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使用客服人員自助服務

客服人員自助服務可讓 Connect AI 客服人員自動解決語音和聊天管道的客戶問題。與傳統自助式服務不同，AI 代理器會在選取自訂工具時傳回聯絡流程的控制權，客服人員自助式服務會使用協調器 AI 代理器，這些代理程式可以跨多個步驟進行推理、叫用 MCP 工具來代表客戶採取動作，並維持持續對話，直到問題解決或需要呈報為止。

例如，當客戶呼叫有關飯店預訂的電話時，協調人員 AI 代理器可以按名稱問候他們、詢問釐清問題、查詢他們的預訂，以及處理修改 - 全部都在單一對話中，而不會傳回每個步驟之間的聯絡流程控制權。

主要功能

客服人員自助服務提供下列功能：

協調器 AI 代理器的工具

您可以使用下列工具類型，將協調器 AI 代理程式設定為自助式服務：

設定客服人員自助服務

請依照這些高階步驟來設定客服人員自助服務：

建立自訂 Return to Control 工具

返回控制工具會向 AI 代理器發出訊號，以停止處理並返回對聯絡流程的控制。叫用 Return to Control 工具時，工具名稱及其輸入參數會儲存為 Amazon Lex 工作階段屬性，您的聯絡流程可以使用檢查聯絡屬性區塊讀取，以判斷下一個動作。

雖然 SelfServiceOrchestrator AI 代理器包含預設Complete和Escalate「返回控制」工具，但您可以使用輸入結構描述建立自訂「返回控制」工具，以擷取要採取行動的聯絡流程的其他內容。

若要建立自訂 Return to Control 工具：

範例：具有內容的自訂升級工具

下列範例顯示如何以擷取呈報原因、摘要、客戶意圖和情緒的自訂版本取代預設呈報工具。此額外內容可讓人力客服人員在接聽對話時開始著手。

首先，從您的 AI 代理器中移除預設的升級工具。然後使用Escalate下列輸入結構描述建立新的 Return to Control 工具，名為 ：

{
    "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"
    ]
}

在指示欄位中，描述 AI 代理器何時應升級。例如：

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

（選用） 新增範例，以在升級期間引導 AI 代理器的音調。例如：

<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>

處理聯絡流程中的 Return to Control 工具

當 AI 代理程式叫用 Return to Control 工具時，控制項會返回您的聯絡流程。您需要設定流程來偵測叫用哪些工具，並相應地路由聯絡。

返回控制偵測的運作方式

當 AI 代理程式叫用 Return to Control 工具時：

根據 Return to Control 工具設定路由

請依照下列步驟，將 Return to Control 路由新增至您的聯絡流程：

範例：使用內容路由升級工具

如果您建立具有內容的自訂呈報工具 （請參閱範例：具有內容的自訂升級工具)，您可以使用 設定聯絡屬性區塊將呈報內容複製到聯絡人屬性。動態設定下列屬性：

（選用） 新增設定事件流程區塊，以在客服人員接受聯絡人時向他們顯示呈報內容。將事件設定為客服人員 UI 的預設流程，然後選取向客服人員呈現呈報摘要、原因和情緒的流程。

使用持續工具進行測試和開發

常數工具會在調用時傳回設定的靜態字串值給 AI 代理器。與 Return to Control 工具不同，Constant 工具不會結束 AI 對話，AI 代理器會收到字串並繼續對話。這使得持續工具在開發期間用於測試和快速迭代，允許您模擬工具回應，而無需連接到後端系統。

若要建立常數工具：

例如，您可以建立名為 的常數工具getOrderStatus，傳回範例 JSON 回應。這可讓您測試 AI 代理器如何處理訂單狀態請求，然後再透過 MCP 工具連線到實際的訂單管理系統。