Вызов функций узла агента с помощью агентов ИИ — рабочие процессы Voiceflow и N8N

Описание: Откройте для себя истинную мощь узла агента Voiceflow! Это руководство выходит за рамки простых вызовов функций и показывает, как использовать расширенные функции и интеграцию с N8N для создания по-настоящему динамичных и интеллектуальных чат-ботов. Перестаньте создавать статические потоки и начните создавать полноценных интеллектуальных агентов.

🤖 Получите 1000 бонусных кредитов с Voiceflow!
Эксклюзивно для Umbral — создавайте голосовых или чат-агентов за считанные минуты и сэкономьте более 100 долларов США
https://www.voiceflow.com/partners/co...

⚫Зарегистрируйтесь в облаке N8N и начните автоматизировать рабочие процессы!⚫ (партнёрская ссылка)
https://n8n.partnerlinks.io/adblhu2pfwu3

Хотите внедрить чат-боты или автоматизацию на основе ИИ-помощников?

Запишитесь на ознакомительный звонок:
https://cal.com/umbral/discovery-call

Сайт Umbral:
https://umbral.ai

В этом видео вы узнаете, как реализовать сложную логику, применимую в реальной жизни, непосредственно в узле агента Voiceflow. Мы рассмотрим:

— Расширенный вызов функций: освоим методы использования функций в узле агента для решения сложных задач.

— Интеграция с N8N: подключение Voiceflow к N8N через веб-перехватчики для обработки сложных внутренних процессов, вызовов API и обработки данных.

— Динамическая проверка почтового индекса: создание функции для проверки соответствия почтового индекса пользователя заданной зоне обслуживания путем динамического извлечения данных (например, из CRM-системы или конфигурации).

— Проверка доступности в режиме реального времени: реализация вызовов функций для получения и отображения актуальной информации о доступности встреч из внешних систем планирования.

-- Условная логика и выбор пути: укажите узлу-агенту, как обрабатывать различные ответы ваших функций (например, «работает»/«не работает», «доступно»/«недоступно»).

-- Обработка внешних данных: эффективно анализируйте и используйте данные, возвращаемые API/веб-перехватчиками, в диалоге с агентом Voiceflow.

-- Объединение функций и базы знаний: узнайте, как узел-агенту может эффективно обрабатывать выполнение функций, одновременно отвечая на общие вопросы пользователей с помощью базы знаний.

-- Создание динамических диалогов: создавайте более естественные и гибкие взаимодействия с пользователями, адаптирующиеся к данным и результатам функций в режиме реального времени.

Мы демонстрируем эти концепции на практическом примере чат-бота для бронирования услуг (ремонт гаражных ворот), показывая, как вести пользователя от первоначального запроса до проверки зоны обслуживания и записи на прием, используя динамические данные, полученные через N8N. Мы также обсуждаем преимущества использования N8N для отладки и создания многоразовых рабочих процессов на бэкэнде.

Временные метки:
00:00 — Введение: Вызов функций узла агента
01:41 — Пример использования: Логика узла агента бронирования
02:38 — Функция: Поиск почтового индекса (Voiceflow и N8N)
07:13 — Рабочий процесс N8N: Динамическая проверка почтового индекса
10:02 — Обработка необслуживаемых зон
12:05 — Функция: Проверка доступности в режиме реального времени
15:11 — Зачем использовать N8N с Voiceflow?
16:45 — Рабочий процесс N8N: получение и форматирование доступности
20:13 — Интеграция узла агента с базой знаний
21:16 — Демонстрация: Динамический диалог и обработка запросов пользователей
23:45 — Обзор: Путь к подтверждению бронирования
24:14 — Ключевые выводы по созданию динамических агентов

Упомянутые инструменты:

@Voiceflow
@n8n-io

Идеально подходит для разработчиков Voiceflow, создателей чат-ботов и специалистов по автоматизации, стремящихся создавать более сложные диалоговые ИИ-решения на основе данных. Узнайте, как сделать своих агентов Voiceflow умнее и эффективнее уже сегодня!

#Voiceflow #N8N #AgentNode #Chatbot #ConversationalAI #FunctionCalling #APIntegration #LowCode #Automation #ChatbotDevelopment #SmarterBots