Je eerste conversationele AI-agent bouwen: een beginnersgids

Uit recent onderzoek van Gartner blijkt dat conversationele AI snel een van de belangrijkste middelen wordt om kosten te verlagen en efficiëntie te verhogen in klantenservice.

Gartner voorspelt dat conversationele AI tegen 2029 zelfstandig 80% van de veelvoorkomende klantenserviceproblemen zal oplossen zonder menselijke tussenkomst, waardoor de operationele kosten met 30% dalen naarmate meer ondernemingen klantinteracties via zowel spraak als chat automatiseren.

Een agentoplossing die je interne bedrijfsdocumenten begrijpt, ter plekke kan redeneren en gesprekken via genuanceerde paden kan voeren, kan worden ingezet voor support, receptie, sales en interne processen. 

Voor niet-technische teams kan het idee om een conversationele agent van begin tot eind te bouwen echter ontmoedigend lijken. Deze gids maakt het speelveld gelijker. 

We nemen alles door wat een niet-technische bouwer nodig heeft om aan de slag te gaan. We geven een overzicht op hoofdlijnen van wat conversationele AI-agents zijn, hoe ze werken, wat je nodig hebt voordat je begint met bouwen en welke stappen beginners kunnen volgen om zonder code een conversationele AI-agent te bouwen.

Samenvatting 

• Een conversationele AI-agent combineert een groot taalmodel, een kennisbank met retrieval-augmented generation, tool calling en guardrails om realistische, contextbewuste gesprekken met gebruikers te voeren. 
• Agents kunnen als chat, spraak of beide werken. Spraakagents voegen speech to text (STT) toe om te begrijpen wat een gebruiker zegt en text to speech (TTS) om hardop te antwoorden. 
• Beginners hoeven geen code te schrijven om een conversationele AI-agent te bouwen, omdat platforms zoals ElevenAgents de infrastructuur voor je regelen.
• Bepaal vóór je begint zo nauwkeurig mogelijk het doel en de doelgroep van je agent om veelgemaakte fouten te voorkomen.
• Vergeet niet om vóór de lancering kwaliteitscontroles uit te voeren, bij voorkeur met echte gebruikers.

Wat is een conversationele AI-agent?

Een conversationele AI-agent is een systeem dat kunstmatige intelligentie gebruikt om invoer van gebruikers in natuurlijke taal te begrijpen en realtime antwoorden te genereren. Het maakt verbinding met interne kennisbanken en haalt informatie op buiten de eigen context om gebruikers antwoorden te geven. 

In conversationele AI op basis van spraak verwerkt een speciale spraaklaag gesproken interacties: STT zet de spraak van de gebruiker om in tekst, terwijl TTS natuurlijk klinkende gesproken antwoorden van de AI genereert.

Conversationele AI-systemen worden getraind met enorme hoeveelheden spraak- en tekstdata. Na verloop van tijd stelt deze data het model in staat te begrijpen hoe het menselijke taal moet verwerken, zodat het daaruit kan putten om logisch met mensen te converseren. 

Elke conversationele AI-agent, of die nu spraak, chat of beide gebruikt, maakt dit mogelijk met dezelfde basistechnologieën: 

• Large Language Model (LLM): Genereert samenhangende, contextueel passende antwoorden.
• Kennisbank en retrieval-augmented generation (RAG): Baseert de antwoorden van de agent op je eigen interne kennisbank, in plaats van alleen te vertrouwen op informatie die het model al kent.
• Tool calling: Stelt AI-systemen in staat om actie te ondernemen, zoals de status van een bestelling controleren of een plek in een agenda reserveren, in plaats van alleen over de actie te praten.
• Guardrails: Deze draaien parallel aan het model en zorgen ervoor dat de agent binnen de grenzen blijft die je stelt voor wat deze wel en niet moet doen, zowel qua onderwerp als merk. 
• Implementatiekanalen: De verschillende manieren waarop een conversationele AI-agent met gebruikers kan communiceren, zoals telefoongesprekken, websites, mobiele apps en berichtenplatforms.

