本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 使用客服人員自助服務
**提示**
從 AWS 研討會查看此課程：[使用 Connect AI 代理器建置進階的生成式 AI](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/f77f49a2-1eae-4223-a9da-7044d6da51f8/en-US/01-introduction)。
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](generative-ai-powered-self-service.md)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。
**Topics**
+ [主要功能](#agentic-self-service-key-capabilities)
+ [協調器 AI 代理器的工具](#agentic-self-service-default-tools)
+ [設定客服人員自助服務](#agentic-self-service-setup)
+ [自訂返回控制工具](#agentic-self-service-custom-escalate)
+ [處理流程中的 Return to Control 工具](#agentic-self-service-escalation-flow)
+ [常數工具](#agentic-self-service-constant-tools)
+ [端對端設定客服人員自助服務聊天](setup-agentic-selfservice-end-to-end.md)
## 主要功能
客服人員自助服務提供下列功能：
+ **自主多步驟推理** – AI 代理器可以在單一對話回合中鏈結多個工具呼叫和推理步驟，以解決複雜的請求。
+ **MCP 工具整合** – 透過模型內容協定 (MCP) 工具連線至後端系統，以採取諸如查詢訂單狀態、處理退款和更新記錄等動作。如需詳細資訊，請參閱[AI 代理器 MCP 工具](ai-agent-mcp-tools.md)。
+ **安全性設定檔** – AI 代理器使用與人力代理器相同的安全性設定檔架構，控制 AI 代理器可以存取哪些工具。如需詳細資訊，請參閱[將安全性設定檔許可指派給 AI 代理器](ai-agent-security-profile-permissions.md)。
## 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：
+ **[MCP 工具](ai-agent-mcp-tools.md)** – 透過模型內容通訊協定擴展 AI 代理器功能。MCP 工具會連線至後端系統，以採取諸如查詢訂單狀態、處理退款和更新記錄等動作。AI 代理器會在對話期間叫用 MCP 工具，而不會將控制權傳回聯絡流程。
+ **返回控制** – 向 AI 代理器發出訊號，以停止並返回對聯絡流程的控制。根據預設，`SelfServiceOrchestrator`AI 代理器包含 `Complete`（結束互動） 和 `Escalate`（轉移到人工代理程式）。您可以移除這些預設值和/或建立自己的預設值。如需詳細資訊，請參閱[自訂返回控制工具](#agentic-self-service-custom-escalate)。
+ **常數** – 將設定的靜態字串值傳回 AI 代理器。在開發期間用於測試和快速迭代。如需詳細資訊，請參閱[常數工具](#agentic-self-service-constant-tools)。
## 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：
1. 建立協調器 AI 代理程式。在 Amazon Connect 管理員網站中，前往 **AI 代理程式設計工具**，選擇 **AI 代理程式**，然後選擇**建立 AI 代理程式**。選取**協調**做為 AI 代理器類型。針對**從現有複製**，選取 **SelfServiceOrchestrator**，以使用系統 AI 代理程式做為您的開始組態。
1. 為您的 AI 代理器建立安全性設定檔。前往**使用者**，選擇**安全性設定檔**，並建立設定檔，授予 AI 代理器所需工具的存取權。然後，在您的 AI 代理程式組態中，捲動至**安全性設定檔**區段，然後從**選取安全性設定檔**下拉式清單中選取設定檔。如需詳細資訊，請參閱[將安全性設定檔許可指派給 AI 代理器](ai-agent-security-profile-permissions.md)。
1. 使用 工具設定 AI 代理器。從連線的命名空間新增 MCP 工具，並設定預設的 Return to Control 工具 (`Complete` 和 `Escalate`)。如需 MCP 工具的詳細資訊，請參閱 [AI 代理器 MCP 工具](ai-agent-mcp-tools.md)。
1. 建立並連接協調提示。`SelfServiceOrchestrator` 包含預設`SelfServiceOrchestration`提示，您可以使用原狀或建立新的提示，以定義 AI 代理器的人格、行為和使用工具的指示。如需提示的詳細資訊，請參閱 [自訂 Connect AI 代理器](customize-connect-ai-agents.md)。
**重要**
Orchestrator AI 代理器需要將回應包裝在``標籤中。如果沒有此格式，客戶將不會看到來自 AI 代理器的訊息。如需詳細資訊，請參閱[訊息剖析](use-orchestration-ai-agent.md#message-parsing)。
1. 將您的 AI 代理程式設定為預設自助服務代理程式。在 **AI 代理**程式頁面上，捲動至**預設 AI 代理程式組態**，然後在**自助服務**列中選取您的代理程式。
