Bygg din första conversational AI-agent: En nybörjarguide

En ny studie från Gartner visar att Conversational AI snabbt blir en av de viktigaste faktorerna för kostnadsbesparingar och effektivitet inom kundservice.

Gartner förutspår att Conversational AI till 2029 självständigt kommer att lösa 80 % av vanliga kundserviceärenden utan mänsklig inblandning, vilket sänker driftskostnaderna med 30 % när fler företag automatiserar kundinteraktioner via både röst och chatt.

En agentbaserad lösning som förstår dina interna företagsdokument, kan resonera i stunden och föra samtal genom nyanserade flöden kan användas inom support, reception, försäljning och interna verksamhetsprocesser. 

Men för icke-tekniska team kan tanken på att bygga en komplett konversationsagent från början till slut kännas överväldigande. Den här guiden jämnar ut spelplanen. 

Vi går igenom allt en icke-teknisk skapare behöver för att komma i gång. Du får en översikt över vad Conversational AI-agenter är, hur de fungerar, vad du behöver förbereda och vilka steg nybörjare kan följa för att bygga en Conversational AI-agent helt utan kodning.

Sammanfattning 

• En Conversational AI-agent kombinerar en stor språkmodell, en kunskapsbas med retrieval-augmented generation, verktygsanrop och skyddsräcken för att kunna föra realistiska, kontextmedvetna samtal med användare. 
• Agenter kan fungera i chatt, med röst eller båda delarna. Röststyrda agenter använder speech to text (STT) för att förstå vad en användare säger och text to speech (TTS) för att svara högt. 
• Nybörjare behöver inte skriva kod för att bygga en Conversational AI-agent, eftersom plattformar som ElevenAgents hanterar infrastrukturen åt dig.
• Definiera agentens syfte och målgrupp så exakt som möjligt före bygget för att undvika vanliga misstag.
• Kom ihåg att kvalitetssäkra, helst med riktiga användare, innan lanseringen.

Vad är en Conversational AI-agent?

En Conversational AI-agent är ett system som använder artificiell intelligens för att förstå användarinmatningar på naturligt språk och generera svar i realtid. Den ansluter till interna kunskapsbaser och hämtar information utanför sin egen kontext för att ge användare svar. 

I röstbaserad Conversational AI hanterar ett särskilt röstlager talade interaktioner: STT omvandlar användarens tal till text, medan TTS skapar naturligt klingande talsvar från AI:n.

Conversational AI-system tränas på enorma mängder tal- och textdata. Med tiden hjälper datan modellen att bygga upp en förståelse för hur mänskligt språk ska bearbetas, som den sedan använder för att samtala logiskt med människor. 

Varje Conversational AI-agent, oavsett om den använder röst, chatt eller båda, bygger på samma kärntekniker: 

• Stor språkmodell (LLM): Genererar sammanhängande och kontextuellt relevanta svar.
• Kunskapsbas och retrieval-augmented generation (RAG): Förankrar agentens svar i din egen interna kunskapsbas i stället för att enbart förlita sig på information som modellen redan känner till.
• Verktygsanrop: Gör att AI-system kan utföra åtgärder, till exempel kontrollera statusen på en order eller boka en tid i en kalender, i stället för att bara prata om åtgärden.
• Skyddsräcken: Dessa körs parallellt med modellen och håller agenten till ämnet och varumärket inom de gränser du anger för vad den ska och inte ska göra. 
• Driftsättningskanaler: De olika sätt en Conversational AI-agent kan interagera med användare på, till exempel telefonsamtal, webbplatser, mobilappar och meddelandeplattformar.

Utöver detta lägger röststyrda agenter till ett talat lager i realtid ovanpå samma kärna:

• Speech to text: Omvandlar det användaren säger till text som LLM:en sedan kan bearbeta. 
• Text to speech: En TTS-motor omvandlar agentens svar till naturligt klingande tal som användaren sedan hör. 
• Turtagning: Ett system som hanterar växlingen i ett direktsamtal, bland annat när det är dags att lyssna, tala och hur avbrott ska hanteras.

De mest avancerade konversationsagenterna kan använda både chatt och röst från en enda konfiguration, samtidigt som de delar kontext mellan dem. Deras kapacitet överträffar vida vad en traditionell chattbot kan åstadkomma.