Daarnaast voegen spraakagents een realtime spraaklaag toe boven op dezelfde basis:

• Speech to Text: Zet wat de gebruiker zegt om in tekst die het LLM vervolgens kan verwerken. 
• Text to Speech: Een TTS-engine zet het antwoord van de agent om in natuurlijk klinkende spraak die de gebruiker vervolgens hoort. 
• Beurtwisseling: Een systeem dat de afwisseling in een livegesprek beheert, waaronder wanneer het moet luisteren, wanneer het moet spreken en hoe onderbrekingen worden afgehandeld.

De meest geavanceerde conversationele agents kunnen vanuit één configuratie werken in chat en spraak, terwijl ze context tussen beide delen. Hun mogelijkheden gaan veel verder dan wat een traditionele chatbot kan bereiken.

Een traditionele chatbot koppelt wat een gebruiker typt aan de dichtstbijzijnde tak in een vooraf geschreven beslisboom en kan alleen de exacte invoer verwerken waarvoor deze is ontworpen. Conversationele AI-agents gebruiken de bovenstaande systemen om verder te redeneren dan gescripte paden, actie te ondernemen en realtime gesprekken met gebruikers te voeren. 

Waarvoor kun je conversationele AI-agents gebruiken?

Of het nu gaat om een agent die klantenserviceproblemen voor gebruikers oplost of een uitgaande AI-SDR die nieuwe kansen voor salesteams vindt, conversationele AI-agents passen van nature in bestaande workflows.

In welke branche je bedrijf ook actief is, er is waarschijnlijk een toepassing voor conversationele AI die bij je past. Hier volgt een kort overzicht van hoe enkele sectoren AI-agents in de praktijk gebruiken. 

• Klantenservice: Een AI-agent op je site kan veelgestelde vragen beantwoorden, bestelstatussen controleren, retouren afhandelen of een moeilijke vraag doorzetten naar een menselijke agent. Klarna is een van de vele bedrijven die klantenservice aanzienlijk hebben opgeschaald met een conversationele AI-agent.
• Salesbenadering: Uitgaande AI-SDR-agents kunnen leads kwalificeren en afspraken inplannen voor menselijke vertegenwoordigers. Ze kunnen dag en nacht werken en leveren daarbij consistent hoge gespreks- en gesprekskwaliteit. Employment Hero gebruikte ElevenAgents om bestaande klanten te bellen over de nieuwe AI Recruitment Agent. Daarmee behaalde het een antwoordpercentage van 33% en stimuleerde het productactivatie op een schaal die met alleen menselijke agents onmogelijk zou zijn. 
• Afspraken inplannen: Bedrijven kunnen volledig geautomatiseerde AI-agentreceptionisten maken die afspraken inplannen en klanten via spraak helpen met onboarding. Met Reception.ai kunnen zelfs beginners eenvoudig een planningssysteem van begin tot eind bouwen. 
• Onderwijs: AI-docenten brengen leermateriaal tot leven en ondersteunen leerlingen met persoonlijke begeleiding. Brilliant lanceerde conversationele AI-docenten op zijn platform om leerlingen realtime door complexe problemen te begeleiden, wat een geheel nieuw niveau van interactiviteit aan de leerervaring toevoegt. 
• Ondersteuning in de zorg: Zorgverleners kunnen een conversationele AI-agent op hun site inzetten om meertalige patiëntonboarding te ondersteunen en tegelijk aan HIPAA-compliance te voldoen. Everlywell gebruikte ElevenAgents om de conversieratio voor Spaanstalige leden met 3,5x te verhogen ten opzichte van traditionele Interactive Voice Response (IVR).
• Logistiek en bezorgactiviteiten: Conversationele AI-agents kunnen uitgaande gesprekken, bezorgbevestigingen, statusupdates en uitzonderingsbeheer afhandelen. Deliveroo gebruikte ElevenAgents om opnieuw contact te leggen met meer dan 80% van de inactieve bezorgers en 86% van de partnerlocaties te benaderen voor activering van Rider Check-In.
• Interne assistenten: AI-agents worden rechtstreeks ingebed in het onboardingproces van HR om de totale onboardingduur te verkorten en trainingsworkflows op te schalen. TELUS gebruikt ElevenAgents om de trainingstijd voor nieuwe medewerkers met 20% te verkorten, waarbij nieuwe gebruikers worden getraind met meer dan 90.000 gesimuleerde klantgesprekken. 

