Como corrigir problemas comuns do Retell AI: Um guia passo a passo

Então, está a construir um agente de voz de IA. No papel, parece bastante simples. Ligou o seu calendário e escreveu um prompt, mas no momento em que um cliente diz "próxima quarta-feira", o seu agente marca um compromisso para uma data bizarra em 2024. Se isto lhe soa familiar, não está sozinho. É uma dor de cabeça surpreendentemente comum para quem usa plataformas como a Retell AI, onde um simples pedido para entender datas relativas pode levá-lo a um labirinto de soluções complicadas.

Se já sentiu essa frustração, está no sítio certo. Vamos guiá-lo na construção de um agente de IA fiável que consegue realmente acompanhar uma conversa real, poupando-lhe o sofrimento de depurar lógicas de tempo estranhas e funções personalizadas.

O que vai precisar para começar com a Retell AI

Antes de começarmos, vamos preparar o nosso kit de ferramentas. Construir um agente de IA inteligente exige mais do que uma boa ideia; precisa das peças certas conectadas a uma base sólida.

Aqui está um resumo rápido do que deve ter à mão:

• O seu principal canal de suporte: É onde as conversas com os seus clientes acontecem. Pode ser um helpdesk como o Zendesk ou o Freshdesk, ou até mesmo uma linha telefónica direta.

• Uma ferramenta de marcação de compromissos: Precisará de um sistema de calendário com o qual a IA possa comunicar, como o Cal.com ou o Google Calendar, que tenham uma API acessível.

• Uma plataforma de automação de IA: Poderia tentar construir tudo de raiz, mas uma plataforma dedicada torna a vida muito mais fácil. Uma plataforma verdadeiramente self-service como a eesel AI permite-lhe conectar as suas ferramentas, ver como o seu agente se vai comportar e colocá-lo a funcionar em minutos, não em meses, sem precisar de chamar um programador.

Porque é que agentes de IA como a Retell AI têm dificuldades com datas

Todo aquele problema da "próxima quarta-feira" não é apenas um bug aleatório. Aponta para um desafio fundamental na IA conversacional conhecido como raciocínio temporal. Os modelos de linguagem grandes (LLMs) aprendem a partir de enormes pilhas de dados estáticos, o que significa que não têm uma noção inata e em tempo real do que é "hoje". Quando um utilizador diz "amanhã", a IA tem de descobrir como conectar essa palavra relativa à data atual e real.

Plataformas como a Retell AI dependem muito do LLM subjacente (como o GPT-4) e da qualidade com que escreve o seu prompt para acertar nisto. Se o contexto não for transmitido perfeitamente a cada turno da conversa, o modelo pode perder-se e recorrer a datas que viu nos seus dados de treino, o que explica por que pode obter uma data aleatória de 2024.

Para contornar isto, as pessoas muitas vezes tentam algumas soluções bastante complicadas:

• Passar a data e hora atuais numa variável como {{currentDateTime}}.

• Escrever instruções super longas e detalhadas no prompt do sistema para ensinar a IA a calcular datas.

• Construir ferramentas personalizadas ou funções serverless apenas para descobrir a data antes mesmo de o agente poder fazer o seu trabalho principal.

Mas sejamos honestos, isto são apenas pensos rápidos, não soluções reais. Um pequeno erro no seu prompt ou função pode deitar tudo a perder, e tudo precisa de manutenção constante. O verdadeiro problema é que a plataforma está a obrigá-lo a fazer todo o trabalho pesado para resolver um desafio complexo de IA.

Como construir um agente de voz Retell AI que realmente entende datas

Em vez de remendar as coisas, vamos ver uma maneira melhor de construir um agente de IA que lida com datas e outros pedidos complicados desde o início.

Passo 1: Defina objetivos claros e jornadas do utilizador para a sua Retell AI

Primeiro que tudo: mapeie exatamente o que quer que o agente faça. Não escreva apenas um prompt vago de "marcar compromissos". Pense em todo o fluxo da conversa.

Pergunte a si mesmo:

• Qual é o cenário ideal? Como é uma conversa perfeita de marcação de compromissos do início ao fim?

• O que pode correr mal? E se a hora que eles querem já estiver ocupada? E se precisarem de reagendar ou cancelar? E se fizerem uma pergunta que não tem nada a ver com marcações?

