Créer des agents personnalisés

Découvrez comment créer des agents personnalisés, ce qu’il convient de préparer avant de commencer et comment les mettre en œuvre dans les domaines de l’envoi de messages, de la prise de décision et de la gestion des données. Pour obtenir des informations générales, consultez la section Agents Braze.

Conditions préalables

Avant de commencer, vous aurez besoin des éléments suivants :

• L’autorisation d’accéder à la console d’agent dans votre espace de travail. Vérifiez auprès de vos administrateurs Braze si cette option n’apparaît pas.
• L’autorisation de créer et de modifier des agents d’intelligence artificielle personnalisés.
• Un fournisseur de modèles d’intelligence artificielle intégré à Braze.
• Une idée de ce que vous souhaitez que l’agent accomplisse. Les agents Braze peuvent prendre en charge les actions suivantes :
  • Envoi de messages : Générer des lignes d’objet, des titres, des textes intégrés au produit ou tout autre contenu.
  • Prise de décision : Diriger les utilisateurs dans Canvas en fonction de leur comportement, de leurs préférences ou d’attributs personnalisés.
  • Gestion des données : Calculer des valeurs, enrichir les entrées du catalogue ou actualiser les champs du profil.

Fonctionnement

Lorsque vous créez un agent, vous définissez son objectif et établissez des garde-fous quant à son comportement. Une fois en production, l’agent peut être déployé dans Braze pour générer des textes personnalisés, prendre des décisions en temps réel ou mettre à jour les champs du catalogue. Vous pouvez suspendre ou mettre à jour un agent à tout moment depuis le tableau de bord.

Les cas d’utilisation suivants illustrent quelques façons de tirer parti des agents personnalisés.

Créer un agent

Étape 1 : Choisir un type d’agent

Pour créer votre agent personnalisé :

1. Rendez-vous dans Console d’agent > Gestion des agents dans le tableau de bord de Braze.
2. Sélectionnez Créer un agent.
3. Choisissez de créer un agent Canvas ou un agent catalogue.

Étape 2 : Configurer les détails

Configurez ensuite les détails de votre agent :

1. Saisissez un nom et une description afin d’aider votre équipe à comprendre son objectif.
2. (Facultatif) Ajoutez des étiquettes pour filtrer votre agent.
3. Choisissez le modèle que votre agent devra utiliser.
4. Si vous n’utilisez pas le modèle Braze Auto, sélectionnez le niveau de réflexion du modèle. Vous avez le choix entre minimal, faible, moyen ou élevé. Nous vous recommandons de commencer par Minimal, de tester les réponses de votre agent, puis d’ajuster ce paramètre si nécessaire.
5. Définissez une limite d’exécution quotidienne. Par défaut, cette valeur est fixée à 250 000, mais elle peut être augmentée jusqu’à 1 000 000. Si vous souhaitez dépasser 1 000 000, contactez votre Customer Success Manager pour en savoir plus.

Étape 3 : Rédiger les instructions

Donnez des instructions à l’agent. Nous recommandons d’inclure des consignes sur la conduite à tenir dans des situations imprévues ou ambiguës, afin de minimiser le risque d’erreurs liées à la confusion de l’agent. Par exemple, plutôt que de demander à l’agent uniquement des valeurs de sentiment « positives » ou « négatives », demandez-lui de renvoyer « incertain » s’il ne parvient pas à se prononcer.

Consultez la section Rédaction des instructions pour les bonnes pratiques et les Exemples pour trouver l’inspiration sur la manière de guider votre agent.

Étape 3.1 : Ajouter des ressources

Sélectionnez Ajouter des ressources pour choisir les éléments auxquels votre agent peut se référer. Cela inclut :

• Champs du catalogue : Donnez à l’agent accès aux données de votre catalogue pour des réponses plus précises.
• Appartenance au segment : Permettez à l’agent de personnaliser les réponses en fonction des segments auxquels appartient l’utilisateur. Vous pouvez sélectionner jusqu’à cinq segments.
• Directives de marque : Référencez les directives relatives au ton et au style de la marque que l’agent doit respecter. Par exemple, si vous souhaitez que votre agent génère un SMS pour encourager les utilisateurs à s’inscrire à une salle de sport, vous pouvez utiliser ce champ pour faire référence à votre directive prédéfinie, audacieuse et motivante.
• Contexte Canvas complet : Analysez toutes les données de contexte Canvas pour un utilisateur lorsque cet agent est invoqué, y compris les variables qui ne sont pas référencées dans la section Instructions.

