Bygg din första conversational AI-agent: En nybörjarguide

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

Gartner förutspår att Conversational AI år 2029 självständigt kommer att lösa 80 % av vanliga kundserviceärenden utan mänsklig hjälp, vilket minskar driftskostnaderna med 30 % när fler företag automatiserar kundinteraktioner i både röst- och chattkanaler.

En agentbaserad lösning som förstår dina interna affärsdokument, kan resonera i stunden och hantera samtal med nyanserade förlopp har användningsområden inom support, reception, försäljning och intern verksamhet.

Men för team utan teknisk bakgrund kan tanken på att bygga en komplett konversationsagent kännas överväldigande. Den här guiden gör det enklare.

Vi går igenom allt du som bygger utan teknisk bakgrund behöver för att komma igång. 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 kod.

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 användas i chatt, med röst eller i båda formaten. Röstbaserade agenter använder tal-till-text (STT) för att förstå vad användaren säger och text-till-tal (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 tydligt som möjligt innan du börjar bygga för att undvika vanliga misstag.
• Kom ihåg att kvalitetssäkra, helst tillsammans med riktiga användare, innan du lanserar.

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 skapa svar i realtid. Den ansluter till interna kunskapsbaser och hämtar information utanför sin egen kontext för att kunna ge användarna svar.

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

Conversational AI-system tränas på enorma mängder tal- och textdata. Med tiden gör dessa data att modellen bygger upp en förståelse för hur mänskligt språk ska bearbetas, vilket den sedan använder för att kunna samtala logiskt med människor.

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

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

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

• Tal-till-text: Omvandlar det användaren säger till text som LLM:en sedan kan bearbeta.
• Text-till-tal: En TTS-motor omvandlar agentens svar till naturligt klingande tal som användaren sedan hör.
• Turtagning: Ett system som hanterar växlingen i ett livesamtal, inklusive när agenten ska lyssna, tala och hur den ska hantera avbrott.

De mest avancerade konversationsagenterna kan hantera både chatt och röst från en enda konfiguration och dela kontext mellan dem. Deras kapacitet överträffar vida vad en traditionell chattbot kan göra.

En traditionell chattbot matchar det användaren skriver med den närmaste grenen i ett förskrivet beslutsträd och kan bara hantera de exakta inmatningar den har utformats för. Conversational AI-agenter använder systemen ovan för att resonera bortom förskrivna flöden, utföra åtgärder och ha samtal i realtid med användare.

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 workflow.

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 besvara vanliga frågor, kontrollera orderstatus, hantera returer eller eskalera ett svårt ärende till en mänsklig handläggare. Klarna är ett av flera företag som har skalat upp sin kundsupport betydligt med en Conversational AI-agent.
• Säljkontakt: Utgående AI SDR-agenter kan kvalificera leads och boka möten åt mänskliga säljare. De kan arbeta dygnet runt och leverera jämnt hög samtals- och konversationskvalitet. Employment Hero använde ElevenAgents för att ringa befintliga kunder om sin nya AI Recruitment Agent, vilket gav en svarsfrekvens på 33 % och drev produktaktivering i en skala som vore omöjlig med enbart mänskliga agenter.
• Tidsbokning: Företag kan skapa helt automatiserade AI-agentreceptionister som bokar tider och hjälper kunder att komma igång via röst. Med Reception.ai kan även nybörjare bygga ett komplett system för tidsbokning utan krångel.
• Utbildning: AI-lärare gör utbildningsmaterial levande och ger elever personligt stöd. Brilliant lanserade Conversational AI-lärare på sin plattform för att guida elever genom komplexa problem i realtid och tillföra en helt ny nivå av interaktivitet till lärandet.
• Stöd inom vården: Vårdgivare kan implementera en Conversational AI-agent på sin webbplats för att hjälpa patienter att komma igång på flera språk 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 återaktivera över 80 % av inaktiva bud och kontakta 86 % av partnerplatserna för aktivering av Rider Check-In.
• Interna assistenter: AI-agenter integreras direkt i introduktionsprocessen inom HR för att förkorta den totala introduktionstiden och skala upp utbildningsworkflow. TELUS använder ElevenAgents för att minska utbildningstiden för nyanställda med 20 % och utbildar nya användare genom över 90 000 simulerade kundsamtal.

En del av det som gör användningsområdena så flexibla är att plattformar som ElevenAgents erbjuder ett mycket stort 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 med ElevenAgents utan någon erfarenhet och bygga en Conversational AI-agent från grunden, men en tydlig plan hjälper dig att snabbare få fram en användbar agent.