• Quando é que um humano intervém? Decida gatilhos claros para quando o agente deve passar a conversa, como após três tentativas falhadas ou se o cliente pedir para falar com uma pessoa.

Planear isto ajuda-o a criar um prompt muito mais claro e a descobrir que ações o seu agente precisa de ser capaz de tomar. Por exemplo, um pedido para a "próxima quarta-feira" deve iniciar um passo de verificação de data, que depois aciona uma chamada de API ao seu calendário para ver o que está livre. Se houver uma vaga, o agente confirma. Se não, oferece outras horas. Ver o fluxo disposto desta forma torna muito mais fácil construir a lógica de que o seu agente precisa.

Passo 2: Dê à sua Retell AI uma base de conhecimento sólida e bem definida

O prompt do seu agente é importante, mas a sua base de conhecimento é a sua verdadeira memória. Em vez de tentar ensinar-lhe tudo através de engenharia de prompts, uma plataforma de IA moderna deve aprender com o contexto do seu negócio. Por exemplo, a eesel AI pode treinar diretamente nos seus tickets de suporte passados e guias internos de locais como o Google Docs ou o Confluence.

Esta abordagem dá à IA uma compreensão muito mais profunda de como a sua equipa fala e resolve problemas, o que muitas vezes significa que não precisa de escrever aqueles prompts super longos e complicados. Melhor ainda, pode delimitar o seu conhecimento. Se o único trabalho de um agente é marcar compromissos, pode limitá-lo a responder apenas a perguntas de agendamento. Isto impede que ele se desvie e tente responder a perguntas sobre produtos sobre as quais não sabe nada. Esse tipo de foco é fundamental para construir um agente fiável.

Uma captura de ecrã da plataforma eesel AI a mostrar como um agente Retell AI se conecta a várias aplicações de negócios para construir a sua base de conhecimento.

Passo 3: Configure prompts inteligentes e ações personalizadas na Retell AI

Assim que tiver uma base de conhecimento, pode escrever um prompt curto e direto que defina a personalidade e o trabalho principal do agente. Mas para tarefas como verificar um calendário ou marcar uma hora, precisa de ações.

É aqui que muitas plataformas se tornam complicadas e muitas vezes o obrigam a escrever código.

O utilizador do Reddit que estava a tentar corrigir o seu agente Retell AI teve de construir uma ferramenta personalizada com n8n e JavaScript, o que é uma tarefa de engenharia séria para um problema simples.

Reddit

Uma maneira muito mais simples é usar uma plataforma com um construtor de fluxos de trabalho low-code integrado. Com a eesel AI, pode configurar Ações de IA usando uma interface simples. Pode dizer ao agente para:

• Fazer chamadas de API: Verificar horários disponíveis no seu calendário, procurar o estado de uma encomenda no Shopify, ou obter informações de qualquer outro sistema.

• Triar tickets: Adicionar etiquetas, alterar a prioridade ou atribuir a conversa a um agente humano no Zendesk ou Freshdesk.

• Executar lógica personalizada: Pode encadear ações para construir fluxos de trabalho bastante sofisticados, tudo sem nunca ter de sair do painel de controlo.

Isto transforma um problema de programação confuso numa configuração simples, dando-lhe todo o controlo sem a dor de cabeça da engenharia.

Uma vista da interface da eesel AI, onde os utilizadores podem configurar ações personalizadas para o seu agente Retell AI sem escrever código.

Passo 4: Teste o desempenho do seu agente Retell AI em conversas reais

Como pode ter a certeza de que o seu agente vai funcionar antes de o deixar falar com os clientes? Testá-lo ao vivo é uma receita para o stress. É aqui que a simulação se torna a sua melhor amiga.

Muitas plataformas focadas em programadores não têm boas funcionalidades de teste, deixando-o a encontrar e a resolver problemas num ambiente ao vivo. A grande vantagem de uma plataforma como a eesel AI é o seu poderoso modo de simulação. Pode executar o seu novo agente contra milhares de conversas passadas e ver exatamente como ele teria respondido.

Isto permite-lhe:

• Detetar erros num espaço seguro: Encontrar problemas como o tratamento incorreto de datas sem que nenhum cliente se aperceba.

