1. Cos'è un Agente AI?
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Definizione e Ruolo: Gli agenti AI sono descritti come "compagni di squadra" virtuali, progettati per eseguire compiti in modo autonomo. Non sono semplici automazioni, ma entità dotate di intelligenza e capacità di adattamento. Possono essere configurati per svolgere una varietà di compiti, diventando un'estensione del tuo team.
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Conoscenza e Strumenti: Ogni agente può essere dotato di conoscenze specializzate in un determinato dominio e di strumenti specifici per compiere i loro compiti. Questi strumenti possono essere creati attraverso un costruttore senza codice, rendendo la piattaforma accessibile anche a chi non ha competenze di programmazione.
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Capacità di Ragionamento e Decisioni Dinamiche: Una delle caratteristiche distintive degli agenti AI è la loro capacità di ragionare e di prendere decisioni dinamiche. Quando viene assegnato un compito, l'agente non segue semplicemente una serie di istruzioni predefinite, ma valuta la situazione e decide autonomamente quali passi intraprendere per raggiungere l'obiettivo. Questa capacità di adattamento è simile a quella di un essere umano e rende gli agenti estremamente flessibili ed efficienti.
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Integrazione nel Flusso di Lavoro: Gli agenti AI non sono entità isolate, ma sono progettati per integrarsi nel flusso di lavoro aziendale. Sono in grado di seguire i processi e utilizzare il software esistente, diventando una risorsa preziosa per automatizzare operazioni e liberare il team da compiti ripetitivi.
2. Creazione di un Agente AI: Passo dopo Passo
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Accesso alla Piattaforma: Per iniziare a creare un agente AI, devi prima accedere alla piattaforma Relevance e individuare la scheda "Agenti". Da lì, puoi cliccare su "Nuovo" e poi su "Crea Agente".
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Personalizzazione del Profilo Agente:
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Interfaccia di Modifica: Dopo aver cliccato su "Crea Agente", si apre l'interfaccia di modifica dove puoi personalizzare il profilo del tuo agente.
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Avatar, Nome e Descrizione: Puoi iniziare selezionando un avatar per il tuo agente, assegnandogli un nome e fornendo una breve descrizione del suo ruolo. La descrizione dovrebbe essere chiara e specifica riguardo al dominio di competenza e ai compiti principali dell'agente.
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Definizione dei Trigger:
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Assegnazione di Compiti: I trigger sono il meccanismo attraverso il quale assegni un compito all'agente.
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Tipi di Trigger: Puoi attivare gli agenti direttamente dalla piattaforma, digitando un messaggio e premendo invio. Tuttavia, spesso avrai bisogno di integrare l'agente con sistemi esterni. Ad esempio, se utilizzi un CRM come HubSpot, puoi attivare l'agente ogni volta che arriva un nuovo lead, delegandogli un'azione specifica.
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Webhook e API: Per una maggiore flessibilità, puoi utilizzare trigger webhook e API, che permettono l'integrazione con un'ampia gamma di sistemi esterni.
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Istruzioni Principali (Core Instructions):
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Guida al Funzionamento: Le "istruzioni principali" sono cruciali per guidare l'agente su come operare. Questa sezione ti permette di fornire informazioni dettagliate sui ruoli, i processi e gli esempi di compiti che l'agente potrebbe affrontare.
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Prompt Engineering: Questa è la sezione dove si può fare "prompt engineering", definendo precisamente cosa deve fare e come.
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Esempi e Approcci: È possibile includere esempi di compiti e descrivere come l'agente dovrebbe affrontarli. Ciò consente di modellare il comportamento dell'agente per ottimizzare i risultati.
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Flow Builder:
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Istruzioni Condizionali: Il "Flow Builder" è uno strumento alternativo per fornire istruzioni, particolarmente utile per sequenze di azioni di tipo "se...allora".
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Condizionali e Istruzioni: Quando usi il "Flow Builder", hai due opzioni: puoi aggiungere condizionali, che rappresentano i punti decisionali che l'agente deve valutare, e istruzioni, che definiscono come l'agente deve comportarsi in base a tali condizionali.
