Bygg din första conversational AI-agent: En nybörjarguide

En färsk studie från Gartner visar att Conversational AI snabbt blir en av de viktigaste drivkrafterna för lägre kostnader och högre 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 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 det kännas överväldigande att bygga en heltäckande konversationsagent. Den här guiden gör det enklare. 

Vi går igenom allt en icke-teknisk skapare behöver för att komma igång: 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 föra realistiska, kontextmedvetna samtal med användare. 
• Agenter kan köras i chatt, med röst eller båda. Röstagentar använder speech to text (STT) för att förstå vad användaren 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 lansering.

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 svara användare. 

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 lär sig modellen hur mänskligt språk ska bearbetas, vilket den sedan använder för att samtala logiskt med människor. 

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

• Stor språkmodell (LLM): Skapar sammanhängande och kontextuellt relevanta svar.
• Kunskapsbas och retrieval-augmented generation (RAG): Förankrar agentens svar i din 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 orderstatus eller boka en tid i kalendern, i stället för att bara prata om åtgärden.
• Skyddsräcken: De körs parallellt med modellen och håller agenten till ämnet och varumärket inom gränserna du anger för vad den ska och inte ska göra. 
• Driftsättningskanaler: De olika sätt som en Conversational AI-agent kan interagera med användare på, exempelvis telefonsamtal, webbplatser, mobilappar och meddelandeplattformar.

Utöver detta lägger röstagentar till ett talager i realtid ovanpå samma grund:

• Speech to text: Omvandlar det användaren säger till text som LLM:n 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 växelspelet i ett direktsamtal, inklusive när det ska lyssna, tala och hur det ska hantera avbrott.

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

En traditionell chattbot matchar det en användare skriver med närmaste gren 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 skriptade flöden, vidta 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 sannolikt ett användningsområde för Conversational AI. Här är en snabb översikt över hur några olika områden använder AI-agenter. 

• 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 avsevärt 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 hålla en konsekvent hög kvalitet på samtal och konversationer. 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 skulle vara 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 heltäckande bokningssystem utan problem. 
• 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 skapa en helt ny nivå av interaktivitet i 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 avvikelsehantering. Deliveroo använde ElevenAgents för att återengagera över 80 % av inaktiva förare och kontakta 86 % av partnerplatserna 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 utbilda nya användare med över 90 000 simulerade kundsamtal. 

En del av flexibiliteten kommer från att plattformar som ElevenAgents har ett stort 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 färdiga 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 anpassat och tydligt 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 till stor del på vilken typ av företag och bransch du arbetar i. En agent för en finansapp kan till exempel låta betydligt mer seriös och datadriven 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 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 tekniken.
• 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 länka till, som förklarar vilken information agenten ska använda när den svarar på frågor. Ju mer detaljer du ger, desto bättre blir svaren. 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 översikt

Att bygga en Conversational AI-agent från grunden kan först verka 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 installationsworkflowen i ElevenAgents för att välja agenten du vill bygga.
2. Konfigurera din agent: Lägg till en systemprompt, ett första meddelande, standardröst och språkalternativ.
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 åtgärda eventuella problem.

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

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 i Agents-arbetsytan, går du till menyn till vänster och klickar på plusikonen bredvid Agents. 

Installationsflödet kan fråga om 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 många olika användningsområden och hoppa över några steg direkt. En av dessa 60 mallar snabbar upp processen för kundsupport, utbildning, receptionist, försäljning och kundbearbetning.

När du har angett all information du blir ombedd om eller valt en mall klickar du bara på ”Create agent”. ElevenAgents skapar då ett fungerande utkast som du kan experimentera med.

Steg 2: Konfigurera din agent

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

Du kan också ändra alla dessa konfigurationer 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 huvuddashboarden (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 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. Här är en guide som hjälper dig att skriva en bra systemprompt.
• Första meddelandet: Vad agenten säger när ett samtal öppnas. Håll det kort, tydligt om 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 sammanhanget av ett helt exempelsamtal innan du väljer den som passar din verksamhet bäst. 
• Språk: Du kan välja standardspråket 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 agenten. ElevenLabs visar vilka modeller du kan välja mellan samt information om deras latens och kostnad per minut.

För mer komplexa flöden kan du bädda in fler verktyg på fliken Tools och använda procedurer, alltså uppgiftsspecifika instruktioner som agenten 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 redigerare för förgrenade samtal som anpassas efter användarens behov 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 viss 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 som är kopplade till din agent. Dessa dokument avgör vad agenten faktiskt säger och vilken information den använder för rekommendationer och för att besvara kundfrågor. 

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

• Lägg till URL: Klistra in en URL och välj 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.

Enligt dina förberedelser bör du nu ha en kunskapsbas redo. För de flesta verktyg ger den tillräckligt med information för att kunna 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 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.

Innan du går till produktion bör du alltid testa modellerna så grundligt som möjligt. 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 testbatcher 3, 5, 15 eller 50 gånger. 

Tester godkänns eller misslyckas, och ett kopplat transkript visar exakt vad som gick fel, om något, och hur du åtgärdar det. När alla simuleringar godkänns i förhandsgranskningen och du själv har testat är det dags att publicera agenten. 

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 enkla interaktionsvägar, från högkvalitativa kundserviceupplevelser till verktyg på sidan där användare kan ställa frågor. 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 och turtagning till avbrottsidentifiering och driftsättning i flera kanaler. Anslut din egen kunskapsbas och skapa en konsekvent varumärkesröst. Driftsätt sedan i 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