Bygg din första conversational AI-agent: En nybörjarguide

En färsk studie från Gartner visar att Conversational AI snabbt blir en av de största drivkrafterna för kostnadsbesparingar och effektivitet inom kundservice.

Gartner förutspår att Conversational AI senast 2029 självständigt kommer att lösa 80 % av vanliga kundserviceärenden 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 förlopp kan användas inom support, reception, försäljning och intern verksamhet. 

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 igång. Du får en överblick 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 föra realistiska, kontextmedvetna samtal med användare. 
• Agenter kan köras via chatt, röst eller båda. Röststyrda agenter använder tal-till-text (STT) för att förstå vad en användare 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 exakt som möjligt innan du börjar bygga, så undviker du vanliga misstag.
• Kom ihåg att kvalitetssäkra, helst 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 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 skapar naturligt klingande talade svar från AI:n.

Conversational AI-system tränas på enorma mängder tal- och textdata. Med tiden ger dessa data modellen en förståelse för hur mänskligt språk ska bearbetas, som 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.
• Verktygsanrop: Gör det möjligt för AI-system att utföra åtgärder, som att kontrollera statusen på en beställning eller boka en tid i en kalender, i stället för att bara prata om åtgärden.
• Skyddsräcken: De körs parallellt med modellen och håller agenten relevant och i linje med 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, exempelvis telefonsamtal, webbplatser, mobilappar och meddelandeplattformar.

Utöver detta lägger röststyrda agenter till ett tal-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 växelspelet i ett livesamtal, inklusive när det ska lyssna, när det ska tala och hur avbrott ska hanteras.

De mest avancerade konversationsagenterna kan fungera i både chatt och röst från en enda konfiguration, samtidigt som de delar kontext mellan de två. 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 är utformad för. Conversational AI-agenter använder systemen ovan för att resonera bortom förskrivna flöden, 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 kundserviceärenden 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 troligen ett användningsområde för Conversational AI för dig. 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 svåra frågor 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 genomgående 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 vore omöjlig enbart med mänskliga agenter. 
• Bokning av tider: Företag kan skapa helt automatiserade AI-agentreceptionister som bokar tider och hjälper kunder att komma igång med röst. Med Reception.ai kan även nybörjare bygga ett komplett bokningssystem på ett enkelt sätt. 
• Utbildning: AI-lärare gör utbildningsmaterial levande och ger elever personligt anpassat stöd. Brilliant lanserade Conversational AI-lärare på sin plattform för att vägleda elever genom komplexa problem i realtid och tillföra en helt ny nivå av interaktivitet till lärandet. 
• Stöd inom hälso- och sjukvård: Vårdgivare kan implementera en Conversational AI-agent på sin webbplats för att hjälpa patienter att komma igång på flera språk och samtidigt uppfylla HIPAA-kraven. 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 partnerställena 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 med 20 % för nyanställda och utbildar nya användare med över 90 000 simulerade kundsamtal. 

En del av det som gör användningsområdena 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. ElevenAgents mallbibliotek innehåller 60 förbyggda agenter som du kan använda och låter dig 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 en tydlig plan gör att du snabbare får 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 ska den göra det? Ett skräddarsytt och tydligt användningsområde hjälper dig att bygga något produktionsklart så snabbt som möjligt.
• Kännedom om din målgrupp: Hur vill dina vanliga användare att upplevelsen ska kännas när de interagerar med en AI-agent? Svaret beror till stor del 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 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, 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 användarupplevelsen i stället för teknisk utveckling.
• En röst: När du tydligt har beskrivit vad du bygger och för vem är det dags att fundera på vilken röst som passar ditt varumärke. Varm och intelligent? Professionell och direkt? Med ElevenLabs Voice Library hittar du den perfekta rösten.
• En kunskapsbas: Särskilt om du bygger en kundsupportagent behöver du ha dokument redo att ladda upp eller hänvisa 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 kategorier har du allt du behöver för att bygga en röstbaserad AI-agent utan kod. 

Så bygger du en Conversational AI-agent: En övergripande guide

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 behov av kodning eller underhåll av infrastruktur.

Vi har delat upp processen i fyra enkla steg:

1. Skapa din agent i ElevenAgents: Använd installationsworkflowet 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 gå live: 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 driftsättningar eller team som vill ha experthjälp 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 ställa 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 ditt huvudmål
• Namnet på din agent

Du kan också bläddra bland befintliga mallar för ett stort urval av användningsområden och hoppa över några steg direkt. En av dessa 60 mallar snabbar upp byggprocessen för kundsupport, utbildning, receptionister, försäljning och säljkontakt.

När du har angett all information du blivit ombedd om eller valt en mall klickar du bara på ”Create agent” och ser hur ElevenAgents skapar ett fungerande utkast att experimentera med.

Steg 2: Konfigurera din agent

En handfull 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 dessa konfigurationer under arbetets gång. Du kan ändra information och förhandsgranska ändringarna genom hela processen, så du blir aldrig låst vid de 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 angav i steg ett. Redigera den så att den passar ditt varumärke eller skriv om den från grunden. En tydlig struktur i fem delar (Personality, Environment, Tone, Goal, Guardrails) förklarar hur plattformen är utformad för 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 komplett exempeldialog innan du väljer den som passar ditt företag bäst. 
• Språk: Du kan välja standardspråket och de 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 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 fler verktyg på fliken Tools och använda procedurer, alltså uppgiftsspecifika instruktioner som en agent bara läser in 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 anpassar sig efter användarens behov i stället för att följa ett enda linjärt manus. Workflows dirigerar mellan noder, till exempel underagenter, som kan byta till olika 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 du har kopplat till din agent. Dessa dokument avgör vad din agent 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 svara tillförlitligt på användarfrågor. För större dokumentsamlingar aktiverar du RAG så att agenten kan använda en mycket större kunskapsbas utan att svaren blir långsammare. 

Steg 4: Testa och gå live

I det här skedet bör du ha en agent som du kan prata med och simulera kompletta samtal med. Med kontext från din kunskapsbas blir 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 driftsätta agenten på nytt varje gång.

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

Tester godkänns eller underkänns, och ett kopplat transkript visar exakt vad som eventuellt gick fel och hur du åtgärdar det. När alla simuleringar godkänns i förhandsvisningen och du själv har gjort några tester 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 sidan där användare kan ställa frågor – Conversational AI-agenter skapar smidiga och sömlösa interaktioner. Med ElevenAgents kan även nybörjare bygga och driftsätta Conversational AI-agenter i stor skala. 

Din personliga ElevenAgent gör grovjobbet åt dig, från ljudbearbetning i realtid, turtagning och avbrottsidentifiering till driftsättning i flera kanaler. Anslut din egen kunskapsbas och bygg en enhetlig varumärkesröst, och driftsätt sedan via telefon, webbchatt och meddelandekanaler utan att hantera infrastruktur.

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

Vanliga frågor om att bygga en Conversational AI-agent