Bygg din första conversational AI-agent: En nybörjarguide

En nyligen genomförd studie från Gartner visar att Conversational AI snabbt blir ett av de viktigaste verktygen för att sänka kostnader och öka effektiviteten inom kundtjänst.

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

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

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

Vi går igenom allt du 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, tool calling och skyddsräcken för att föra realistiska, kontextmedvetna samtal med användare. 
• Agenter kan användas för chatt, röst eller båda. 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 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 användarna svar. 

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

Conversational AI-system tränas på enorma mängder tal- och textdata. Med tiden hjälper datan modellen att förstå hur mänskligt språk ska bearbetas, vilket den sedan använder för att föra logiska samtal med människor. 

Varje Conversational AI-agent, oavsett om den använder röst, chatt eller båda, använder samma kärntekniker för att möjliggöra detta: 

• 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.
• Tool calling: Gör att AI-system kan utföra åtgärder, som att kontrollera orderstatus eller boka en tid i en kalender, i stället för att bara prata om åtgärden.
• Skyddsräcken: De 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 direktsänt samtal, inklusive när det ska lyssna, tala och hantera avbrott.

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

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

Vad kan du använda Conversational AI-agenter till?

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

Oavsett vilken bransch ditt företag verkar i finns det sannolikt 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 en svår fråga till en mänsklig agent. 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 hålla en jämnt hög kvalitet på samtal och dialog. Employment Hero använde ElevenAgents för att ringa befintliga kunder om sin nya AI Recruitment Agent, uppnådde en svarsfrekvens på 33 % och drev produktaktivering i en skala som vore omöjlig enbart med mänskliga agenter. 
• Mötesbokning: 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 bokningssystem utan svårigheter. 
• 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 ge lärandeupplevelsen en helt ny nivå av interaktivitet. 
• Stöd inom vården: Vårdgivare kan använda 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 avvikelsehantering. Deliveroo använde ElevenAgents för att återaktivera över 80 % av inaktiva bud och kontakta 86 % av partnersajterna för aktivering av Rider Check-In.
• Interna assistenter: AI-agenter integreras direkt i introduktionsprocessen inom HR för att minska den totala introduktionstiden och skala upp utbildningsworkflows. TELUS använder ElevenAgents för att minska utbildningstiden för nyanställda med 20 % och utbildar nya användare med över 90 000 simulerade kundsamtal. 

En del av det som gör användningsområdena så flexibla är 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 telefoniworkflows med Twilio och SIP. 

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

Det här behöver du 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 igång:

• Ett tydligt användningsområde: Varför behöver du den här agenten? Vilket specifikt problem ska den lösa, och hur? Ett skräddarsytt och specifikt användningsområde hjälper dig att bygga något produktionsklart så snabbt som möjligt.
• Kännedom om din målgrupp: Hur vill en genomsnittlig användare att upplevelsen ska kännas när de interagerar med en AI-agent? Svaret beror mycket 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 dataorienterad 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 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 de här fem kategorierna 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 svårt, men det är mycket enklare än du kanske tror. ElevenAgents har gjort processen så enkel som möjligt för nybörjare, utan behov av kod 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 den 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 publicera: Kör simuleringar på fliken Tester för att åtgärda eventuella problem.

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

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

Se steg för steg hur du skapar 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. 

Installationsflödet kan fråga efter några olika saker:

• 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 ditt huvudsakliga mål
• Din agents namn

Du kan också bläddra bland befintliga mallar för en mängd olika användningsområden och hoppa över några steg direkt. Med en av de 60 mallarna går byggprocessen snabbare för kundsupport, utbildning, reception, försäljning och uppsökande försäljning.

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

Steg 2: Konfigurera din agent

Ett antal inställningar avgör 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 de här konfigurationerna under tiden. Du kan ändra information och förhandsgranska ändringarna genom hela processen, så du är aldrig låst till dina 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 gav i steg ett. Redigera den så att den matchar 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 hittar du 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 bäst för ditt företag. 
• 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 skedet kan du också välja vilken LLM-komponent som ska driva din agent. ElevenLabs erbjuder en översikt över vilka modeller du kan välja bland, samt information om deras latens och kostnad per minut.

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

Du kan också 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 som underagenter, vilka kan byta till andra systemprompter, LLM:er eller röster för en specifik fas i samtalet. 

Steg 3: Ladda upp dokument till din kunskapsbas

I vänsterspalten kan du gå till fliken ”Knowledge Base” för att se vilka dokument du har kopplat till din agent. 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 konfigurera 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 kunna besvara användarfrågor på ett tillförlitligt sätt. För större dokumentsamlingar aktiverar du RAG så att agenten kan hämta information från en mycket större kunskapsbas utan att svaren blir långsammare. 

Steg 4: Testa och publicera

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 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 driftsätta agenten på nytt varje gång.

Testa alltid dina modeller så grundligt som möjligt innan de tas i 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 en kopplad transkribering visar exakt vad som gick fel, om något, och hur du åtgärdar det. När alla dina simuleringar godkänns i förhandsvisningen och du själv har testat är det dags att publicera din agent. 

Så enkelt är det: du har 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

Conversational AI-agenter skapar smidiga och sammanhängande interaktioner, från kundtjänstupplevelser av hög kvalitet till verktyg på en webbsida där användare kan ställa frågor. Med ElevenAgents kan även nybörjare bygga och driftsätta Conversational AI-agenter i stor skala. 

Med ljudbearbetning i realtid, turtagning, avbrottsidentifiering och till och med driftsättning i flera kanaler gör din personliga ElevenAgent grovjobbet åt dig. Anslut din egen kunskapsbas och bygg en konsekvent varumärkesröst, och driftsätt 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 att bygga en Conversational AI-agent