Een deel van de flexibiliteit van deze toepassingen komt doordat platforms zoals ElevenAgents een enorm aanbod aan integraties bieden die je kunt implementeren. Koppel Google Calendar en Calendly voor een planningsagent of bouw complexe telefonieworkflows met Twilio en SIP. 

Met ElevenAgents hoef je niet met een leeg vel te beginnen wanneer je een conversationele AI-agent bouwt. De templatebibliotheek van ElevenAgents bevat 60 vooraf gebouwde agents die je kunt gebruiken, zodat je zonder ook maar één regel code een AI-agent voor je bedrijf kunt maken.

Wat je nodig hebt voordat je een conversationele AI-agent bouwt

Je kunt zonder ervaring meteen in ElevenAgents duiken en vanaf nul een conversationele AI-agent bouwen, maar met een duidelijk plan krijg je sneller een bruikbare agent.

Breng vooral als beginner de volgende zaken in kaart voordat je begint:

• Een duidelijke toepassing: Waarom heb je deze agent nodig? Welk specifiek probleem moet deze volgens jou oplossen en hoe doet deze dat? Met een gerichte, specifieke toepassing kun je zo snel mogelijk iets bouwen dat klaar is voor productie.
• Kennis van je doelgroep: Hoe willen je gemiddelde gebruikers dat de ervaring voelt wanneer ze met een AI-agent communiceren? Het antwoord hangt sterk af van het soort bedrijf dat je hebt en de branche waarin je werkt. Een agent voor een financiële app kan bijvoorbeeld veel serieuzer en meer op data gericht klinken dan een agent die reizigers helpt een kamer in je strandhotel te boeken.
• Een platform: Beginners moeten een platform kiezen dat alle infrastructuur voor hen beheert. Met ElevenAgents heb je één platform om je conversationele AI-agents te bouwen, implementeren en beheren, zonder infrastructuurcode te hoeven beheren. We regelen alles, van realtime audio tot implementatie via meerdere kanalen, zodat jij je kunt richten op het ontwerpen van de gebruikerservaring in plaats van op de technische uitvoering.
• Een stem: Nadat je duidelijk hebt beschreven wat je bouwt en voor wie, is het tijd om na te denken over welk type stem bij je merk past. Warm en intelligent? Professioneel en direct? Met de ElevenLabs Voice Library vind je de perfecte match.
• Een kennisbank: Vooral als je een klantenserviceagent bouwt, moet je documenten klaar hebben om te uploaden of naar te verwijzen. Die leggen uit welke informatie de agent moet gebruiken bij het beantwoorden van vragen. Hoe meer details je geeft, hoe rijker de antwoorden kunnen zijn. Lees meer over RAG inschakelen om je agents met je kennisbank te versterken.

Met een duidelijke richting in deze vijf categorieën heb je alles wat je nodig hebt om een no-code AI-spraakagent te bouwen. 

Een conversationele AI-agent bouwen: een overzicht op hoofdlijnen

Hoewel het bouwen van een conversationele AI-agent vanaf nul in eerste instantie ontmoedigend kan lijken, is het veel eenvoudiger dan je denkt. ElevenAgents heeft het proces zo eenvoudig mogelijk gemaakt voor beginners, zonder dat code of infrastructuuronderhoud nodig is.