Étape 3.2 : Ajouter des paramètres facultatifs

Dans les Paramètres facultatifs, vous pouvez ajuster la température du texte généré par l’agent. Une température plus élevée permet à l’agent d’exploiter les informations fournies de manière plus créative.

Étape 4 : Sélectionner la sortie

Dans la section Sortie, vous pouvez organiser et définir la sortie de l’agent à l’aide de schémas de base ou de schémas avancés.

Pour obtenir les meilleurs résultats, assurez-vous que ce que vous spécifiez dans la section Sortie correspond aux instructions de l’agent saisies à l’étape 3. Par exemple, si vous avez indiqué dans les instructions de l’agent que vous souhaitez un objet avec deux chaînes de caractères, veillez à spécifier un objet avec deux chaînes de caractères dans la section Sortie. Si les instructions de votre agent ne correspondent pas à la sortie spécifiée, l’agent risque d’être désorienté, d’expirer ou de générer des résultats indésirables.

Schémas de base

Les schémas de base constituent une sortie simple renvoyée par un agent. Il peut s’agir d’une chaîne de caractères, d’un nombre, d’une valeur booléenne, d’un tableau de chaînes de caractères ou d’un tableau de nombres.

Par exemple, si vous souhaitez recueillir les notes de satisfaction des utilisateurs dans le cadre d’un simple sondage afin de déterminer leur niveau de satisfaction après avoir reçu un produit, vous pouvez sélectionner Nombre comme schéma de base pour structurer le format de sortie.

Schémas avancés

Les options de schéma avancé comprennent la structuration manuelle des champs ou l’utilisation de JSON.

• Champs : Une méthode sans code pour imposer un format de sortie d’agent que vous pouvez utiliser de manière cohérente.
• JSON : Une approche par code pour créer un format de sortie précis, où vous pouvez imbriquer des variables et des objets dans le schéma JSON. Uniquement disponible pour les agents Canvas, pas pour les agents catalogue.

Nous recommandons d’utiliser des schémas avancés lorsque vous souhaitez que l’agent renvoie une structure de données comportant plusieurs valeurs définies de manière structurée, plutôt qu’une sortie à valeur unique. Cela permet de mieux formater la sortie en tant que variable de contexte cohérente.

Par exemple, vous pouvez utiliser un format de sortie dans un agent destiné à créer un exemple d’itinéraire de voyage pour un utilisateur en fonction d’un formulaire qu’il a soumis. Le format de sortie vous permet de définir que chaque réponse de l’agent doit renvoyer des valeurs pour tripStartDate, tripEndDate et destination. Chacune de ces valeurs peut être extraite des variables de contexte et placée dans une étape Message pour la personnalisation à l’aide de Liquid.

• fields
• json schema

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{
  "type": "object",
  "properties": {
    "sentiment": {
      "type": "string"
    },
    "reasoning": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "sentiment",
    "reasoning"
  ]
}

Étape 5 : Tester et créer l’agent

Le volet Aperçu est une instance de l’agent qui s’affiche sous la forme d’un panneau côte à côte dans l’interface de configuration. Vous pouvez l’utiliser pour tester l’agent pendant que vous le créez ou le mettez à jour, afin de le découvrir de la même manière que les utilisateurs finaux. Cette étape vous permet de vérifier que tout fonctionne comme prévu et vous donne l’occasion d’effectuer des ajustements avant la mise en production.

1. Dans le champ Testez votre agent, saisissez des exemples de données clients ou de réponses clients — tout ce qui reflète des scénarios réels auxquels votre agent sera confronté.
2. Prévisualisez la réponse de l’agent pour un utilisateur aléatoire, un utilisateur existant ou un utilisateur personnalisé.
3. Sélectionnez Simuler la réponse. L’agent s’exécutera en fonction de votre configuration et affichera sa réponse.

Examinez attentivement le résultat. Posez-vous les questions suivantes :

• Le texte correspond-il à l’image de marque ?
• La logique décisionnelle oriente-t-elle les clients comme prévu ?
• Les valeurs calculées sont-elles exactes ?

Si quelque chose ne semble pas correct, mettez à jour la configuration de l’agent et réessayez. Testez plusieurs entrées différentes afin d’observer comment l’agent s’adapte à différents scénarios, en particulier les cas limites tels que l’absence de données ou les réponses non valides.

Étape 6 : Utiliser votre agent

Votre agent est désormais prêt à l’emploi ! Pour plus de détails, consultez Déployer des agents.

Articles connexes

• Article de référence pour les agents