Váriáveis

O que são e para que servem?

Durante uma conversa, o lead pode fornecer uma sequência de informações como: nome, email entre outros. Com o uso de Variáveis, é possível organizar a captura desses dados sem precisar instruir explicitamente o Agente IA a buscá-los diretamente nos estágios. Após a captura, ainda é possível utilizá-las em tomadas de decisão para a seleção e acionamento de um estágio conversacional.

As Variáveis servirão como base de informações para a execução de ações nos estágios, no futuro. Portanto, compreender essa funcionalidade é essencial para criar agentes de IA eficazes.

Exemplo

O seu Agente é responsável pelo atendimento de uma agência de viagens. É importante capturar alguns dados do lead para dar sequencia ao atendimento. Por exemplo: destino, total de dias e quais experiências ele gostaria de ter. Configurando os estágios conversacionais com o uso de variáveis, é possível extrair de forma estruturada todas as informações de interesse para um atendimento mais eficiente.

Uma vez que os dados já estão disponíveis, é possível criar estágios referenciando variáveis como no exemplo abaixo. 👇

Como utilizar em nossa plataforma:

1

1Selecione o Agente desejado.

2

Clique na engrenagem no canto superior direito do site.

3

Selecione instruções e roteiro.

4

Adicione e/ou mencione (utilizando @data.) as variáveis que precisa para o acionamento de um estágio.

se mencionar com @data. (ex: @data.email)

e a variável não existir, o mesmo ficará vermelho.

Clique na variável para editá-la.

5

Verifique se o nome da variável está correto.

6

Descreva o dado e como a IA deverá solicitar o mesmo ao usuário e adicione-o.

7

Agora a variável está definida e pronta para uso nas condições, no objetivo e/ou nos dados requeridos.


Use Cases

1.Estágio Inicial

Nessa fase é interessante e importante que sua condição não possua nenhuma variável referenciada pois, como citado anteriormente, o estágio não será elegível caso a condição precise de dados que ainda não foram coletados.

Na configuração abaixo, foram adicionadas três variáveis que precisam ser coletadas. Nesse caso, quando o estágio for selecionado, em vez de utilizar o objetivo na geração da resposta, o Agente de IA concentrará seus esforços na coleta dos dados do lead. Somente após a coleta dos dados do lead, o objetivo e, futuramente, as ações do estágio serão de fato executados.

2.Referenciando variáveis no objeto

No exemplo abaixo utilizamos @data.destino para complementar o objetivo do estágio. Nesse caso, antes da execução, o Agente IA também coletará o dado. Logo, quando estamos falando de variáveis, as referências no texto serão substituídas pelos valores reais antes de serem enviados para a LLM, devendo sempre ser coletadas antes do uso.

3.Estágio de Encerramento

É comum que nos estágios finais você não precise coletar mais nenhum dado. Mas, muitas vezes, para acionar esse estágio é importante que o agente tenha feito o caminho completo da coleta de dados e acionado os estágios relevantes. Nesses casos, um recurso que se pode utilizar é a seleção de todos os atributos como dados requeridos. Dessa forma você aumenta as chances do objetivo (e futuramente ações) ser executado somente após todos os outros estágios.

4.Configurando condições críticas

Como explicado aqui, um estágio que utilize referencias de variáveis nas condições somente será elegível caso o dado já tenha sido coletado anteriormente. Logo, utilizar esses dados nas condições possibilita um nível de segurança ainda maior na tomada de algumas decisões.

Abaixo, você pode ver um use case onde o estágio de recomendação de bebidas alcoólicas só será feito se a idade tiver sido informada e se o lead for maior de 18 anos.

Atualizado