Särskilt om du är nybörjare bör du planera följande innan du sätter igång:

• Ett tydligt användningsområde: Varför behöver du den här agenten? Vilket specifikt problem förväntar du dig att den löser, och hur ska den göra det? Ett anpassat 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 hen interagerar med en AI-agent? Svaret beror i hög grad på vilken typ av företag du har och vilken bransch du verkar i. Till exempel kan en agent för en finansapp låta betydligt mer seriös och dataorienterad än en agent som hjälper resenärer att boka rum på 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, distribuera och hantera dina Conversational AI-agenter utan att behöva hantera någon infrastrukturkod. Vi tar hand om allt från ljud i realtid till distribution i flera kanaler, så att du kan fokusera på användarupplevelsen i stället för den tekniska utvecklingen.
• En röst: När du tydligt har definierat 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? I ElevenLabs Voice Library hittar du rätt röst.
• 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 när den svarar på 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 dessa fem områden 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, helt utan kodning eller underhåll av infrastruktur.

Vi har delat upp processen i fyra enkla steg:

1. Skapa din agent i ElevenAgents: Använd konfigurationsworkflowet i ElevenAgents för att välja vilken agent 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 lösa eventuella avvikande problem.

Om du är redo att sätta igång kan du skapa en agent och börja bygga direkt med vår självbetjäningsplattform.

För större utrullningar eller team som vill ha experthjälp, kontakta säljteamet för hjälp att utvärdera användningsområden, arkitektur och strategier för utrullning.

Se processen steg för steg för att skapa en Conversational AI-agent nedan.

Steg 1: Skapa din agent

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

I konfigurationsflödet kan du få några olika frågor:

• Vilken typ av agent du bygger (Blank Agent, Personal Assistant eller Business Agent)
• Vilken bransch ditt företag verkar i
• Vilka verktyg och kunskapsbaser du vill ansluta
• Vilket användningsområde du behöver den för och vad ditt huvudsakliga mål är
• Din agents namn

Du kan också bläddra bland befintliga mallar för många olika användningsområden och hoppa över några steg direkt. Med någon av dessa 60 mallar går processen snabbare för användningsområden inom kundsupport, utbildning, reception, försäljning och kundkontakt.

När du har angett all efterfrågad information eller valt en mall klickar du bara på ”Create agent” och låter ElevenAgents skapa ett fungerande utkast som du kan experimentera med.

Steg 2: Konfigurera din agent

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

Det är också viktigt att veta att du kan ändra alla dessa konfigurationer under arbetets gång. Du kan ändra information och förhandsgranska ändringarna genom hela processen, så du är aldrig låst vid några beslut.

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

• Systemprompt: Den centrala uppsättningen instruktioner: agentens personlighet, ton, mål och skyddsräcken. ElevenAgents skapar en startprompt utifrån informationen du angav 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) visar 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 röster i en fullständig exempeldialog innan du väljer den som passar ditt företag bäst.
• Språk: Du kan välja standardspråk och ytterligare språk som agenten ska kunna kommunicera på. Automatisk språkidentifiering växlar agenten till språket som den som ringer faktiskt talar, så att du inte behöver ställa in det manuellt för varje samtal.

I det här steget kan du också välja vilken LLM-komponent som ska driva din agent. ElevenLabs ger en översikt över modellerna du kan välja mellan, samt information om deras latens och kostnad per minut.

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

Du kan också bygga Agent Workflows, en visuell, grafbaserad editor för förgrenade samtal som anpassas efter vad användaren behöver i stället för att följa ett enda linjärt manus. Workflows dirigerar mellan noder som underagenter, vilka kan byta systemprompter, LLM:er eller röster för en specifik fas av samtalet.

Steg 3: Ladda upp dokument till din kunskapsbas

I den vänstra kolumnen kan du gå till fliken ”Knowledge Base” för att se vilka dokument som är kopplade till din agent. Dessa dokument avgör vad agenten faktiskt säger och vilken information den använder för att ge rekommendationer och svara på kundfrågor.

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

• Lägg till URL: Klistra in en URL och konfigurera om du vill uppdatera innehållet 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 nu ha en kunskapsbas klar. För de flesta verktyg ger den tillräckligt med information för att kunna svara tillförlitligt på användarfrågor. För större dokumentsamlingar kan du aktivera RAG, så att agenten hämtar 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. Tack vare kontext från din kunskapsbas är agenten anpassad för att bäst möta dina kunders behov.

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

Innan du går i produktion ska du alltid testa dina modeller så grundligt som möjligt. 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 med ett kopplat transkript kan du se exakt vad som eventuellt gick fel och hur du löser det. När alla simuleringar har godkänts i förhandsgranskningen och du själv har testat är det dags att publicera din agent.

Så enkelt har du skapat en personlig 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 en sida där användare kan ställa frågor skapar Conversational AI-agenter smidiga och enkla sätt att interagera. Med ElevenAgents kan även nybörjare bygga och distribuera Conversational AI-agenter i stor skala.

Din personliga ElevenAgent gör jobbet åt dig, från ljudbearbetning i realtid, turtagning och avbrottsidentifiering till distribution i flera kanaler. Anslut din egen kunskapsbas och skapa en konsekvent varumärkesröst. Distribuera sedan via telefon, webbchatt och meddelandekanaler utan att behöva hantera infrastruktur.

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

Vanliga frågor om hur du bygger en Conversational AI-agent