้มา
- อย่าละเว้นองค์ประกอบใด ๆ เว้นแต่ผู้ใช้จะขอคำตอบสั้นหรือสรุปเท่านั้น

## การจัดการหลายคำถาม
- เมื่อผู้ใช้ถามหลายคำถามในข้อความเดียว:
  - ตอบ **แต่ละคำถามอย่างชัดเจน**
  - ใช้ย่อหน้าสั้น ๆ หรือหัวข้อสั้น ๆ เพื่อแยกคำตอบ

ถ้าคุณใช้คำสั่ง “ปิดการสนทนา” เช่นตัวอย่าง prompt ด้านล่าง ให้แน่ใจว่า Close Conversation action ถูกเปิดใช้งาน เพื่อที่ AI Agent จะสามารถทำการนั้นได้

ปิดการสนทนาได้ก็ต่อเมื่อคำถาม/ปัญหาของผู้ใช้ได้รับการแก้ไขอย่างชัดเจนและผู้ใช้แสดงด้วยความชัดเจนหรือเงียบเป็นนัยว่าไม่ต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติม (หรือเงียบหลังการติดตามตามกฎเวลารอของคุณ)

ตัวอย่าง Prompt สำหรับ “Collect Information”

คุณสามารถใช้ตัวอย่าง prompt นี้เมื่อย้าย AI Objective Step แบบ “Collect Information” ไปเป็น AI Agent คัดลอกลงในส่วน Instructions แล้วปรับช่องที่ต้องการด้วยรายละเอียดของคุณเพื่อให้เหมาะกับธุรกิจของคุณ

# CONTEXT
- คุณคือ 🤖 **AI Data Collection Assistant** สำหรับ [Insert organization name].
- วัตถุประสงค์หลัก: **เก็บข้อมูลผู้ติดต่อที่ต้องการอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ** และบันทึกหรืออัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อ
- คุณมุ่งเน้นเพียงการ **รวบรวมและตรวจสอบ [Insert contact fields]** ตามกฎด้านล่าง ชี้นำอย่างสุภาพถ้าผู้ใช้ขอสิ่งที่อยู่นอกขอบเขตนี้

# ROLE & COMMUNICATION STYLE
[Insert Persona here]

# DATA & MESSAGE HANDLING RULES
- งานของคุณคือเก็บและยืนยัน **ฟิลด์ผู้ติดต่อที่จำเป็นทั้งหมด [Insert contact field names]** และฟิลด์ตัวเลือกใด ๆ ที่ตั้งค่าไว้ ก่อนบันทึกหรืออัปเดตฟิลด์ผู้ติดต่อ
- หากข้อความเดียวของผู้ใช้ชัดเจนว่ามีหลาย [Insert contact fields] (เช่น รายละเอียดทั้งหมดในบรรทัดหรือย่อหน้าเดียว):
  - แยกและสกัดแต่ละ [Insert contact fields] จากข้อความนั้น
  - อย่า **ขอ** ฟิลด์ผู้ติดต่อเดิมซ้ำถ้ามันถูกระบุอย่างชัดเจนและไม่คลุมเครือแล้ว
- การตอบยืนยันสั้น ๆ จากผู้ใช้ (เช่น “ใช่”, “ถูกต้อง”, “โอเค” หรือเทียบเท่าในภาษาของพวกเขา) หลังจากคุณสรุป [Insert contact fields] ถือเป็น **การยืนยันอย่างชัดเจน**

# TOP-LEVEL FLOW (CONTACT INFO COLLECTION)

## 1) ปฏิสัมพันธ์เริ่มต้น
- อย่า **เริ่มด้วยคำถามกว้าง ๆ** เช่น “มีอะไรให้ช่วยไหม?”.
- เริ่มด้วยการระบุอย่างชัดเจนว่าบทบาทของคุณคือการเก็บข้อมูลเฉพาะบางอย่าง
- ตัวอย่าง:
  - “🤖 ฉันจะช่วยคุณโดยการเก็บข้อมูลบางส่วนก่อน” “ฉันจะถามทีละรายการ”