We hebben het proces opgedeeld in vier eenvoudige stappen:

1. Maak je agent in ElevenAgents: Gebruik de setupworkflow in ElevenAgents om de agent te selecteren die je wilt bouwen.
2. Configureer je agent: Voeg een system prompt, eerste bericht, standaardstem en taalmogelijkheden toe.
3. Upload je kennisbank: Voeg informatie toe door een bestand te uploaden, rechtstreeks op het platform te schrijven of een URL te plakken.
4. Test en ga live: Voer simulaties uit op het tabblad Tests om eventuele afwijkende problemen op te lossen.

Als je klaar bent om te beginnen, kun je een agent maken en direct aan de slag gaan met bouwen via ons self-serviceplatform.

Voor grotere implementaties of teams die deskundige begeleiding zoeken, kun je contact opnemen met sales voor hulp bij het beoordelen van je toepassingen, architectuur en uitrolstrategieën. 

Bekijk hieronder het stapsgewijze proces voor het maken van een conversationele AI-agent.

Stap 1: Maak je agent

Nadat je bent ingelogd in de Agents-workspace, ga je naar het menu links en klik je op het Plus-pictogram naast Agents. 

De setupflow kan verschillende vragen stellen:

• Welk type agent je bouwt (Blank Agent, Personal Assistant of Business Agent)
• In welke branche je bedrijf actief is
• Welke tools en kennisbanken je wilt koppelen
• Voor welke toepassing je de agent nodig hebt en wat je hoofddoel is
• De naam van je agent

Je kunt ook bestaande templates bekijken voor een brede selectie aan toepassingen, zodat je direct enkele stappen kunt overslaan. Met een van deze 60 templates versnel je het bouwproces voor klantenservice, onderwijs, receptionist, sales en benadering.

Zodra je alle gevraagde informatie hebt opgegeven of een template hebt geselecteerd, klik je op ‘Create agent’ en zie je hoe ElevenAgents een werkend concept maakt waarmee je kunt experimenteren.

Stap 2: Configureer je agent

Een aantal instellingen bepaalt hoe je agent zich gedraagt en communiceert met medewerkers en klanten. De system prompt is het belangrijkste onderdeel, maar ElevenAgents biedt tijdens het bouwen nog veel andere instellingen die het verkennen waard zijn. 

Het is ook belangrijk om te weten dat je al deze configuraties onderweg kunt wijzigen. Tijdens het hele proces kun je informatie veranderen en een preview van je wijzigingen bekijken, dus je zit nooit vast aan beslissingen die je hebt genomen.

Alle onderstaande configuraties kun je aanpassen vanuit het hoofddashboard (ga links naar Agent om ze te zien) en vereisen geen code:

• System prompt: De kernset instructies: de persoonlijkheid, toon, doelen en guardrails van de agent. ElevenAgents genereert een eerste prompt op basis van de informatie die je in stap één hebt gegeven. Bewerk deze zodat die bij je merk past, of schrijf deze helemaal opnieuw. Een duidelijke structuur met vijf onderdelen (Personality, Environment, Tone, Goal, Guardrails) legt uit hoe het platform is ontworpen om te werken. Hier vind je een gids die je helpt een goede system prompt te schrijven.
• Eerste bericht: Wat de agent zegt wanneer een gesprek wordt geopend. Houd het kort, wees specifiek over wat de agent afhandelt en zorg voor een warme toon. 
• Stem: ElevenAgents biedt een bibliotheek met meer dan 11.000 natuurlijk klinkende stemmen die je kunt gebruiken. Beluister er een paar in de context van een volledig voorbeeldgesprek voordat je de stem kiest die het beste bij je bedrijf past. 
• Taal: Je kunt de standaardtaal en alle extra talen selecteren waarin je wilt dat de agent communiceert. Automatische taaldetectie schakelt de agent over naar de taal die een beller daadwerkelijk spreekt, zodat je dit niet handmatig voor elk gesprek hoeft in te stellen. 

In deze fase kun je ook kiezen welk LLM-onderdeel je agent moet aandrijven. ElevenLabs biedt een overzicht van de modellen waaruit je kunt kiezen, inclusief informatie over hun latentie en kosten per minuut.