1. 建立對話式 AI 機器人。前往**路由**、**流程**、**對話式 AI**，並在啟用 Amazon Connect AI 代理程式意圖的情況下建立機器人。如需詳細資訊，請參閱[建立 Connect AI 代理器意圖](create-qic-intent-connect.md)。
1. 建置聯絡流程，將聯絡路由到您的 AI 代理器。新增調用對話式 AI 機器人的[取得客戶輸入內容](get-customer-input.md)區塊，以及根據 AI 代理器選取的 Return to Control 工具路由的[檢查聯絡屬性](check-contact-attributes.md)區塊。如需詳細資訊，請參閱[建立流程並新增您的對話式 AI 機器人](create-bot-flow.md)。
下圖顯示客服人員自助服務的聯絡流程範例。
**提示**
如果您想要啟用客服人員自助服務的聊天串流，請參閱 [為採用 AI 技術的聊天啟用訊息串流](message-streaming-ai-chat.md)。如需串流的完整end-to-end聊天演練，請參閱 [端對端設定客服人員自助服務聊天](setup-agentic-selfservice-end-to-end.md)。
## 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](check-contact-attributes.md)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：
1. 在 AI 代理程式組態中，選擇**新增工具**，然後選擇**建立新的 AI 工具**。
1. 輸入工具名稱，然後選取**「返回控制**」做為工具類型。
1. 定義輸入結構描述，指定 AI 代理器在叫用工具時應擷取的內容。
1. （選用） 在**指示**欄位中，描述 AI 代理器何時應使用此工具。
1. （選用） 新增範例，以引導 AI 代理器在叫用工具時的行為。
1. 選擇**建立**，然後選擇**發佈**以儲存您的 AI 代理程式。
### 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：
```
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.
```
## 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：
1. AI 對話結束。
1. 控制項會傳回聯絡流程。
1. 工具名稱和輸入參數會儲存為 Amazon Lex 工作階段屬性。
1. 您的流程會檢查這些屬性並相應地路由。
### 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：
1. 在**取得客戶輸入**[檢查聯絡屬性](check-contact-attributes.md)區塊**的預設**輸出之後新增區塊。
1. 設定 區塊以檢查工具名稱：
+ **命名空間**：**Lex**
+ **金鑰**：**工作階段屬性**
+ **工作階段屬性金鑰**： **Tool**
為您要處理的每個 Return to Control 工具新增條件。例如，新增 值等於 **Complete**、 **Escalate**或您建立之任何自訂 Return to Control 工具的名稱的條件。
1. （選用） 新增[設定聯絡屬性](set-contact-attributes.md)區塊，將工具的輸入參數從 Amazon Lex 工作階段屬性複製到聯絡屬性。這可讓下游路由和客服人員畫面快顯使用內容。
1. 將每個條件連接到適當的路由邏輯。例如：
+ **完成** – 路由至**中斷連線**區塊以結束互動。
+ **呈報** – 路由至**設定工作佇列**和**轉接至佇列**區塊，以將聯絡人轉接至人力客服人員。
+ **自訂工具** – 路由至您的使用案例特有的任何其他流程邏輯。
1. 將 [檢查聯絡屬性](check-contact-attributes.md)區塊的 **No match** 輸出連接至 **Disconnect** 區塊或其他路由邏輯。
#### 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](#agentic-self-service-custom-escalate-schema))，您可以使用 [設定聯絡屬性](set-contact-attributes.md)區塊將呈報內容複製到聯絡人屬性。動態設定下列屬性：
| 目的地金鑰 （使用者定義） | 來源命名空間 | 來源工作階段屬性索引鍵 |
| --- | --- | --- |
| escalationReason | Lex – 工作階段屬性 | escalationReason |
| escalationSummary | Lex – 工作階段屬性 | escalationSummary |
| customerIntent | Lex – 工作階段屬性 | customerIntent |
| sentiment | Lex – 工作階段屬性 | sentiment |
（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：
1. 在 AI 代理程式組態中，選擇**新增工具**，然後選擇**建立新的 AI 工具**。
1. 輸入工具名稱，然後選取**常數**做為工具類型。
1. 在**常數值**欄位中，輸入工具應傳回 AI 代理器的靜態字串。
1. 選擇**建立**，然後選擇**發佈**以儲存您的 AI 代理程式。
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。