## 2) ตรวจสอบข้อความแรกของผู้ใช้
- หากข้อความแรกมีหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่ง [Insert contact fields]:
  - ดึงข้อมูลที่คุณสามารถระบุได้อย่างเชื่อถือ
  - ยอมรับสิ่งที่มีอยู่แล้ว และดำเนินการเก็บข้อมูลฟิลด์ที่ยังขาดต่อ
- หากไม่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้องปรากฏ:
  - เริ่มด้วย **ฟิลด์ผู้ติดต่อที่จำเป็นอันดับแรก [Insert contact field names]** แล้วถามหา

## 3) ขอ [Insert contact field names] (ทีละรายการ)
- ขอ **เพียงหนึ่ง [Insert contact field names] ต่อครั้ง** เสมอ
- รูปแบบตัวอย่าง:
  - “🤖 โปรดระบุ [Insert contact field names].”
- เมื่อผู้ใช้ตอบ:
  - ยอมรับการรับข้อมูลอย่างสุภาพ
  - จากนั้นไปยัง **ฟิลด์ผู้ติดต่อที่จำเป็นถัดไป [Insert contact field names]**
- ดำเนินการต่อจนกว่าจะเก็บฟิลด์ผู้ติดต่อที่จำเป็นทั้งหมดสำเร็จ

## 4) ฟิลด์ผู้ติดต่อตัวเลือก
- หากมีการตั้งค่าฟิลด์ตัวเลือก:
  - หลังจากเก็บฟิลด์จำเป็น ให้ถามฟิลด์ตัวเลือก **ทีละรายการ** เช่นกัน
  - หากผู้ใช้ปฏิเสธให้ข้อมูลฟิลด์ตัวเลือก ให้ยอมรับและดำเนินการต่อ
- อย่า **ปิดกั้นการเสร็จสิ้น** ของกระบวนการเพียงเพราะฟิลด์ตัวเลือกขาดหาย เว้นแต่จะมีการกำหนดโดยองค์กรว่าเป็นข้อบังคับ

## 5) การตรวจสอบความถูกต้องของ [Insert contact field names]
- สำหรับแต่ละ [Insert contact fields], ตรวจสอบตามกฎที่กำหนด (เช่น รูปแบบ ความยาว ช่วงค่า หรือตัวเลือกที่อนุญาต)
- หากค่านั้นไม่เป็นไปตามกฎ:
  - อธิบายปัญหาโดยย่อ
  - ขอให้ผู้ใช้ส่ง [Insert contact fields] นั้นอีกครั้งในรูปแบบที่ถูกต้อง
- หากหลาย [Insert contact fields] ไม่ถูกต้อง ให้จัดการทีละรายการ

## 6) ยืนยันข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวม
- เมื่อเก็บฟิลด์ผู้ติดต่อที่จำเป็นทั้งหมด (และฟิลด์ตัวเลือกที่ผู้ใช้เลือกให้) และตรวจสอบแล้ว:
  - แสดงสรุปกลับไปให้ผู้ใช้
  - รูปแบบตัวอย่าง:
    ```text
    นี่คือข้อมูลที่ฉันมี:
    [Insert contact fields]: <value>
    [Insert contact fields]: <value>
    [Insert contact fields]: <value>
    🤖 ทุกอย่างถูกต้องไหม?```
    - หากผู้ใช้ยืนยัน (เช่น “ใช่”, “ถูกต้อง”, “เรียบร้อยดี”):
  - ถือเป็น **การยืนยันขั้นสุดท้าย**
- หากผู้ใช้ระบุว่ามีสิ่งที่ผิด:
  - ถามว่าฟิลด์ใด [Insert contact field names] ที่ต้องแก้ไข
  - แก้ไขและแสดงสรุปอีกครั้งหากจำเป็น

## 7) เสร็จสิ้นภารกิจ
- หลังการยืนยัน:
  - ขอบคุณผู้ใช้
  - แจ้งสั้น ๆ ว่า [Insert contact field names] ของพวกเขาถูกบันทึกแล้ว
  - ตัวอย่าง:
    - “🤖 ขอบคุณ
    ข้อมูลของคุณถูกบันทึกเรียบร้อยแล้ว.” รายละเอียดของคุณได้รับการบันทึกเรียบร้อยแล้ว.

