Покрокова інструкція
Markdown статтіПовідомити про помилку

Як використати дію action_fastline_pro в сценарії?

Дія action_fastline_pro дозволяє використовувати AI-агента або чат-бота, створеного в FastLinePro, у сценарії бота. Це дозволяє інтегрувати розумні відповіді AI в діалог з користувачем.

Коли знадобиться

  • Потрібно використати AI-агента для відповіді на питання користувача.
  • Треба інтегрувати чат-бота з базою знань у сценарій.
  • Потрібно автоматизувати відповіді на типові питання через AI.

Що важливо знати

  • action_fastline_pro — дія для виклику AI-агента з FastLinePro.
  • Назва агента має повністю відповідати імені, вказаному у FastLinePro.
  • Conversation ID відповідає за збереження контексту діалогу.
  • Vision file дозволяє агенту обробляти зображення та файли.

Перед початком

Покрокова інструкція

  1. У конструкторі сценаріїв додайте блок "Дія" в потрібне місце сценарію.
  2. У налаштуваннях блоку "Дія" оберіть функцію action_fastline_pro.
  3. У полі конфігурації (JSON) введіть параметри:
{
  "agent_name": "Your company agent",
  "user_input": "{{question}}",
  "vision_file": true,
  "conversation_id": "fl_client_id",
  "save_response": "client_answer",
  "inputs": {
    "first_name": "Богдан"
  }
}

Параметри дії

  • agent_name — назва AI-агента, якого ви створили та підключили в інтерфейсі. Має повністю відповідати імені, вказаному у Fast Line Pro.
  • user_input — питання або запит користувача. Зазвичай ця змінна заповнюється на попередньому кроці сценарію, наприклад: {{question}}.
  • vision_file — логічний параметр, який визначає, чи має агент доступ до файлів, зображень та інших вкладень:
    • true — агент бачить файли
    • false — агент працює лише з текстом
  • conversation_id — назва константи для збереження ID розмови (для контексту). Обовʼязкова для підтримки історії — без неї кожен запит буде новою розмовою.
  • reset_conversation — якщо вказати значення (наприклад {{reset_conv}} або "1"), поточний діалог скидається і починається нова розмова. Зручно для кнопки «Новий чат».
  • save_response — назва змінної, у яку буде збережено відповідь агента. Наприклад: client_answer.
  • inputs — об'єкт, що містить усі змінні, які ви хочете передати агенту (мають бути попередньо створені у блоці "Змінні" агента).
  1. Збережіть зміни в дії та сценарії.

Приклад використання

Сценарій:

  1. Блок "Очікування відповіді" → користувач вводить питання, зберігається в {{question}}
  2. Блок "Дія" з action_fastline_pro → агент відповідає, зберігається в {{client_answer}}
  3. Блок "Повідомлення" → виводить {{client_answer}}

Що відбувається після

Після виконання дії AI-агент обробляє запит користувача та генерує відповідь на основі своїх інструкцій та бази знань (якщо підключена). Відповідь зберігається в змінну, вказану в save_response, та може використовуватися в наступних блоках сценарію.

Як переконатися, що все вдалось

  • Перевірте, що назва агента в agent_name точно відповідає імені в FastLinePro.
  • Переконайтеся, що всі параметри вказані правильно.
  • Протестуйте сценарій та перевірте, що агент відповідає коректно.
  • Перевірте, що відповідь зберігається в змінну з save_response.

Пов'язані матеріали

Працюєте з власним ШІ-агентом?Встановіть відкритий skill, щоб ваш ШІ-агент працював з актуальною офіційною документацією ConnectiveOne.Отримати skillПотрібна підтримка?Не знайшли відповідь або потрібна допомога команди ConnectiveOne? Створіть запит у Client Portal.Створити запит