3. Funzionalità e Abilità degli Agenti AI
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Etichettatura dei Compiti (Labelling):
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Tag per i Compiti: Gli agenti possono etichettare i propri compiti con tag specifici. Ciò ti permette di filtrare i compiti e di visualizzare i report nell'analytics center.
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Esempi di Utilizzo: Ad esempio, un agente di vendita che elabora i lead da un CRM potrebbe etichettare i lead come "adatti" o "non adatti", o come "alto interesse" o "basso interesse".
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Descrizioni Dettagliate: Quando definisci le etichette, è fondamentale fornire descrizioni chiare. L'agente utilizza queste descrizioni per valutare se l'etichetta è adatta al compito e alla sua situazione attuale.
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Pianificazione dei Messaggi (Scheduled Messages):
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Azioni Future: La funzione "Pianifica messaggi" consente all'agente di programmare azioni future.
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Follow-up e Azioni Pianificate: Ad esempio, un agente di vendita potrebbe programmare un follow-up automatico dopo tre giorni dal primo contatto.
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Escalation a Umani (Escalate to Humans):
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Richiesta di Aiuto: In alcune situazioni, l'agente potrebbe trovarsi di fronte a compiti che non è in grado di gestire autonomamente. In questi casi, può attivare la funzione di "escalation" per richiedere l'aiuto di un operatore umano.
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Notifiche: Quando un'escalation viene attivata, l'agente può inviare un messaggio via email o Slack, con un link diretto al compito che richiede assistenza.
4. Strumenti degli Agenti AI: Potenziamento delle Capacità
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Aggiunta di Strumenti: Gli strumenti sono fondamentali per fornire agli agenti competenze specifiche. Questi possono includere strumenti per il web scraping, la ricerca su internet, l'analisi di PDF, o qualsiasi altro strumento personalizzato.
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Tipologie di Strumenti: Puoi aggiungere strumenti personalizzati che hai creato con il tool builder o selezionare uno dei template predefiniti disponibili sulla piattaforma.
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Modalità di Utilizzo degli Strumenti: Una volta aggiunto uno strumento, puoi scegliere tra tre modalità di utilizzo:
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Auto run: L'agente esegue automaticamente lo strumento ogni volta che ne ha bisogno, senza richiedere approvazione. L'agente opera in totale autonomia.
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Approval required: L'agente richiede sempre la tua approvazione prima di utilizzare lo strumento. È anche possibile personalizzare il modo in cui l'agente intende utilizzare lo strumento. Questa modalità è utile per azioni che richiedono verifica umana o quando si vuole mantenere un livello di controllo maggiore.
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Let agent decide: L'agente sceglie dinamicamente se eseguire automaticamente lo strumento o richiedere approvazione, basandosi sul contesto del compito. L'agente usa le sue capacità di ragionamento per decidere la migliore azione da intraprendere.
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Subagents
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Gli agenti possono essere collegati ad altri agenti per creare un team.
5. Impostazioni Avanzate: Personalizzazione del Funzionamento
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Modello Linguistico: Puoi selezionare il modello linguistico che alimenta il processo decisionale dell'agente. Questa scelta influenza la qualità e l'efficacia delle risposte dell'agente.
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Durata di Esecuzione: Puoi impostare la durata massima di esecuzione dell'agente, scegliendo tra un'opzione di 15 minuti e una di 24 ore. L'opzione di 24 ore è utile per strumenti che richiedono molto tempo per essere eseguiti. Tuttavia, con l'opzione di 24 ore, l'agente impiegherà più tempo per avviarsi ad ogni task.
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Massimo Numero di Tentativi: Puoi anche impostare il numero massimo di tentativi che l'agente farà con uno strumento che fallisce, prima di considerare il compito come errore.
Class Sessions
1- Costruzione e Funzionalità sulla Piattaforma Relevance
2- Profilo Agente
3- Strumenti AI Personalizzati con Relevance AI
4- Cos'è la "Knowledge" in Relevance AI
5- Creare Integrazioni Personalizzate
6- Utilizzo degli Output nel Tool Builder di Relevance AI
7- Utilizzo degli Step di Codice JavaScript e Python nel Tool Builder di Relevance AI
8- Usare Relevance Ai