# คำขอที่ไม่เกี่ยวข้อง
- หากผู้ใช้ของานหรือข้อมูลที่ **อยู่นอกขอบเขตการเก็บ [Insert contact fields]**:
  - ปฏิเสธอย่างสุภาพและชี้นำการสนทนากลับสู่บทบาทหลักของคุณ
  - ตัวอย่าง:
    - “🤖 ขณะนี้ฉันถูกตั้งค่าให้เก็บข้อมูลผู้ติดต่อเท่านั้น” “ขอให้เราดำเนินการกับ [Insert contact field names] ต่อไปนะครับ/ค่ะ”

# BOUNDARIES & RESTRICTIONS
- อย่าทำการใด ๆ นอกเหนือจาก:
  - การเก็บ ตรวจสอบ สรุป และอัปเดต [Insert contact fields]
- เสมอ:
  - ขอ **หนึ่ง [Insert contact field names] ต่อครั้ง**
  - พิมพ์ข้อความให้กระชับและสุภาพ
  - จบการปิดการสนทนาด้วยคำขอบคุณสำหรับเวลาของผู้ใช้

ถ้าคุณใช้คำสั่ง “Update Contact field” เช่นตัวอย่าง prompt ด้านล่าง ให้แน่ใจว่า Update Contact field action ถูกเปิดใช้งาน เพื่อที่ AI Agent จะสามารถทำการนั้นได้

เมื่อผู้ติดต่อให้ [Insert contact field names] ให้ทำการอัปเดตหรือบันทึก

ทำไมโครงสร้างนี้จึงได้ผล

แทนที่จะกระจายงานไปยังหลาย Workflows, AI Agent ใช้บล็อกคำสั่งแบบรวมเพื่อจัดการการโต้ตอบทั้งกระบวนการ

มันจัดการ objective หลายอย่างได้อย่างราบรื่น
มันรักษาบริบทตลอดการสนทนา
มันปรับตัวตามสิ่งที่ลูกค้าต้องการต่อไปได้อย่างเป็นธรรมชาติ
มันทำการกระทำบนแพลตฟอร์มที่ AI Objective Step ไม่สามารถทำได้

โดยการเขียนคำสั่งด้วยภาษาธรรมชาติที่สอดคล้องกับตรรกะ Workflow ของคุณ คุณมอบความยืดหยุ่นให้ AI Agents จัดการการโต้ตอบแบบหลายขั้นตอนและซับซ้อน — ทั้งหมดภายในเธรดการสนทนาเดียว

ขั้นตอนที่ 3: เพิ่ม Knowledge Sources

ถ้า AI Objective ที่คุณกำลังแปลงคือ Answer Questions คุณจะต้องย้าย knowledge sources ที่ Workflow ใช้อยู่เข้าไปใน AI Agent ของคุณ

Knowledge sources ช่วยให้ AI Agent ตอบคำถามลูกค้าได้อย่างถูกต้อง เช่นเดียวกับ AI Objective Step — แต่มีความยืดหยุ่นมากกว่าเพราะ AI Agents สามารถใช้แหล่งข้อมูลหลายแหล่งพร้อมกันได้

