Логіка розгалуження в голосових агентах: умови, змінні та стан
Гілка справжніх розмов. Відповідь абонента на одне запитання визначає, що станеться далі. Ось як працює умовна логіка в робочих процесах голосового агента.
Лінійний потік розмови — привітання, запитання, відповідь, завершення — працює для найпростіших випадків використання. Все, що окрім цього, потребує розгалуження: якщо абонент є наявним клієнтом, перевірте його обліковий запис; якщо новий, почніть адаптацію. Якщо проблема пов’язана з виставленням рахунків, перейдіть до потоку виставлення рахунків; якщо технічні, шлях до усунення несправностей. Якщо той, хто дзвонить, засмучений, передайте на більш ранній етап. Розгалуження перетворює демо-агента на агента виробництва.
Як працюють умови в Agent Canvas
Умовний вузол оцінює змінну або класифікацію LLM і направляє розмову різними шляхами. Змінна може бути явно зібрана («Ви вже є клієнтом?»), виведена LLM із контексту або відшукана із зовнішньої системи (CRM повертає клієнтський рівень). Кожна гілка веде до іншого підпотоку з власними діями, запитами до бази знань і огорожами.
Стан розмови та змінні
Змінні накопичуються під час розмови: caller_name, account_id, issue_type, sentiment_score. Ці змінні доступні для кожного вузла на полотні — вони інформують про умовну маршрутизацію, персоналізують відповіді агента та передаються діям як параметри. Коли агент домовляється про зустріч, він використовує змінні caller_name і preferred_time, зібрані раніше під час розмови. Стан робить потік узгодженим, а не кожен вузол, що працює ізольовано.
Готові створювати?
Подивіться, як мультимодальні ШІ-агенти Mazed працюють для вашого випадку використання.