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Verwenden Sie den Self-Service von Agentic

Agentic Self-Service ermöglicht es Connect AI-Agenten, Kundenprobleme über Sprach- und Chat-Kanäle selbstständig zu lösen. Im Gegensatz zu herkömmlichem Self-Service, bei dem der KI-Agent die Kontrolle über den Kontaktablauf zurückgibt, wenn ein benutzerdefiniertes Tool ausgewählt wird, verwendet Agentic Self-Service Orchestrator-KI-Agenten, die in mehreren Schritten argumentieren, MCP-Tools aufrufen, um im Namen von Kunden Maßnahmen zu ergreifen, und eine kontinuierliche Konversation aufrechterhalten können, bis das Problem gelöst ist oder eine Eskalation erforderlich ist.

Wenn ein Kunde beispielsweise wegen einer Hotelreservierung anruft, kann ihn ein Orchestrator-Agent mit seinem Namen begrüßen, klärende Fragen stellen, seine Buchung nachschlagen und eine Änderung vornehmen — alles innerhalb einer einzigen Konversation, ohne die Kontrolle über den Kontaktablauf zwischen den einzelnen Schritten zurückzugeben.

Die wichtigsten Funktionen

Agentic Self-Service bietet die folgenden Funktionen:

Tools für Orchestrator-KI-Agenten

Sie können Ihren Orchestrator-KI-Agenten für Self-Service mit den folgenden Tooltypen konfigurieren:

Richten Sie einen Self-Service für Agenturen ein

Gehen Sie wie folgt vor, um den Self-Service für Agenturen einzurichten:

Erstellen Sie benutzerdefinierte Return to Control-Tools

Die Tools „Zurück zur Steuerung“ signalisieren dem AI-Agenten, die Verarbeitung zu beenden und die Steuerung wieder an den Kontaktfluss zu übergeben. Wenn ein Return to Control-Tool aufgerufen wird, werden der Name des Tools und seine Eingabeparameter als Amazon Lex Lex-Sitzungsattribute gespeichert, die Ihr Kontaktablauf mithilfe eines Check contact attributes (Kontaktattribute prüfen) Blocks lesen kann, um die nächste Aktion zu bestimmen.

Der SelfServiceOrchestrator KI-Agent umfasst zwar Standard Complete - und Escalate Return to Control-Tools, Sie können jedoch benutzerdefinierte Return to Control-Tools mit Eingabeschemas erstellen, die zusätzlichen Kontext erfassen, auf den Ihr Kontaktablauf reagieren kann.

So erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Tool „Zurück zur Kontrolle“:

Beispiel: Benutzerdefiniertes Escalate-Tool mit Kontext

Das folgende Beispiel zeigt, wie das standardmäßige Escalate-Tool durch eine benutzerdefinierte Version ersetzt wird, die den Grund, die Zusammenfassung, die Kundenabsicht und die Stimmung der Eskalation erfasst. Dieser zusätzliche Kontext verschafft menschlichen Agenten einen Vorsprung, wenn sie das Gespräch aufnehmen.

Entfernen Sie zunächst das standardmäßige Escalate-Tool aus Ihrem KI-Agenten. Erstellen Sie dann ein neues Return to Control-Tool mit dem folgenden Eingabeschema Escalate mit dem folgenden Eingabeschema:

{
    "type": "object",
    "properties": {
        "customerIntent": {
            "type": "string",
            "description": "A brief phrase describing what the customer wants to accomplish"
        },
        "sentiment": {
            "type": "string",
            "description": "Customer's emotional state during the conversation",
            "enum": ["positive", "neutral", "frustrated"]
        },
        "escalationSummary": {
            "type": "string",
            "description": "Summary for the human agent including what the customer asked for, what was attempted, and why escalation is needed",
            "maxLength": 500
        },
        "escalationReason": {
            "type": "string",
            "description": "Category for the escalation reason",
            "enum": [
                "complex_request",
                "technical_issue",
                "customer_frustration",
                "policy_exception",
                "out_of_scope",
                "other"
            ]
        }
    },
    "required": [
        "escalationReason",
        "escalationSummary",
        "customerIntent",
        "sentiment"
    ]
}

Beschreiben Sie im Feld Anweisungen, wann der AI-Agent eskalieren sollte. Beispiel:

Escalate to a human agent when:
1. The customer's request requires specialized expertise
2. Multiple tools fail or return errors repeatedly
3. The customer expresses frustration or explicitly requests a human
4. The request involves complex coordination across multiple services
5. You cannot provide adequate assistance with available tools

(Optional) Fügen Sie Beispiele hinzu, um den Ton des KI-Agenten bei der Eskalation zu bestimmen. Beispiel:

<message>
I understand this requires some specialized attention. Let me connect you
with a team member who can help coordinate all the details. I'll share
everything we've discussed so they can pick up right where we left off.
</message>

Verwenden Sie die Tools „Zurück zur Kontrolle“ in Ihrem Kontaktablauf

Wenn der KI-Agent das Tool „Zurück zur Kontrolle“ aufruft, kehrt die Kontrolle zu Ihrem Kontaktablauf zurück. Sie müssen Ihren Flow so konfigurieren, dass er erkennt, welches Tool aufgerufen wurde, und den Kontakt entsprechend weiterleitet.

So funktioniert die Return to Control-Erkennung

Wenn der AI-Agent das Tool „Zurück zur Kontrolle“ aufruft:

Konfigurieren Sie das Routing auf der Grundlage der Return to Control-Tools

Gehen Sie wie folgt vor, um Return to Control-Routing zu Ihrem Kontaktablauf hinzuzufügen:

Beispiel: Weiterleitung eines Escalate-Tools mit Kontext

Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Escalate-Tool mit Kontext erstellt haben (sieheBeispiel: Benutzerdefiniertes Escalate-Tool mit Kontext), können Sie den Eskalationskontext mithilfe eines Blocks in Kontaktattribute kopieren. Set contact attributes (Kontaktattribute festlegen) Legen Sie die folgenden Attribute dynamisch fest:

(Optional) Fügen Sie den Block „Ereignisablauf festlegen“ hinzu, um dem menschlichen Agenten den Eskalationskontext anzuzeigen, wenn er den Kontakt annimmt. Stellen Sie das Ereignis auf Standardablauf für die Agenten-Benutzeroberfläche ein und wählen Sie einen Flow aus, der dem Agenten die Eskalationszusammenfassung, den Grund und die Stimmung anzeigt.

Verwenden Sie die Tools von Constant zum Testen und Entwickeln

Konstante Tools geben beim Aufruf einen konfigurierten statischen Zeichenkettenwert an den AI-Agenten zurück. Im Gegensatz zu Return to Control-Tools beenden Constant-Tools die KI-Konversation nicht — der KI-Agent empfängt die Zeichenfolge und setzt die Konversation fort. Das macht die Tools von Constant nützlich für Tests und schnelle Iterationen während der Entwicklung, sodass Sie die Reaktionen der Tools simulieren können, ohne eine Verbindung zu Backend-Systemen herstellen zu müssen.

So erstellen Sie ein Constant-Tool:

Sie können beispielsweise ein Constant-Tool mit dem Namen erstellengetOrderStatus, das eine JSON-Beispielantwort zurückgibt. Auf diese Weise können Sie testen, wie Ihr KI-Agent Anfragen zum Bestellstatus bearbeitet, bevor Sie über ein MCP-Tool eine Verbindung zu Ihrem eigentlichen Auftragsverwaltungssystem herstellen.