ในหน้าการตั้งค่า AI Agent ให้คลิก + Add AI Knowledge Source.
เลือกเอกสารเดียวกับที่ AI Objective Step ของคุณใช้ เช่น:
- บทความใน Help Center
- คู่มือผลิตภัณฑ์หรือแนวทางนโยบาย
- คำถามที่พบบ่อยของบริษัทหรือเอกสารภายใน
คุณสามารถเปิดใช้งาน multiple knowledge sources สำหรับแต่ละ AI Agent.
ตรวจให้แน่ว่าเอกสารของคุณสะอาด ถูกต้องตามข้อเท็จจริง และเป็นปัจจุบัน
หากคุณเคยใช้ Snippets โปรดทราบว่า AI Agents ไม่สามารถใช้ Snippets เป็นแหล่งความรู้ได้ ให้คัดลอกเนื้อหา Snippet ลงในเอกสารหรือใส่ไว้ตรง ๆ ใน Instructions ของ AI Agent แทน

เรียนรู้วิธีเพิ่ม knowledge sources ได้ที่นี่.

ขั้นตอนที่ 4: กำหนดค่าการกระทำและผลลัพธ์

เปิดใช้งาน Actions

เริ่มจากเปิดใช้งานการกระทำอัตโนมัติเดียวกันที่ Workflow ของคุณเคยทำ:

Assign to human or team – สำหรับการส่งต่อหรือการยกระดับ
Update Contact fields – เพื่อเก็บข้อมูลที่รวบรวมได้
Close conversation – เพื่อปิดแชทที่แก้ไขแล้วโดยอัตโนมัติ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการตั้งค่า actions ของ AI Agent ได้ที่นี่.

แทนที่การแยกสาขาใน Workflow ด้วยตรรกะในคำสั่ง

ใน Workflows การแยกสาขาจัดการผลลัพธ์ต่าง ๆ เช่น Success, Failure, หรือ Human Request.

ตอนนี้คุณจะอธิบายเงื่อนไขเหล่านี้โดยตรงใน Instructions ของ Agent

Workflow Branch	New Instruction Example
Success	“เมื่อรวบรวมรายละเอียดที่จำเป็นทั้งหมดแล้ว ให้ยืนยันการเสร็จสิ้นและปิดการสนทนา”
Failure	“หากไม่สามารถตอบคำถามหลังจากลองชี้แจงหนึ่งครั้ง ให้ยกระดับไปยังเจ้าหน้าที่มนุษย์”
Human Request	“หากผู้ใช้บอกว่าอยากคุยกับคน ให้มอบหมายให้ @Support Team ทันที”

เพิ่มตรรกะการลองใหม่หรือการหมดเวลา

หาก Workflow ของคุณมีสาขา Idle หรือ Timeout ให้รวมตรรกะนี้ในคำสั่งของคุณโดยตรง

คุณสามารถกำหนดได้ว่า AI Agent ควรรอได้นานเท่าใดก่อนติดตามผล สูงสุด 24 hours ต่อคำสั่งติดตามหนึ่งครั้ง

Workflow Logic	Instruction Equivalent
“ถ้าผู้ติดต่ออยู่นิ่งนาน 10 นาที → ไปยังสาขาหมดเวลา”	“ถ้าผู้ใช้ไม่ตอบหลังการติดตามหนึ่งครั้ง ให้รอสูงสุด 1 ชั่วโมง จากนั้นปิดการสนทนาอย่างสุภาพ”
“ถ้าผู้ติดต่อไม่รับสาย 3 ครั้ง → ยุติ Workflow”	“หลังการติดตามสองครั้งโดยไม่มีคำตอบ หยุดถามและยกระดับไปยังมนุษย์”

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการติดตามของ AI Agent ได้ที่นี่.

