Agententypen verstehen
LiveDesk verwendet drei Agententypen, die Kundenkonversationen gemeinsam bearbeiten: Der Regel-Agent übernimmt die regelbasierte Orchestrierung und Weiterleitung, der KI-Agent bearbeitet standardisierte Anfragen, und der menschliche Agent übernimmt Probleme, die menschliches Urteilsvermögen, Zusammenarbeit oder Eskalation erfordern.
| Agententyp | Zentrale Aufgaben | Geeignete Szenarien |
|---|---|---|
| Regel-Agent | Führt Flows anhand von Auslösebedingungen aus und bewertet, leitet weiter und aktualisiert Konversationen im gesamten Prozess | Begrüßungsnachrichten, Weiterleitung nach Sprache oder Labels, Erinnerungen zur Nachverfolgung nach Zeitüberschreitungen, Übergabe von KI-Ausnahmefällen an menschliche Agenten und Erfassung von Zufriedenheitsfeedback |
| KI-Agent | Beantwortet Standardfragen automatisch und bietet intelligente Funktionen wie Klassifizierung, Übersetzung und Qualitätsprüfung | Häufig gestellte Fragen, Support außerhalb der Geschäftszeiten, standardisierte Fragen und Antworten sowie mehrsprachiger Service |
| Menschlicher Agent | Bearbeitet im Rahmen des Kundenservice durch Mitarbeiter oder Teams Probleme, die fachliches Urteilsvermögen, emotionale Unterstützung oder abteilungsübergreifende Zusammenarbeit erfordern | Beschwerden, besonders wertvolle Kunden, komplexe Probleme nach dem Kauf und Konversationen, die von KI an menschliche Agenten übergeben werden |
Den passenden Typ auswählen
- Wenn Sie einen Prozess mit mehreren Bedingungen, Wartezeiten oder Verzweigungen orchestrieren müssen, verwenden Sie die Konfiguration des Regel-Agenten.
- Weisen Sie Standardanfragen, die direkt von einem Bot bearbeitet werden können, einem KI-Agenten zu und definieren Sie einen Ausweichpfad für die Übergabe an menschliche Agenten.
- Weisen Sie Konversationen, die menschliches Urteilsvermögen oder die Übernahme von Verantwortung gegenüber externen Beteiligten erfordern, einem menschlichen Agenten oder Kundenservice-Team zu.
Lesen Sie weiter unter Zuweisungsreihenfolge für Konversationen und Agenten, um zu erfahren, wie die drei Agententypen innerhalb derselben Konversation zusammenarbeiten.