En traditionell chattbot matchar det en användare skriver med den närmaste grenen i ett förskrivet beslutsträd och kan bara hantera exakt de inmatningar den har utformats för. Conversational AI-agenter använder systemen ovan för att resonera bortom skriptade vägar, vidta åtgärder och föra samtal med användare i realtid. 

Vad kan du använda Conversational AI-agenter till?

Oavsett om det handlar om en agent som löser kundserviceärenden eller en utgående AI SDR som hittar nya möjligheter för säljteam, passar Conversational AI-agenter naturligt in i befintliga arbetsflöden.

Oavsett vilken bransch ditt företag verkar i finns det troligen ett användningsområde för Conversational AI. Här är en snabb översikt över hur några olika områden använder AI-agenter i praktiken. 

• Kundsupport: En AI-agent på din webbplats kan svara på vanliga frågor, kontrollera orderstatus, hantera returer eller eskalera en svår fråga till en mänsklig handläggare. Klarna är ett av flera företag som har skalat upp sin kundsupport betydligt med en Conversational AI-agent.
• Säljbearbetning: Utgående AI SDR-agenter kan kvalificera leads och boka möten åt mänskliga säljare. De kan arbeta dygnet runt och leverera en konsekvent hög nivå på samtalskvalitet och dialog. Employment Hero använde ElevenAgents för att ringa befintliga kunder om sin nya AI Recruitment Agent, nådde en svarsfrekvens på 33 % och drev produktaktivering i en skala som hade varit omöjlig med enbart mänskliga agenter. 
• Mötesbokning: Företag kan skapa helt automatiserade AI-agentreceptionister som bokar tider och hjälper kunder att komma i gång med hjälp av röst. Med Reception.ai kan även nybörjare bygga ett komplett bokningssystem utan krångel. 
• Utbildning: AI-lärare väcker utbildningsmaterial till liv och ger elever personligt anpassat stöd. Brilliant lanserade Conversational AI-lärare på sin plattform för att guida elever genom komplexa problem i realtid och ge lärandet en helt ny nivå av interaktivitet. 
• Stöd inom hälso- och sjukvård: Vårdgivare kan använda en Conversational AI-agent på sin webbplats för att hjälpa till med flerspråkig onboarding av patienter och samtidigt uppfylla HIPAA-krav. Everlywell använde ElevenAgents för att förbättra konverteringsgraden för spansktalande medlemmar med 3,5 gånger jämfört med traditionell Interactive Voice Response (IVR).
• Logistik och leveransverksamhet: Conversational AI-agenter kan hantera utgående samtal, leveransbekräftelser, statusuppdateringar och undantagshantering. Deliveroo använde ElevenAgents för att återengagera över 80 % av inaktiva bud och kontakta 86 % av partnersajterna för aktivering av Rider Check-In.
• Interna assistenter: AI-agenter integreras direkt i onboardingprocessen inom HR för att förkorta den totala onboardingstiden och skala utbildningsflöden. TELUS använder ElevenAgents för att minska utbildningstiden för nyanställda med 20 % och utbildar nya användare med över 90 000 simulerade kundsamtal. 

En del av flexibiliteten i användningsområdena beror på att plattformar som ElevenAgents har ett enormt utbud av integrationer som du kan använda. Anslut Google Calendar och Calendly för en bokningsagent eller bygg komplexa telefoniflöden med Twilio och SIP. 

Med ElevenAgents behöver du inte börja med ett tomt blad när du bygger din Conversational AI-agent. Mallbiblioteket för ElevenAgents innehåller 60 färdiga agenter som du kan använda, så att du kan skapa en AI-agent för ditt företag utan att skriva en enda rad kod.

Vad du behöver innan du bygger en Conversational AI-agent

Du kan börja använda ElevenAgents utan erfarenhet och bygga en Conversational AI-agent från grunden, men med en tydlig plan får du snabbare en användbar agent.

Särskilt om du är nybörjare bör du planera följande innan du sätter i gång:

• Ett tydligt användningsområde: Varför behöver du den här agenten? Vilket specifikt problem ska den lösa, och hur ska den göra det? Ett skräddarsytt och specifikt användningsområde hjälper dig att bygga något produktionsklart så snabbt som möjligt.
• Kunskap om din målgrupp: Hur vill den genomsnittliga användaren att upplevelsen ska kännas när de interagerar med en AI-agent? Svaret beror i hög grad på vilken typ av företag du har och vilken bransch du arbetar i. En agent för en finansapp kan till exempel låta mycket mer seriös och datainriktad än en som hjälper resenärer att boka ditt strandhotell.
• En plattform: Nybörjare behöver välja en plattform som hanterar all infrastruktur åt dem. Med ElevenAgents får du en enda plattform för att bygga, driftsätta och hantera dina Conversational AI-agenter utan att behöva hantera någon infrastrukturkod. Vi tar hand om allt från ljud i realtid till driftsättning i flera kanaler, så att du kan fokusera på att utforma användarupplevelsen i stället för den tekniska utvecklingen.
• En röst: När du tydligt har beskrivit vad du bygger och vem du bygger det för är det dags att fundera på vilken röst som passar ditt varumärke. Varm och intelligent? Professionell och direkt? Med ElevenLabs Voice Library kan du hitta den perfekta rösten.
• En kunskapsbas: Särskilt om du bygger en kundsupportagent behöver du ha dokument redo att ladda upp eller länka till, som förklarar vilken information agenten ska använda för att besvara frågor. Ju mer detaljer du ger, desto mer innehållsrika kan svaren bli. Läs mer om att aktivera RAG för att förbättra dina agenter med din kunskapsbas.

Med en tydlig riktning inom de här fem områdena har du allt du behöver för att bygga en röstbaserad AI-agent utan kod. 

Så bygger du en Conversational AI-agent: En översikt

Att bygga en Conversational AI-agent från grunden kan först kännas överväldigande, men det är mycket enklare än du kanske tror. ElevenAgents har gjort processen så enkel som möjligt för nybörjare, utan behov av kodning eller underhåll av infrastruktur.

Vi har delat upp processen i fyra enkla steg:

1. Skapa din agent i ElevenAgents: Använd installationsflödet i ElevenAgents för att välja agenten du vill bygga.
2. Konfigurera din agent: Lägg till en systemprompt, ett första meddelande, en standardröst och språkfunktioner.
3. Ladda upp din kunskapsbas: Lägg till information genom att ladda upp en fil, skriva direkt på plattformen eller klistra in en URL.
4. Testa och lansera: Kör simuleringar på fliken Tests för att åtgärda eventuella problem.

Om du är redo att sätta i gång kan du skapa en agent och börja bygga direkt på vår self-service-plattform.

För större driftsättningar eller team som vill ha expertråd kan du kontakta säljteamet för hjälp att utvärdera användningsområden, arkitektur och lanseringsstrategier. 

Utforska steg för steg hur du skapar en Conversational AI-agent nedan.

Steg 1: Skapa din agent

När du har loggat in på Agents-arbetsytan går du till menyn till vänster och klickar på plusikonen bredvid Agents. 

Installationsflödet kan fråga efter några olika saker:

• Vilken typ av agent du bygger (Blank Agent, Personal Assistant eller Business Agent)
• Vilken bransch företaget tillhör
• Vilka verktyg och kunskapsbaser du vill ansluta
• Vilket användningsområde du behöver den för och ditt huvudmål
• Agentens namn

Du kan också bläddra bland befintliga mallar för ett brett urval av användningsområden och hoppa över några steg direkt. Om du använder en av dessa 60 mallar går byggprocessen snabbare för kundsupport, utbildning, receptionist, försäljning och säljkontakt.

När du har angett all information du har fått frågor om eller valt en mall klickar du bara på ”Create agent” och låter ElevenAgents skapa ett fungerande utkast att experimentera med.

Steg 2: Konfigurera din agent

Ett fåtal inställningar definierar hur agenten beter sig och interagerar med medarbetare och kunder. Systemprompten är den viktigaste, men ElevenAgents erbjuder många andra inställningar som är värda att utforska medan du bygger. 

Det är också viktigt att komma ihåg att du kan ändra alla dessa konfigurationer under arbetets gång. Du kan ändra information och förhandsgranska dina ändringar genom hela processen, så du blir aldrig låst till några beslut du fattar.

Alla följande konfigurationer kan redigeras från huvudinstrumentpanelen (gå till Agent till vänster för att se dem) och kräver ingen kodning:

• Systemprompt: De centrala instruktionerna: agentens personlighet, ton, mål och skyddsräcken. ElevenAgents genererar en startprompt utifrån informationen du gav i steg ett. Redigera den så att den passar ditt varumärke, eller skriv om den från grunden. En tydlig struktur i fem delar (Personlighet, Miljö, Ton, Mål, Skyddsräcken) förklarar hur plattformen är utformad att fungera. Här är en guide som hjälper dig att skriva en bra systemprompt.
• Första meddelandet: Vad agenten säger när ett samtal inleds. Håll det kort, tydligt med vad agenten hanterar och varmt. 
• Röst: ElevenAgents erbjuder ett bibliotek med över 11 000 naturligt klingande röster som du kan använda. Lyssna på några i en fullständig exempeldialog innan du väljer den som passar ditt företag bäst. 
• Språk: Du kan välja standardspråket och ytterligare språk som du vill att agenten ska kunna kommunicera på. Automatisk språkidentifiering växlar agenten till språket som uppringaren faktiskt talar, så att du inte behöver ställa in det manuellt för varje samtal. 

