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Discovery phase

Apuntes sobre el ciclo de vida de una implementación de Agent Assist

Fases de implementación (POC o completa)

1. Fase de Descubrimiento
2. Fase de Diseño
3. Implementación y Pruebas
4. Despliegue y Post-lanzamiento

Fase 1: Descubrimiento

• Paso 1: Comprender los requisitos del negocio
  • Identificar los requisitos y las funcionalidades de Agent Assist que se necesitan (ej. resúmenes, PGKA, Smart Reply).
  • Evaluar el canal (voz, chat, etc.) donde se implementará.
  • Determinar si se requiere personalización del modelo. Es crucial investigarlo a tiempo para adaptar la implementación.
  • Identificar el ecosistema tecnológico actual:
    • Proveedor de telefonía: Evaluar la viabilidad de su integración con Conversational Agents.
    • Escritorio del agente o CRM: La integración varía según el proveedor; algunos tienen soluciones listas, otros requieren implementación personalizada.
• Paso 2: Acceso a datos históricos
  • Determinar cómo se puede acceder a los datos históricos y en qué formato se encuentran.
  • El audio sin procesar (raw audio) debe convertirse a texto (Speech-to-Text, STT) o a archivos JSON que coincidan con el formato de respuesta de STT.
  • Esta información es clave para mejorar o ajustar los modelos subyacentes de Agent Assist.
• Paso 3: Configuración de Google Cloud
  • Verificar que el entorno de Google Cloud esté correctamente configurado.
  • Asegurar que se tenga acceso a todos los recursos necesarios (ej. Conversational Agents, Agent Assist, Speech-to-Text, PubSub, Cloud Storage).
  • Considerar la arquitectura: las herramientas de Conversation AI pueden estar en un proyecto, mientras que los datos de conversaciones y documentos en otro.
  • Asegurar que el equipo de negocio tenga el acceso adecuado para desplegar los módulos de backend.
• Paso 4: Evaluación de la experiencia técnica del equipo
  • Integración de la UI: Verificar si el equipo de implementación tiene la experiencia para integrar los módulos de UI de Agent Assist en su escritorio de agente o frontend.
    • Si no tienen la experiencia, el proveedor de servicios puede ayudar con la integración de telefonía y Salesforce.
  • Módulos de backend: Verificar si el equipo puede configurar los módulos de backend de Agent Assist en su entorno.
    • El despliegue del backend requiere componentes adicionales como el UI connector y PubSub Interceptor.
    • Si no tienen la experiencia, el proveedor de servicios puede ayudar a configurar los módulos de backend predeterminados en el entorno de Google Cloud del cliente.

Design Phase

Arquitectura típica de una implementación

• Usuario final y agente:
  • El usuario llama desde su dispositivo.
  • El agente usa el Agent Desktop Client para responder.
• Proveedor de telefonía:
  • Conecta al usuario final y al agente.
• Conversational Agents Telephony Gateway:
  • Transmite el audio de la conversación de voz a Agent Assist como un stream.
• Eventos de Agent Assist:
  • Son eventos generados por Agent Assist (ej. sugerencias de respuestas, resúmenes).
  • Estos eventos se envían a Pub/Sub topics.
• Módulos de Backend (Backend Modules):
  • Procesan los eventos recibidos de los topics de Pub/Sub.
  • Funcionan como un proxy para Conversational Agents en nombre del escritorio del agente.
  • Envían los eventos procesados al Agent Desktop a través de una conexión Websocket para una comunicación en tiempo real.
• Exportación de conversaciones:
  • Es posible exportar conversaciones desde Agent Assist.
  • Las conversaciones se descargan en un bucket de Cloud Storage.

Implementation and Testing

• Visión general: Una vez que el equipo tiene la arquitectura diseñada, se pasa a esta fase. El enfoque es probar y garantizar que cada función de Agent Assist esté configurada correctamente.
• Herramienta clave: El simulador de Agent Assist simplifica las pruebas.
• Ejemplos de evaluación de funcionalidades:
  • Evaluación de transcripciones:
    • Simular conversaciones de voz.
    • Evaluar la calidad del texto transcrito generado por el simulador.
  • Evaluación de Generative Knowledge Assist (GKA):
    • Usar un conjunto de consultas predefinidas.
    • Calificar las respuestas generadas por GKA.
    • Verificar los documentos y enlaces asociados que se usaron para generar las respuestas.
    • Asegurarse de que las respuestas cumplan con los estándares del cliente.
  • Evaluación de resúmenes (Summarization):
    • Ejecutar la función de resumen en 30-50 conversaciones históricas.
    • Pedir al cliente que califique los resúmenes.
    • El sistema de calificación debe incluir métricas como precisión, integridad y corrección.
• Pruebas de integración de extremo a extremo (end-to-end testing):
  • Se realizan para asegurar que toda la integración, incluyendo la telefonía, la interfaz de usuario (UI-UX), el escritorio del agente y el backend de Agent Assist, funcione como se espera.
  • Se simulan varias rondas de conversaciones para verificar que cada funcionalidad se comporte de acuerdo con lo esperado.

Deploy and Post-Launch

• Paso 1: Preparación para la producción
  • Una vez que las funcionalidades de Agent Assist han sido probadas, es el momento de moverlas al entorno de producción.
  • Si se usaron modelos personalizados, estos deben ser migrados del entorno de desarrollo o prueba al de producción.
  • Se debe validar que los modelos funcionen correctamente con un conjunto inicial de conversaciones.
• Paso 2: Configuración del perfil de conversación
  • El perfil de conversación también debe ser replicado en el entorno de producción.
  • Se debe asegurar que todas las configuraciones estén correctas, especialmente la configuración de Pub/Sub si se aplica.
• Paso 3: Monitoreo de la integración de extremo a extremo 👀
  • Se debe monitorear la integración completa, tanto para la telefonía como para la interfaz de usuario (UI/UX).
  • Se recomienda un despliegue gradual del tráfico:
    • Empezar con un 1% del tráfico para monitorear el rendimiento.
    • Escalar gradualmente a 10%, 20% y así sucesivamente.