Chat-Flow: Dialoglogik-Builder
Chat-Flow ist ein visueller Builder, in dem Sie die Logik des Gesprächs mit dem NN-Agenten festlegen. Die Blöcke beschreiben, was der Agent mit der nächsten Nachricht macht: er klassifiziert sie, sucht eine Antwort in der Wissensdatenbank, bearbeitet Einwände, führt zum Abschluss oder übergibt an den Manager.
Der Agent führt das Gespräch nach Sinn und nicht nach einem starren Replikbaum: Sie ändern die Blöcke, ohne die Skripte neu zu schreiben.
Aus was das Skript besteht#
Der Startblock erhält den Kontext des Dialogs – den Namen des Gesprächspartners, die Phase des Trichters, die Historie der Korrespondenz, den Kontext des Unternehmens. Danach folgt der Klassifikator, der die eingehende Nachricht einer der Klassen zuordnet:
| Klasse | Was ist das | Wohin führt es |
|---|---|---|
| Begrüßung oder erste Nachricht | Das Gespräch hat gerade erst begonnen | Begrüßungsblock |
| Frage zum Produkt | Fragen, was Sie tun | Wissensdatenbank durchsuchen |
| Frage zu Preisen oder Tarifen | Wir sind bei Geld angekommen | Wissensdatenbank durchsuchen, Tarifblock |
| Einwand | „Teuer“, „Ich überlege“, „Habe bereits“ | Skript zur Bearbeitung von Einwänden |
| Bereit zu kaufen | Offensichtliches Interesse ist entstanden | Abschlussblock |
| Sonstiges oder Off-Topic | Nicht über das Produkt | Allgemeine Antwort |
Jeder Knoten arbeitet mit dem von Ihnen gewählten Modell – für die Klassifizierung und die Verhandlungen können unterschiedliche Modelle verwendet werden. Die Analyse im Abschnitt Modellauswahl.
Charakter und Ton bestimmen Sie#
Der Agent führt den Dialog in Ihrer Szenario mit lebendiger Sprache und nicht mit einer Vorlage. Menschlichkeit, Humor, Reime – alles liegt in den Händen dessen, der einstellt: Sie bestimmen den Charakter und den Ton, nicht nur die Repliken.
Wo endet AI#
Die Übergabe an den Manager ist ein Block des Szenarios, wie die anderen. Sie entscheiden, bei welcher Nachrichtenklasse und in welcher Phase des Trichters das Gespräch an eine Person übergeben wird.
Weiter#
- Wissensdatenbank — wo der Agent die Informationen für Antworten herholt.
- Integrationen — wie Aktionen in externen Diensten aus dem Dialog heraus aufgerufen werden.
- Kundenmemory und AI-Aufgaben — was der Agent zwischen den Sitzungen merkt.