รวมตรรกะและการกระทำ

เมื่อเขียนตรรกะเสร็จ ให้ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเข้ากันได้กับ actions ที่เปิดใช้งาน

ตัวอย่าง:

หากคำสั่งของคุณระบุว่า “ปิดการสนทนาหลังจากเก็บข้อมูลแล้ว” ให้แน่ใจว่า Close Conversation ถูกเปิด
ถ้าคุณบอก Agent ว่า “มอบหมายให้ Sales” ให้แน่ใจว่า Assign to Human/Team ถูกเปิดใช้งาน

ถ้าผู้ใช้ให้ข้อมูลครบถ้วน:
- ยืนยันว่ารายละเอียดถูกต้อง
- ขอบคุณพวกเขาและปิดการสนทนา

ถ้าผู้ใช้บอกว่าต้องการคุยกับคน:
- มอบหมายการสนทนาให้ @Sales Team ทันที

หากไม่สามารถตอบได้หลังการชี้แจง (ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้องใน Knowledge Source):
- ขอโทษและยกระดับไปยังมนุษย์โดยมอบหมายให้ @Support Team ทันที

หาก AI Objective Step ของคุณใช้ Advanced Settings เช่นสาขา Idle หรือ Speak-to-Human คุณสามารถทำตรรกะที่คล้ายกันใน Instructions ของ AI Agent ได้:

Add Contact Idle Branch – ถามอีกครั้งหรือติดตามหลังช่วงเวลาที่กำหนด (สูงสุดหนึ่งวัน)
Contact Asks To Speak To A Human – มอบหมายให้เจ้าหน้าที่มนุษย์ทันที
Failure: AI Unable To Answer – ยกระดับไปยังมนุษย์หากไม่สามารถตอบได้

ขั้นตอนที่ 5: ทดสอบ AI Agent ของคุณ (ไม่บังคับ)

คุณสามารถทดสอบ AI Agent เพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างทำงานตามที่ควรจะเป็น
เริ่มการสนทนาทดสอบเพื่อให้แน่ใจว่า AI Agent:
- ตอบอย่างถูกต้องโดยใช้ฐานความรู้
- เก็บรายละเอียดผู้ติดต่ออย่างถูกต้อง
- ยกระดับไปยังมนุษย์เมื่อจำเป็น
หากจำเป็น ให้ปรับคำสั่งหรือแหล่งความรู้ของคุณ

เรียนรู้วิธีทดสอบ AI Agents ของคุณ ได้ที่นี่

ขั้นตอนที่ 6: เผยแพร่ AI Agent ของคุณ

เมื่อคุณตั้งค่า Instructions, actions และ knowledge sources เสร็จแล้ว ให้คลิก Publish.
AI Agent ของคุณจะออนไลน์และพร้อมจัดการการสนทนาแล้ว

เคล็ดลับ: ชื่อและ Instructions เป็นฟิลด์ที่ต้องกรอก คุณสามารถแก้ไขได้ทุกเมื่อหลังจากเผยแพร่

ขั้นตอนที่ 7: กำหนดเส้นทางการสนทนาไปยัง AI Agent ของคุณ

กำหนดเส้นทางการสนทนาผ่าน Inbox หรือการตั้งค่า auto-assignment:

Manual: จาก Inbox, คลิก Assign → AI Agent Name.
Automatic:
1. ไปที่ AI Agents → Set Default AI Agent.
2. เลือก AI Agent ของคุณ
3. เลือกกฎการมอบหมาย:
  - Unassigned Contacts only (ค่าเริ่มต้น), หรือ
  - All new conversations
4. บันทึกการตั้งค่า

สิ่งนี้จะทำให้แชทใหม่ทั้งหมดไปยัง AI Agent ของคุณโดยตรง แทนทริกเกอร์ของ Workflow

ขั้นตอนที่ 8: ปิดใช้งาน Workflows แบบเก่า

เมื่อ AI Agent ของคุณทำงานตามที่คาด ให้ปิดใช้งานหรือ ลบ Workflows ทั้งหมดที่มี AI Objective Step

วิธีย้าย Workflows ของ AI Objective (รุ่นเก่า) ไปยังเอเจนต์ AI