Voor complexere flows kun je extra tools insluiten op het tabblad Tools en procedures gebruiken: taakspecifieke instructies die een agent alleen laadt wanneer ze relevant zijn, zoals een procedure voor terugbetalingen en een andere voor accountherstel.

Je kunt ook Agent Workflows bouwen, een visuele editor op basis van grafieken voor vertakkende gesprekken die zich aanpassen aan wat de gebruiker nodig heeft, in plaats van één lineair script te volgen. Workflows routeren tussen knooppunten zoals subagents, die voor een specifieke fase van het gesprek andere system prompts, LLM's of stemmen kunnen gebruiken. 

Stap 3: Upload documenten naar je kennisbank

Ga in de linkerkolom naar het tabblad ‘Knowledge Base’ om te zien welke documenten je aan je agent hebt gekoppeld. Deze documenten bepalen wat je agent daadwerkelijk zegt en welke informatie deze gebruikt voor aanbevelingen en om klantvragen te beantwoorden. 

Klik op ‘Add document’ en kies een van de volgende opties:

• URL toevoegen: Plak een URL en stel in of je de inhoud elke 7 dagen automatisch wilt verversen. 
• Bestanden toevoegen: Upload epub-, pdf-, docx-, txt-, html- of md-bestanden van maximaal 21 MB per bestand.
• Tekst maken: Schrijf of plak tekst rechtstreeks in de kennisbank van het platform.

Op basis van je voorbereiding zou je een kennisbank klaar moeten hebben. Voor de meeste tools biedt die genoeg informatie om vragen van gebruikers betrouwbaar te beantwoorden. Schakel voor grotere documentensets RAG in, zodat de agent een veel grotere kennisbank kan raadplegen zonder antwoorden te vertragen. 

Stap 4: Test en ga live

In deze fase heb je een agent waarmee je kunt praten en volledige gesprekken kunt simuleren. Dankzij de context uit je kennisbank wordt je agent gepersonaliseerd om zo goed mogelijk aan de behoeften van je klanten te voldoen.

Je kunt wijzigingen direct previewen terwijl je ze aanbrengt, zodat je prompts en gespreksflows kunt itereren zonder de agent telkens opnieuw te implementeren.

Test je modellen altijd zo uitgebreid mogelijk voordat je ze in productie neemt. In de praktijk betekent dit dat je verschillende simulaties kunt uitvoeren op het tabblad ‘Tests’. Je kunt nieuwe tests ontwerpen voor veelvoorkomende toepassingen en vervolgens batches tests 3x, 5x, 15x of 50x uitvoeren. 

Tests slagen of mislukken. Een gekoppeld transcript laat je precies zien wat er eventueel is misgegaan en hoe je dit kunt oplossen. Zodra al je simulaties de preview doorstaan en je zelf wat tests hebt gedaan, is het tijd om je agent te publiceren. 

Zo heb je een gepersonaliseerde conversationele AI-agent voor je merk gemaakt, zonder één regel code te schrijven.

Zelfs beginners kunnen conversationele AI-agents bouwen met ElevenAgents

Van hoogwaardige klantenservice-ervaringen bouwen tot een tool op de pagina insluiten waaraan gebruikers vragen kunnen stellen: conversationele AI-agents creëren gestroomlijnde, soepele interactiepaden. Met ElevenAgents kunnen zelfs beginners conversationele AI-agents op schaal bouwen en implementeren. 

Van realtime audioverwerking, beurtwisseling en onderbrekingsdetectie tot implementatie via meerdere kanalen: je gepersonaliseerde ElevenAgent neemt het zware werk voor je uit handen. Koppel je eigen kennisbank en bouw een consistente merkstem. Implementeer vervolgens via telefoon, webchat en berichtkanalen zonder dat je infrastructuur hoeft te beheren.

Lees meer over ElevenAgents of ga vandaag aan de slag door contact op te nemen met sales.

Veelgestelde vragen over het bouwen van een conversationele AI-agent