• Obter previsões precisas: Ver a sua potencial taxa de automação e o quanto poderia poupar antes mesmo de o lançar.

• Afinar com confiança: Ajustar os seus prompts, conhecimento e ações com base no desempenho em testes do mundo real, não apenas em suposições.

Uma captura de ecrã do modo de simulação da eesel AI, que ajuda a testar um agente Retell AI em conversas passadas para garantir que funciona corretamente.

Passo 5: Implemente a sua Retell AI gradualmente e observe os resultados

Assim que se sentir confiante com o desempenho do seu agente na simulação, resista ao impulso de ligar o interruptor para todos de uma só vez. Uma implementação gradual é muito mais segura e dá-lhe a oportunidade de recolher feedback do mundo real.

Comece por ativar o agente apenas para uma pequena fatia dos seus pedidos, como:

• Um único canal, como apenas por e-mail.

• Tickets com uma etiqueta específica, como "pedido-de-marcação".

• Uma pequena percentagem do tráfego total de clientes.

À medida que acompanha o desempenho do agente nos seus painéis de análise, pode lentamente dar-lhe mais responsabilidade. Esta abordagem passo a passo resulta num lançamento muito mais suave e ajuda-o a construir confiança na sua automação.

Três erros comuns da Retell AI a evitar (e como corrigi-los)

Construir um excelente agente de voz é tanto sobre evitar armadilhas comuns como sobre seguir os passos certos. Aqui estão três erros que vemos constantemente quando as pessoas trabalham com plataformas como a Retell AI.

1. Tentar enfiar tudo num único prompt gigante. Muitas pessoas tentam abarrotar toda a sua lógica, instruções e contexto num único e massivo prompt. Esta abordagem é frágil e um pesadelo para atualizar.

   • A Correção: Separe as suas instruções do seu conhecimento. Use uma base de conhecimento dedicada para informações, use o prompt para definir a personalidade e o fluxo de trabalho do agente, e use ações para tudo o que envolva uma ferramenta externa.

2. Saltar a simulação e testar ao vivo. É tentador implementar o seu agente no segundo em que parece estar a funcionar. Mas, como o problema da interpretação de datas mostra, problemas ocultos podem criar uma experiência terrível para os seus clientes.

   • A Correção: Nunca entre em produção sem simular primeiro. Use uma plataforma com uma ferramenta de simulação sólida para testar o seu agente em centenas ou milhares de conversas reais passadas. Esta é a melhor maneira de encontrar e corrigir esses casos de uso complicados em segurança.

3. Escolher uma plataforma que torna tarefas simples difíceis. Se tiver de escrever uma função serverless personalizada só para descobrir o que "amanhã" significa, a sua plataforma não está a facilitar o seu trabalho, está a complicá-lo.

   • A Correção: Opte por uma plataforma com um construtor de fluxos de trabalho verdadeiramente self-service. Ferramentas que oferecem integrações de um clique e um editor visual para ações personalizadas, como a eesel AI, permitem-lhe construir e fazer alterações rapidamente sem ficar bloqueado à espera de um programador.

Passe de correções frustrantes na Retell AI para uma automação confiante

Construir um agente de IA conversacional que consiga lidar de forma fiável com algo como marcar um compromisso não deveria parecer uma luta constante. A frustração que muitos utilizadores da Retell AI sentem vem de um problema comum: as suas ferramentas dão-lhes as peças básicas, mas deixam-nos a resolver os desafios de integração e lógica mais difíceis por conta própria.

Uma plataforma de IA verdadeiramente útil faz mais do que apenas conectá-lo a um LLM; dá-lhe um fluxo de trabalho completo que inclui gestão de conhecimento, construção de ações low-code, simulação sem riscos e uma forma segura de implementar. Ao seguir os passos que abordámos, pode parar de se preocupar com soluções alternativas frágeis e pesadas em código e começar a construir agentes de IA que são genuinamente úteis e fiáveis.

Se está cansado de depurar prompts e quer uma plataforma projetada para lidar com estes desafios desde o início, experimente a eesel AI. Pode conectar o seu helpdesk e começar a simular em minutos para ver por si mesmo como pode ser muito mais fácil construir um excelente agente de IA.