I det här skedet kan du också välja vilken LLM-komponent som ska driva agenten. ElevenLabs ger en översikt över modellerna du kan välja mellan samt information om deras fördröjning och kostnad per minut.

För mer komplexa flöden kan du bädda in ytterligare verktyg på fliken Tools och använda procedurer, alltså uppgiftsspecifika instruktioner som en agent bara laddar när de är relevanta, till exempel en procedur för återbetalningar och en annan för kontoåterställning.

Du kan även bygga Agent Workflows, en visuell, grafbaserad redigerare för förgrenade samtal som anpassas efter användarens behov i stället för att följa ett enda linjärt manus. Workflows styr mellan noder, till exempel underagenter, som kan växla till andra systemprompter, LLM:er eller röster för en specifik fas i samtalet. 

Steg 3: Ladda upp dokument till din kunskapsbas

I kolumnen till vänster kan du gå till fliken ”Knowledge Base” för att se vilka dokument du har kopplat till agenten. Dessa dokument avgör vad agenten faktiskt säger och vilken information den använder för att vägleda sina rekommendationer och besvara kundfrågor. 

Klicka på ”Add document” och välj ett av följande alternativ:

• Lägg till URL: Klistra in en URL och ange om innehållet ska uppdateras automatiskt var sjunde dag. 
• Lägg till filer: Ladda upp epub-, pdf-, docx-, txt-, html- eller md-filer på upp till 21 MB vardera.
• Skapa text: Skriv eller klistra in text direkt i plattformens kunskapsbas.

Utifrån dina förberedelser bör du ha en kunskapsbas redo. För de flesta verktyg ger den tillräckligt med information för att pålitligt besvara användarfrågor. För större dokumentsamlingar kan du aktivera RAG så att agenten kan hämta information från en mycket större kunskapsbas utan att svaren blir långsammare. 

Steg 4: Testa och lansera

I det här skedet bör du ha en agent som du kan prata med och simulera hela samtal med. Med kontext från din kunskapsbas blir agenten personligt anpassad för att bäst möta kundernas behov.

Du kan förhandsgranska ändringar direkt när du gör dem, så att du kan iterera på prompter och samtalsflöden utan att behöva driftsätta agenten på nytt varje gång.

Testa alltid dina modeller så omfattande som möjligt innan du går till produktion. I praktiken innebär det att du kan köra en rad simuleringar från fliken ”Tests”. Du kan utforma nya tester för vanliga användningsområden och sedan köra testomgångar 3, 5, 15 eller 50 gånger. 

Tester godkänns eller misslyckas, och ett kopplat transkript visar exakt vad som eventuellt gick fel och hur du åtgärdar det. När alla simuleringar klarar förhandsgranskningen och du själv har gjort några tester är det dags att publicera agenten. 

Så enkelt har du skapat en personligt anpassad Conversational AI-agent för ditt varumärke utan att skriva en enda rad kod.

Även nybörjare kan bygga Conversational AI-agenter med ElevenAgents

Från att skapa kundserviceupplevelser av hög kvalitet till att bädda in ett verktyg på sidan där användare kan ställa frågor – Conversational AI-agenter skapar smidiga och sammanhängande interaktionsvägar. Med ElevenAgents kan även nybörjare bygga och driftsätta Conversational AI-agenter i stor skala. 

Din personligt anpassade ElevenAgent gör grovjobbet åt dig, från ljudbearbetning i realtid, turtagning och avbrottsidentifiering till driftsättning i flera kanaler. Anslut din egen kunskapsbas och skapa en konsekvent varumärkesröst. Driftsätt sedan via telefon, webbchatt och meddelandekanaler utan att behöva hantera infrastrukturen.

Läs mer om ElevenAgents eller kom i gång genom att kontakta säljteamet i dag.

Vanliga frågor om att bygga en Conversational AI-agent